AIを足す前に、
業務の流れを整える。
Saito Pro-Forma Group は、業務プロセス診断、自動化設計、文書処理、タスク管理、業務分析、AI利用ルールの整理を通じて、現場の課題に合う改善方法を検討します。AI導入を前提にせず、既存の機能や手順の見直しも選択肢に含めます。
改善の出発点
業務の手順、関係者、使っているツールを確かめ、どこを変えるべきかから考えます。
OUR APPROACH
業務課題から考える、
無理のないAI活用
反復作業や待ち時間、手戻りがあっても、原因がAI不足とは限りません。手順の重複をなくす、既存機能を設定する、担当や承認経路を明確にするだけで改善する場合もあります。状況を見て、技術を使う範囲と人が担う責任を分けます。
業務の現状を把握
入力・確認・判断・承認・記録に作業を分け、関係者、使用ツール、例外が起きる場面を確認します。改善方法を比較
手順の整理、既存機能、自動化、AI活用を並べ、データや連携、リスクを踏まえて選択肢を検討します。検証の条件を決める
試す範囲、評価指標、確認責任者、停止条件と手作業へ戻す方法を定めてから次の判断につなげます。
SERVICES
課題に合わせて支援内容を選ぶ
着手業務が決まっていない段階から、個別の業務フロー設計や利用ルールの整理まで。各サービスの対象と支援範囲をご覧ください。
業務改善コンサルティング
現場の業務手順、使用ツール、承認経路、例外対応を整理し、AIや自動化を適用する候補と、引き続き人の判断を要する工程を明確にします。導入ありきではなく、現状維持や既存機能の活用も含めて選択肢を比較します。
向いている課題：どの業務から着手すべきか判断材料がほしい企業
業務プロセス自動化
メール、表計算、社内システムなどにまたがる反復作業を整理し、既存環境を活かした自動化の流れを設計します。入力から確認、承認、記録までを一続きの業務として捉え、例外時の扱いも設計対象に含めます。
向いている課題：複数ツールへの転記や定型通知が繰り返されるチーム
文書業務のAI活用
申請書、報告書、問い合わせ文面などの文書を、分類、項目抽出、要約、確認、承認へとつなぐ業務フローを設計します。AIの出力を確定情報として扱わず、重要度や誤りの影響に応じた人の確認工程を組み込みます。
向いている課題：文書の振り分けや転記に時間がかかる部門
タスク・チーム運営
依頼内容や期限、担当者、作業状況を見える化し、ルールに基づくタスクの振り分け、リマインド、優先度表示を設計します。AIによる提案を使う場合も、担当変更や優先順位の確定は業務上の権限に沿って行えるようにします。
向いている課題：依頼の受付窓口が複数あり、対応状況が追いにくいチーム
業務データ・予測分析
業務データを整理し、需要、処理量、滞留、異常の兆候などを把握する分析方法を設計します。予測値だけに依存せず、データの前提、誤差、判断に使う範囲を明示し、担当者が状況を確認して対応できる形を目指します。
向いている課題：受注や問い合わせの量に応じた体制を検討する企業
AIガバナンス
業務でAIを利用する範囲、入力可能な情報、確認責任、記録方法を整理し、現場で運用できるルールとワークフローに落とし込みます。ツールの選定や利用条件の確認も含め、社内の承認・管理体制に合わせて検討します。
向いている課題：部署ごとに生成AIの利用方法が異なり、共通ルールが必要な組織
DESIGN EXAMPLES
業務フローの構想例
問い合わせ、文書、依頼管理など異なる業務を題材に、処理の流れや人の確認箇所を具体化しています。いずれも設計上の検討例で、特定企業の導入事例ではありません。
顧客対応
問い合わせ内容を分類して担当候補や回答資料を提示し、必要な確認を経て担当者へつなぐ業務フローの構想例です。特定企業での導入実績ではなく、設計上の検討ポイントを示すシナリオです。
設計上の構想例
文書処理
定型書類の受付、必要項目の抽出、記載漏れ確認、承認経路への引き渡しを整理する構想例です。書類の種類や社内規程によって確認方法を調整する前提で、誤読や例外に対応する工程を含めます。
設計上の構想例
タスク管理
複数の窓口から届く依頼を共通項目で整理し、担当候補、期限、対応状況を見渡せるようにする構想例です。自動割当を固定せず、業務ルールに基づく候補提示と担当者の調整を組み合わせます。
設計上の構想例
PRACTICAL GUIDES
検討段階に役立つ実務ガイド
候補業務の選び方から、効果の測り方、人の確認、データ管理、既存システムとの連携までを解説します。
業務改善・導入計画
自動化候補を、作業量だけでなく例外の多さ、判断の重要度、データの扱いやすさ、現場への影響から比較する実務ガイドです。小さく検証する対象を選ぶための評価軸と、着手を見送る判断も解説します。
実務ガイド
費用対効果・評価設計
AI導入の評価を、削減時間の単純な換算で終わらせず、品質、確認作業、例外対応、運用コストも含めて考えるためのガイドです。導入前に取る基準値と、効果を過大に見積もらない比較方法を紹介します。
実務ガイド
人による確認・業務統制
AIの出力をそのまま業務判断に使わないために、確認のタイミング、確認者、差し戻し、緊急時の手動対応を設計する方法を整理します。リスクの大きさに応じて確認負荷を調整する実務ガイドです。
実務ガイド
COMMON QUESTIONS
相談前によくある疑問
どの業務から検討すればよいですか？
候補を決め切れていなくても構いません。作業量だけでなく、例外の頻度、判断の影響、データの状態、連携の難しさを比べて優先度を整理できます。まずはAI業務プロセス診断をご覧ください。
AIの出力や重要な判断は誰が確認しますか？
業務のリスクや誤りの影響に応じて確認者と承認条件を設計します。顧客への確定回答、重要項目の承認、判断できない例外をAIだけで確定させない運用が大切です。人の確認と例外処理のガイドも参考になります。
既存システムを置き換える必要がありますか？
置き換えを前提にはしません。既存機能の活用、ファイル連携、APIなどを比較し、現行の権限や障害時の手作業も確認して小さく検討します。連携の考え方は既存システムとの段階的な連携ガイドをご覧ください。
価格や導入期間は決まっていますか？
対象業務、関係するツール、データ、必要な確認範囲などの条件が示されていないため、一律の価格や期間は掲載していません。問い合わせ時に状況を共有いただき、支援範囲を確認してください。
事業者情報として公開されている所在地は、日本・東京都（郵便番号 100-0005）です。完全な住所の番地情報は掲載していません。