TRACK RECORD

100社以上。不を解消。

INDUSTRIES

あらゆる、現場に実装してきました。

製造業

技能継承・現場マニュアル・段取りの記録をAIに。

飲食店

店舗マニュアルと問い合わせ対応を、AIで軽く。

建設業

図面・仕様の検索と、日報づくりをAIが補助。

不動産業

物件情報の整理と反響対応を、AIで時短。

小売・卸売

在庫・受発注の問い合わせに、AIが即答。

士業・管理部門

契約・経理・法務の下調べを、AIが下書き。

運輸・物流

配車連絡と日報の手間を、AIが肩代わり。

＋ほか

業種を問わず、“人がやらなくていい退屈”を渡せます。

CASE STUDIES

6つの現場で、こう変わった。

製造業

金属加工・従業員35名

ベテランの段取りを、消える前に残す。

課題: 熟練工の勘と段取りが言葉にならず、退職で失われる不安。若手がなかなか育たない。
導入: 承継AI＋社内ナレッジAI
やったこと: ベテランの手順と「なぜそうするか」を聞き取り、AIに引用つきで記録。若手が日本語で聞ける状態に。
変化（想定）: 「あの人に聞かないと」が減り、若手の立ち上がりが早まる。技能が世代を越えて残る。

飲食店

多店舗・スタッフ入替が多い

新人が、自分で動けるお店に。

課題: 店舗ごとにやり方がバラバラ。新人教育に時間がかかり、営業中も問い合わせ電話が鳴る。
導入: 社内ナレッジAI＋AIチャットボット
やったこと: マニュアル・レシピ・接客手順をAIに集約。よくある問い合わせはチャットボットが自動応答。
変化（想定）: 新人が自分で調べて動ける。電話・質問対応が減り、スタッフは接客に集中できる。

建設業

工務店・複数現場を管理

社長が張り付かなくても、回る現場へ。

課題: 図面・仕様の確認で往復が多い。日報作成の手間。社長が全現場に張り付けない。
導入: 監督AI＋社内ナレッジAI
やったこと: 図面・仕様を横断検索。日報・点検・写真・進捗の記録をAIが巻き取り、要点だけ通知。
変化（想定）: 確認の往復が減り、少ない人数でも複数現場が回る。抜け漏れの不安が小さくなる。

運輸・物流

配送・ドライバー20名規模

事務作業を減らし、安全と現場に時間を。

課題: 配車連絡・点呼記録・日報など事務作業が多く、管理者もドライバーも負担が大きい。
導入: 監督AI＋AIエージェント
やったこと: 連絡・記録・日報の定型作業をAIが肩代わり。決まった手順はエージェントが最後まで処理。
変化（想定）: 事務時間が減り、安全確認と現場対応に時間を回せる。ミスや記録漏れも減る。

小売業・店舗

複数店舗・パート中心

勘の発注を、根拠のある発注へ。

課題: 発注や売れ筋の判断が店長の勘頼み。欠品と過剰在庫が読めず、接客や売り場の型も店ごとにバラバラ。
導入: 経営参謀AI＋社内ナレッジAI
やったこと: 売上・在庫・来客のデータを束ね、発注や売れ筋を根拠つきで提示。接客と売り場づくりの型をAIに集約。
変化（想定）: 発注のブレが減り、欠品・過剰在庫が小さくなる。新人でも売り場が回り、店長は接客と育成に集中できる。

士業・税理士

会計事務所・スタッフ10名規模

「前はどう処理した？」を、すぐ引ける。

課題: 過去の判断や書式が担当者の頭の中。繁忙期に書類作業が集中し、顧問先からの同じ質問対応にも追われる。
導入: 社内ナレッジAI＋AIエージェント
やったこと: 過去の申告・相談の判断根拠と書式を引用つきで蓄積。定型の書類作成・チェックはエージェントが最後まで処理。
変化（想定）: 「前はどうしたか」をすぐ引ける。繁忙期の事務が圧縮され、担当者は提案や相談対応に時間を回せる。

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