ユースケース · AIを活用する

繰り返し発生するタスクを本当に肩代わりできるところでAIを使う。

AIプロジェクトの多くは、技術ではなく選定でつまずきます。どの業務を任せるのかが明確になる前にツールを購入してしまうのです。私たちにとってAI活用とは、まずプロセスを理解し、手作業の割合が最も大きいステップを見つけ、そこで成果を検証するパイロットを構築することです。

ツールではなくプロセスから始めます。AIが役に立たない場面もはっきりお伝えします。

課題

AIは試されてはいるものの、実際には使われていません。

アカウントはすぐに購入できます。それで具体的な業務が確実にこなせるかどうかを確認する人はほとんどいません。

AI ステップの結果を誰がチェックするかのルールがなければ、その活用は実験のままか、リスクになります。

見積もりを準備するアシスタントには、CRM、価格、テンプレートへのアクセスが必要です。それがなければ、ありきたりな内容しか生み出しません。

進め方

担当サービス

Peak Atlas は独自の AI モデルを構築していますか？

いいえ。既存のモデルとツールを使い、プロセスやデータとつなぎます。価値が生まれるのはモデルではなく、タスクの選定、連携、管理ルールです。

データ保護は？

AI ステップがどのデータを参照でき、どこで処理されるかは、パイロット前に確認します。これと両立できないタスクは自動化しません。

「プロセスの自動化」とはどう違いますか？

プロセスの自動化には、AI を使わないルールベースの自動化も含まれます。AI の活用は、言語、分類、下書きが関わるタスク、つまりルールだけでは足りない領域に焦点を当てます。