一人企業・士業・中小企業のAI業務支援

資料の確認から、引き渡しまで。

最初に業務台帳を埋めていただくのではなく、使ってよい資料から樫乃屋が分析します。分析結果を見ながらお話を伺い、判断の理由を確認して、手順とAIの使い方に反映します。

業務改善や知識整理の支援では、資料を分析してから確認します

毎日の仕事と確認から、知識を育てる
  1. 今ある資料を分析

    許可された文書・画像・説明から、仕事と不明点の案を作ります。

  2. 判断と理由を確かめる

    案を見ながら「採用する/直す」と、その理由をお客様に確認します。

  3. 使う形を作り、別の例で試す

    手順資料またはAI設定へ反映。違うケースで不足・誤りを見つけて直します。

  4. 納品し、使った結果を見直す

    承認した最新版を引き渡します。納品後の更新は、契約範囲を確認して行います。

小さな画面では、表の中を横にスクロールできます。

最後に受け取るものは、支援によって違います
支援 終了時に確認するもの
資料分析・改善提案オプション 時間や手間がかかる作業、その原因と改善する順番、担当・手順をまとめます。提案を受け取る場合と導入まで進める場合で、契約範囲を確認します
手順・引継ぎ資料づくり 編集できる文書・試行結果・未確認事項・更新方法。必要な準備は、作業内容に応じて確認します。
AI導入・社内AIアシスタントの支援 合意したAI設定・知識・操作手順と試行結果。対象人数と環境を先に確認

AIの推測は、本人確認済みの判断へ自動的に昇格させません。普段の打合せや修正コメントから理由を確認し、AI専用の日次報告を追加で必須化しません。

基本45日プランは、6つの工程で進めます。

基本45日プラン / 導入の全体図先に分析。確かめてから、仕事で使う。

3つの段階・6つの工程で進みます。各工程を選ぶと、その下の説明へ移動できます。

段階 1

資料から整理する

資料にある情報を、仕事の一覧へ。

  1. 01使える資料を確認
  2. 02AIで先に分析
  3. 03仕事の一覧案を作成

段階 2

判断と理由を確かめる

資料だけでは分からないことを確認。

  1. 04一覧を見ながらヒアリング

段階 3

仕事で試し、引き渡す

使って確かめ、次の仕事で使う形へ。

  1. 05設定して、仕事で試す
  2. 06評価して引き渡す
05で手直しが必要なら、04へ戻る

判断と理由を再確認設定を直して、もう一度試す

基本45日プランの例です。番号順に進み、試した結果に手直しが必要なときは、判断と理由の確認に戻ります。お試しではPC設定をせず、創業ではWeb制作を加えます。

01〜06|各工程で行うこと

全体図の番号と同じ順に、支援内容とお客様の役割を説明します。

  1. 01

    段階 1 | 資料から整理する

    使える資料を確認

    樫乃屋がすること
    機密資料を受け取る前に秘密保持契約(NDA)を締結。お客様の入力可否の判断を記録します。お客様がAIでの利用を認めた資料をお預かりし、確認した範囲で分析します。基本では、文書・表・画像・文字起こし済み資料を使います。
    お客様がすること
    利用権・同意・社内ルールを確認し、AIに入れてよい資料を選びます。

    ここでそろうもの使ってよい資料と、分析する範囲

    入力してよいか不明な資料は、ここで確認します。
    可否が確認できるまでAIに入れません。

    資料の共有と秘密保持の条件を見る
  2. 02

    段階 1 | 資料から整理する

    AIで先に分析

    樫乃屋がすること
    許可された資料から、仕事の流れ・判断が必要な点・分からない点を整理します。
    お客様がすること
    今ある資料を用意します。新しい業務台帳を作る必要はありません。

    ここでそろうもの仕事の流れと、あとで確かめる点

  3. 03

    段階 1 | 資料から整理する

    仕事の一覧案を作成

    樫乃屋がすること
    誰が何のために行う仕事か、どの資料を使い、何を作り、どこでやり直しが起きるかを一覧にします。仕事の頻度も記録します。この作業を「業務の棚卸し」と呼びます。
    お客様がすること
    樫乃屋が作った一覧案を見ながら、次のヒアリングで実際の仕事を確かめます。

    ここでそろうもの仕事・使う資料・成果物を並べた一覧案

  4. 04

    段階 2 | 判断と理由を確かめる

    一覧を見ながらヒアリング

    樫乃屋がすること
    資料だけでは分からない手順や、判断の理由を伺います。
    お客様がすること
    実際と違う点、採用する内容、その理由を伝えます。

    ここでそろうもの業務担当者が確認した一覧と、優先する仕事

  5. 05

    段階 3 | 仕事で試し、引き渡す

    設定して、仕事で試す

    樫乃屋がすること
    お客様のPCで使うAI・保存先・操作手順を整え、操作を支援します。AIの回答にどんな手直しが必要だったかを記録します。
    お客様がすること
    契約・ログイン・管理者操作はお客様が行います。選んだ2業務で使い、手直し点を伝えます。

    ここでそろうもの試した結果と、直したい点・理由の記録

  6. 06

    段階 3 | 仕事で試し、引き渡す

    評価して引き渡す

    樫乃屋がすること
    操作手順書・AIが参照する資料・確認結果・残る課題をまとめてお渡しします。
    お客様がすること
    操作の説明を受けた後、自分で使っていただきます。導入前と比べ、入力・確認・手直しを含む時間と使い勝手を確かめます。

    ここでそろうもの次の仕事で使う手順・資料と、評価記録

引渡し後の点検・改善は、別契約で行う任意の支援です。導入後の支援内容を見る

この図は、基本45日プランの進め方です。資料の量・種類は資料の上限と対象、操作の分担は樫乃屋とお客様の役割をご確認ください。

AI業務分析お試しプランでは、樫乃屋が1業務を1回試行します。お客様のPC設定・操作研修は含みません。創業60日プランは、基本45日プランの導入とホームページ制作を並行して進めます。

AIの推測は、業務担当者が確認した事実・判断・理由と分けて扱います。

手順書・帳票から、見積準備の確認漏れや報告作成の二重入力を見つけます。業務担当者に事実を確認し、仕事と困りごとの一覧にします。

資料を分析してから、判断の理由を伺います。

使うもの
利用条件を確認した、いつもの資料
行うこと
樫乃屋がAIで棚卸し案を作り、ご本人が事実と理由を確認
残るもの
確認された手順・知識・次に試す作業

図の例:手順書・帳票から、見積準備の確認漏れや報告作成の二重入力を見つけます。業務担当者に事実を確認し、仕事と困りごとの一覧にします。

AIの推測を、そのまま業務担当者の判断として採用しません。資料量と種類はプランごとに異なります。

図はAI生成の架空の説明例です。実績・実際の製品画面・全納品物を示すものではありません。

AI業務分析お試しプランでは、選んだ1つの仕事について樫乃屋の担当者がAIを動かし、結果をお見せします。お客様のPC設定や操作研修は含みません。創業60日プランでは、基本45日プランの導入支援とホームページ制作を並行して進めます。

樫乃屋がすること・お客様にお願いすること

本人が案内資料と依頼文を使って下書きを作成。元資料と照合し、不足を修正してから使います。送信も業務担当者が行います。

使うのはお客様。樫乃屋は設計と練習を支援。

使うもの
対象業務の依頼文・手順・参照資料
行うこと
業務担当者が操作し、出力を確認して使い方を修正
残るもの
次の仕事で参照する手順と注意点

図の例:本人が案内資料と依頼文を使って下書きを作成。元資料と照合し、不足を修正してから使います。送信も業務担当者が行います。

基本45日プラン・創業60日プランの操作支援のイメージです。AI業務分析お試しプランは樫乃屋が操作し、お客様の操作研修は行いません。

図中の文面や連絡先は説明用です。実際の宛先・連絡先はご本人が指定し、確認します。

図はAI生成の架空の説明例です。実績・実際の製品画面・全納品物を示すものではありません。

表が画面に収まらない場合は、表の中を横にスクロールできます。

仕事の分担
場面 樫乃屋 お客様
資料の準備 NDAを締結し、お客様の判断を記録。保管・利用の範囲を整理する 資料の利用権や同意を確認し、AIに入れてよいかを判断する
分析と棚卸し AIで分析し、一覧案を作る 事実と違う点、判断の理由を説明する
導入 設定と使い方を設計し、操作を支援する 自分名義で契約し、ログイン・管理者操作を行う
確認 試行結果と改善案を整理する 採用する内容を決め、実際に使って確認する
引渡し 設定・手順・記録をまとめる 自分で使えるかを確認する

判断と理由を、次の仕事に生かします。

AIの回答に手直しが必要なときは、どこが違い、なぜ直すのかを教えていただきます。樫乃屋がその理由と元の資料を整理し、お客様の確認後に、AIへの依頼文や参照資料を修正します。修正後に同じ作業を試し、意図どおりの結果になるかを確かめます。

AIで試す → 人が結果と直す理由を確認する → 依頼文や参照資料を直す → もう一度試す。この進め方を、樫乃屋では「ループエンジニアリング」と呼んでいます。AIが会話を覚えて自動的に成長するのではなく、人が確認した内容を設定に反映します。