AIAI仕事OSラボAIで仕事の仕組みを作る

Service

AIミニ業務システム構築パック

AI導入診断、AIミニ業務システム構築、月額保守改善の3段階で、Excel、紙、LINE、メール、手計算で回している業務を小さく安全に整えます。ツール選定ではなく、業務フロー整理から始めます。

入口商品

AI業務自動化診断

無料簡易 / 有料 3万円〜5万円

業務フローを確認し、自動化できる業務、優先順位、概算費用、削減できそうな作業時間の目安を整理します。

  • 業務フローのヒアリング
  • 業務ルール、判断基準、禁止事項の整理
  • 自動化候補と優先順位づけ
  • AI利用リスク、情報管理リスク、ROIの確認
  • 構築案件につなげる導入ロードマップ
  • 成果保証ではなく、初回相談の判断材料を作成

主力商品

AIミニ業務システム構築

30万円〜80万円目安

大規模開発ではなく、まずは1〜3週間で使える小さな業務システムを設計、実装します。

  • 見積もり、勤怠、問い合わせ、顧客管理などに対応
  • 入力画面、集計画面、確認画面を業務に合わせて設計
  • AIは下書き、分類、集計、チェック補助から利用
  • 現場の手入力と確認待ちを減らす小さな改善から開始
  • 保存、送信、外部API、MCP、DBは必要性と安全性を確認して別途設計

継続改善

月額保守改善

月5万円 / 10万円 / 15万円〜20万円

公開後の軽微な修正、不具合確認、AIプロンプト改善、SEO/Web改善、月次レポートを範囲限定で支援します。

  • 月1回の改善ミーティング
  • 月5時間または10時間まで対応
  • 顧客情報や機密情報を扱う変更は別途確認
  • 新機能や大幅改修は別見積もり

価格は目安です。対象業務、既存資料、納期、保守範囲、顧客情報や機密情報の扱いを初回相談で確認します。 成果保証ではなく、業務フロー、判断基準、人間確認、Web導線を整える支援として提案します。

匿名実績デモ

AI/Codexで1か月制作した地域サービス業サイトのデモを見られます。

制作会社見積250万円+月20万円だったサイトを、実社名・住所・電話番号・画像・ドメインを匿名化したデモとして公開しています。

業務ツールデモ

AI/Codexで作った簡易見積もりシステム

サービス内容とオプションを選ぶと、概算金額を自動計算するデモ。実業務で使った見積もりシステムを、業種が特定されないようダミーデータ化しています。

勤怠・人件費デモ

AI/Codexで作った勤怠時給概算人件費管理デモ

勤務時間、休憩時間、時給、交通費、手当を入力すると、スタッフ別月次の概算人件費を集計できるデモです。個人情報や実勤務データは使わず、ダミーデータだけで動作します。

For Readers

note/Xから来た人向けの導入相談

ChatGPTやClaudeを選ぶ前に、業務フロー、AIに入れない情報、承認者、停止条件、ROIの見方を整理します。

業務フロー
情報の置き場所
AIに入れないデータ
判断基準と禁止事項
承認者と停止条件
ログとレビュー証跡
月間削減時間
予算上限と保守範囲

Tool Positioning

AIツール選定ではなく、業務フロー整理から始めます

ChatGPT、Claude、Claude Code、Codex、Hermes Agentは役割が違います。最初はAIに任せる部分と人間が確認する部分を分け、顧客情報を扱わない形で試します。

ChatGPT

幅広い下書き、要約、アイデア出し、社内説明の整理

顧客情報を入れず、公開情報や匿名化した業務メモで壁打ちする

Claude

長めの文書整理、業務文脈を含む相談、慎重な文章構成

業務ルール、FAQ、提案文の骨子を人間確認つきで作る

Claude Code

コードベースを読んだ改修、運用ルールに沿った実装補助

レビュー、テスト、権限確認を前提に小さな業務システムの改修へ使う

Codex

リポジトリ内の実装、差分確認、docs更新、commit/push作業の補助

作業場所、branch、secret確認、push許可を明確にして使う

Hermes Agent

Xや市場のシグナル収集、Research整理、note/Xネタの候補出し

投稿本文を丸写しせず、シグナルとして要約し一次確認へ回す

AIエージェント

決まった範囲の調査、整理、下書き、チェックを繰り返す作業者

外部送信や自動実行ではなく、権限、ログ、停止条件、人間確認を付ける

Deliverables

価格帯と納品物

AI業務自動化診断

  • 業務フローのヒアリングメモ
  • ChatGPT / Claude / Claude Code / Codexの使い分け整理
  • 業務ルール、判断基準、禁止事項の整理
  • 顧客情報、社内情報をAIに入れない初期方針
  • 自動化候補の優先順位
  • 概算費用と想定削減時間の目安
  • AIに任せる範囲と人間確認が必要な範囲の切り分け

AIミニ業務システム構築

  • 業務に合わせた入力画面
  • 確認、集計、一覧、簡易ダッシュボード
  • 見積もりや集計などのブラウザ内計算
  • 顧客情報を外部AIに入れない初期設計
  • 運用開始時の簡易説明と改善候補

月額保守改善

  • 月1回の改善ミーティング
  • 軽微な修正と不具合確認
  • AIプロンプト、SEO/Web導線の改善
  • 月次レポートと次の改善提案
  • 新機能、大幅改修、緊急対応の切り分け

Governance

AIガバナンス / ROI / セキュリティの考え方

海外AIトレンドでも、AIエージェントの権限、承認、ログ、ROIへの関心が強まっています。ここでは法務や規制対応を断定せず、小規模事業者向けに分かる形へ落として確認します。

AIに全部任せない

AIは下書き、分類、集計、チェック補助から使います。送信、承認、例外判断は人間確認を残します。

顧客情報を入れない初期設計

初期診断やデモでは顧客情報、機密情報を扱わず、必要になった時点で保存範囲、権限、外部送信の有無を確認します。

ログと承認を前提にする

本格運用で必要になる承認者、レビュー証跡、変更履歴、権限管理は、最初の相談で将来拡張として確認します。

ROIを小さく測る

月間削減時間、確認待ち削減、転記ミス削減、問い合わせ対応時間を目安に、最初の1業務から費用対効果を見ます。

Works

対象業務

業種を限定しすぎず、繰り返し発生する入力、確認、集計、出力を優先候補にします。

見積もりシミュレーター
時給計算・勤怠集計
問い合わせ管理
顧客管理
予約管理
作業報告フォーム
請求前の集計
スタッフ別売上・稼働管理
FAQ生成
SEO記事運用フロー
AI返信案生成
Web管理画面

Flow

進め方

STEP 1

現状確認

Excel、紙、LINE、メール、手計算の流れを確認し、作りすぎを避ける前提を決めます。

STEP 2

ルール整理

業務ルール、判断基準、禁止事項、顧客情報を扱わない範囲、人間確認ポイントを整理します。

STEP 3

小さく構築

外部API、MCP、DBを最初から盛らず、1〜3週間で使える入力、確認、集計、出力を実装します。

STEP 4

保守改善

軽微な修正、不具合確認、月次レポート、AIプロンプト改善、追加提案を範囲内で進めます。

Maintenance

月額保守改善の範囲

ライト

月5万円

月5時間まで

軽微な文言修正、不具合確認、月1回の改善相談を中心に対応します。AIや顧客情報を扱う変更は別途確認します。

スタンダード

月10万円

月10時間まで

軽微な機能改善、AIプロンプト改善、月次レポート、次の改善提案まで対応します。無限対応ではありません。

プレミアム

月15万円〜20万円

個別範囲で設定

継続的なWeb改善、SEO運用支援、複数ツールの改善提案まで扱います。新機能、大幅改修、緊急対応は範囲を分けます。

保守の考え方

月額保守は対応時間と範囲を明確に区切ります。軽微な修正、不具合確認、AIプロンプト改善、SEO/Web改善、 月次レポート、次の改善提案が中心です。無限対応や成果保証ではなく、継続的に業務フローとWeb導線を整える範囲に限定します。

月次改善MTG
軽微修正
不具合確認
AIプロンプト改善
SEO/Web改善
月次レポート
新機能提案
月5時間または10時間まで
無限対応ではない
顧客情報や機密情報を扱う変更は別途確認

Boundaries

別見積もりになるもの / やらないこと

別見積もりになるもの

  • 新機能の追加
  • 大幅な画面改修
  • 外部APIや外部サービス連携
  • MCPや複数AIツールの複雑な連携
  • ログイン、権限、DBを含む本格管理システム化
  • 大量データ移行
  • 複数部署にまたがる業務設計
  • 顧客情報や機密情報を扱う変更

やらないこと

  • 月額内での無限対応
  • 大規模基幹システム開発
  • 顧客情報を無断で保存する仕組み
  • 顧客情報を外部AIへ無断投入する運用
  • 外部API連携の勝手な導入
  • MCP、Plugin、Hooksを初期構築に勝手に追加すること
  • 自動投稿、自動営業送信の勝手な実装
  • 成果保証の断言

FAQ

よくある質問

ChatGPTとClaudeはどう使い分ければいいですか?

勝ち負けではなく役割で分けます。ChatGPTは幅広い下書き、要約、アイデア出しに向き、Claudeは長めの文書整理や業務文脈を含む相談に向きます。どちらも顧客情報を入れない前提から始めます。

Claude CodeやCodexは普通の会社でも使えますか?

使えますが、いきなり全社システムを任せるものではありません。小さなWeb業務システム、チェックリスト、管理画面、docs更新などを、レビューとテスト前提で進める使い方が現実的です。

Hermes Agentとは何に使えるものですか?

Xや市場の動きを集め、Researchやnote/Xのネタ候補へ整理するための調査ワークフローとして扱います。X投稿は事実ではなくシグナルなので、そのまま投稿や商品説明に使いません。

AIエージェントは本当に自動で仕事してくれますか?

一部の調査、整理、下書き、チェックは任せられますが、外部送信、確定判断、顧客対応を最初から自動化する設計にはしません。権限、ログ、停止条件、人間確認が必要です。

AIに全部任せて大丈夫ですか?

最初から全部任せる前提にはしません。AIは下書き、分類、集計、チェック補助に留め、最終判断は人間が確認する設計から始めます。

顧客情報をAIに入れても大丈夫ですか?

初期診断やデモでは顧客情報や機密情報を入れない前提です。必要になった場合も、匿名化、保存範囲、外部送信の有無、権限管理を確認してから別途設計します。

最初からMCPや外部連携は必要ですか?

多くの場合は不要です。まず業務ルール、判断基準、禁止事項を整理し、外部API、MCP、DBを盛らない小さなWeb画面から始めます。

AI導入で最初にやるべきことは何ですか?

ツール選定ではなく、業務フロー、情報の置き場所、AIに入れないデータ、承認者、禁止事項、月間削減時間を整理することです。

AI導入で失敗しやすいパターンは何ですか?

業務ルールが曖昧なままAIに任せる、顧客情報の扱いを決めない、ログや承認を用意しない、最初から大きな連携を入れすぎる、といった進め方です。

AI費用やROIはどう考えればいいですか?

月間削減時間、確認待ち削減、転記ミス削減、問い合わせ対応時間を目安にします。AI利用料が増えすぎないよう、用途、予算上限、レビュー頻度を先に決めます。

社内ルールや権限管理は必要ですか?

必要です。誰が何を見てよいか、AIに入れてはいけない情報、承認が必要な処理、ログを残す範囲を決めないと、便利さより不安が増えます。

小さなWeb業務システムとは何ですか?

入力、確認、集計、出力のどれか1業務を画面化したものです。見積もり、勤怠、人件費、問い合わせ整理、作業報告などを、1〜3週間で使える範囲に絞ります。

月額保守はどこまで対応してくれますか?

月5時間または10時間などの範囲内で、軽微修正、不具合確認、AIプロンプト改善、SEO/Web改善、月次レポート、次の改善提案を扱います。無限対応ではありません。

noteやXでは何を発信していきますか?

AI導入で最初にやること、ChatGPTとClaudeの使い分け、顧客情報を入れない始め方、AI費用とROI、小さなWeb業務システムの考え方を発信し、無料診断へ自然につなげます。

ExcelやGoogleスプレッドシートとは何が違いますか?

表計算を置き換えるのではなく、入力項目、確認順、例外条件、承認の流れを画面として固定し、転記や判断のばらつきを減らす点が違います。

途中で機能追加したい場合はどうなりますか?

新機能、大幅改修、緊急対応、顧客情報や機密情報を扱う変更、外部連携は別見積もりです。保守内でやることと別提案に回すことを分けます。

Next

最初は無料簡易診断から確認します

予算、既存資料、例外条件、保守範囲は初回相談で確認します。正式な問い合わせ送信はまだ実装せず、相談準備の導線までに留めています。