AIエージェントチーム
1人が、AIのチームを率いて働く
以前
現在
企業AI変革の戦略パートナー
私たちは無料診断から始めます。御社でいちばん人手を取られている仕事を洗い出し、順番を決め、業務自動化とAIエージェントで一つずつ形にして、いまお使いのソフトにつなぎます。
業務の流れは無駄と手間ばかり。見直したくても手が回らない。
人材育成。新人は育てにくく、ベテランは定着しない。
ソフトが多く、情報は雑多。細切れで管理しきれない。
お客様とのやり取りが重く、質問に答えるだけで気疲れする。
人脈はすべてWeChatの中。管理のしようがない。
集客の手段は限られ、広告は成果が安定しない。
3つの事業
3つの事業がしていることは同じです。会社で毎日動いている業務の流れにAIを入れて、働かせること。どの事業も、以前と現在を並べてお見せします。
1人が、AIのチームを率いて働く
以前
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すべてのシステムを、1つの中枢につなぐ
以前
現在
すべてのチャネルのメッセージを、1か所に集約
以前
現在
AIを経営管理の全般に参加させる
対象範囲
日々の煩雑な操作をAIに引き継ぐ
連携先
AIを、辛抱強い顧客対応係と一流の営業担当に
チャネル
AIの時代、想像力こそ第一の生産力。
イメージです。数字は例です
夜の間に届いた顧客からの問い合わせ23件のうち、19件に返信済み。残る4件には「人の確認が必要」と印を付けました。
昨日の注文はすでにシステムに入力済み。内容が合わない3件は、別に一覧にしてあります。
経営者がWeChatで「今週の売掛金はいくら」と尋ねると、1分後に金額と明細が届きます。
新しく入った社員が見積もりのルールを質問。AIが社内マニュアルに沿って答え、出典を添えます。
今日の日報はすでに作成され、管理職のグループに送られています。
いちばん頭の痛い課題を1つお持ちください。業務の流れ、ソフト、人手がどこに使われているかを一緒に見ます。
何を先に、何を後に行い、各段階で何を解決するかを、はっきり書き出します。
小さな契約から始め、まず一部分を動かします。
繰り返しの操作を、1つずつシステムに任せます。
部門同士をつなぎ、AIが持ち場を単独で担い始めます。
これができるのは、企業自動化10年、AIアプリケーション開発5年の経験と、50を超えるプロジェクトで磨いたやり方があるからです。まずその業界の業務の流れを知り尽くし、それからAIを配属します。
実績のある業界
3大業界の事例
開くと、AIが具体的に何をしたかが見られます
AIシステムがしていること
お客様
ロサンゼルス最大のドレージ会社と、30年以上続く通関業者。提携する通関チームは毎年大量の輸出入申告を処理しており、大きなものでは1件の注文が1億米ドル超、米国の関税還付では1件で1,000万米ドル超の申請を通した実績があります。FDA関連や化粧品などの要注意貨物も扱っています。
ターミナルでのコンテナ引き取り · 通関 · 海外倉庫
解決した悩み
コンテナが港に着いても誰も気づかない。フリータイムが切れたら、デマレージが日割りでかかる。
システムが24時間自動で、12か所のターミナルの公式サイトをコンテナ1本ずつ確認します。人がサイトにログインする必要はありません。どの船か、いつ着くか、本船から降ろされたか、税関と船会社のリリースは出たか、ピアパス料金は支払い済みか、フリータイムはいつまでか。
何百本ものコンテナが同時に港にあって、どれが危ないかは配車担当の頭の中にしかない。
AIがコンテナごとに8種類のリスクを予報します。たとえば税関での留め置き、船会社のリリース未了、ピアパス料金の未払い、フリータイムの期限間近。どれにも、まず打つべき一手の提案が付きます。期限が迫ったコンテナは自動で警報を出し、罰金が発生する前に引き取れるようにします。
人気ターミナルの予約は、枠が出たとたんに埋まる。コンテナがリリースされたら、すぐ予約を取りに行かないといけない。
予約待ちのコンテナをフリータイムの順に並べ、システムが各ターミナルの予約システムで枠の公開を見張ります。どの時間帯に空きがあるか、すぐにわかります。1回の一括取得で215の時間帯、485の空き枠を読み取りました。
空コンテナを返せなくても罰金。どのターミナルが今日どの船会社の空コンテナを受けるか、ルールは毎日変わる。
システムが各ターミナルの空コンテナ受け入れルールを読み取り、版ごとに保存します。どの船会社の、どのサイズを、どのシフトで受けるか。それを返却待ちの空コンテナと突き合わせ、どこへ返せばよいかをそのままお伝えします。初回は10か所のターミナルで3,278件のルールを読み取り、返却待ちの空コンテナ188本のうち176本の返却先がその場で見つかりました。
通関は1日に数百件。船荷証券、インボイス、パッキングリストがいくつものメールボックスに散らばり、すべて手入力。
AIがメールボックスから、まだ案件ファイルのない新規案件を見つけ、3つの書類がそろっているかを確認し、案件番号を取得して保管し、足りない書類を通関システムに送ります。関税と追加関税はその場で調べます。お客様に送るメールは1通残らず、人が確認してから送ります。
貨物は船の上、ターミナル、倉庫にあって、2つのシステムに分かれている。トラック1台分にまとめるには、容積と重量を人が計算するしかない。
倉庫システムとトラックシステムのデータを、十数分ごとに1か所へ集めます。どのコンテナが着いたか、倉庫に何があるか、どの貨物でトラック1台分になるか、どのコンテナを先に引き取るか。1ページですべてわかります。
このシステムは、お客様の配車、通関、倉庫の各チームが毎日使っています。
御社もこの業界ですか。無料診断をご予約くださいAIシステムがしていること
お客様
全米で出張料理サービスを展開する会社。受注、シェフの手配から税額計算まで、システム一式を私たちが構築しました。シェフのチェックイン用アプリはApp StoreとGoogle Playで公開済みです。
オンラインで受注 · 現地へ訪問
解決した悩み
手配はWeChatのグループで声をかけるだけ。誰が受けたか、着いたかどうかは、聞いて回るしかない。
拠点責任者が管理画面で注文を受け、システムが空き日程、移動距離、シフトをもとにシェフを推薦し、拠点責任者が決めます。同じ時間帯の二重予約は、その場で止めます。
シェフの多くは英語かスペイン語を話す。情報はチャットの履歴に散らばり、画面が読めないから怖くて押せない。
アプリは5つのステップだけです。受注、出発、到着、開始、完了。今日はどこへ行き、何時に着き、何人分を作るか。開けばすぐわかります。
お客様から苦情が来ても、本部は証拠を出せない。
4つの時点で写真と位置情報を記録し、写真には注文番号と時刻が入ります。現地に着いたかどうかは、訪問先住所からの距離で判定します。
州ごと、住所ごとに売上税が違う。税額が出せないと、注文が止まったままになる。
訪問先住所とサービス日から、税額を自動で計算します。正確に計算できない注文は「税額確認待ち」と表示し、税率を補うまで手配できません。
システム一式は完成しており、お客様の実際の注文を受けて動いています。
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お客様
複数のEC企業を支援してきました。ブランドの自社ECサイト、モールの出店者、マルチベンダー型モールです。
自社ECサイト · モール店舗 · マルチベンダー型モール
解決した悩み
いくつものモールに店を出していて、注文と在庫はそれぞれの管理画面で別々に見ている。在庫以上に売ってしまってから気づく。
注文と在庫を1つのシステムに集めます。1か所で在庫を直せば、各店舗の在庫も連動して変わります。
1件の注文に、売上税、出店者の商品代金、モールの手数料が混ざっている。経理が手作業で分けている。
支払い済みの注文を1件ずつ自動で3つに分け、それぞれの勘定科目に計上します。端数の差が10セントを超えるとエラーを出し、黙って丸めることはしません。
問い合わせ担当は、同じ返事を1日に何百回も書いている。荷物はどこか、返品できるか、在庫はあるか。
まずAIが受けます。注文を調べ、配送状況を調べ、店のルールに沿って答えます。中国語、英語、スペイン語に対応します。判断がつかないものは人に回します。
先月分の税はもう申告したのに、今月になってお客様から返金の依頼が来る。
過去の帳簿は動かしません。返金は当期に計上し、次回の申告で差し引きます。
自社ECサイトからマルチベンダー型モールまで、完成して納品したシステムがあります。
御社もこの業界ですか。無料診断をご予約ください戦略、技術、マーケティングを横断する多能型チームが、共同経営者の目線で協業します。
必ずしもそうではありません。AIエージェントは、すでにお使いのシステムにつなげます。Odoo、JIRA、Asana、ClickUp、Trello、Notion、Google Drive、Airtable、Lark、Zoho、Freshworks CRMなどです。合うシステムがない場合に、オープンソースのERPをもとにした個別開発を検討します。
小さな契約でまず試します。最短72時間で最初の使える版を納品し、その後は段階ごとに改良を重ねます。
音声AIエージェントは英語、中国語、スペイン語など100を超える言語に対応し、広東語、閩南語、四川語、上海語も聞き取れます。
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