生成 AI を「導入したものの使われていない」から脱出する、
中小企業向けの実装伴走サービス。
ChatGPT / Claude / Gemini を契約したまま 1 か月で使われなくなる—多くの企業に共通する詰まりです。当社は自社の業務を Claude × Lark MCP で運用している事業者として、AI を「業務フローに組み込む」具体的な実装方法と運用ノウハウを提供します。自社 EC 事業を Lark / Lark Base / AI で 月 240 時間→24 時間 (-90%) に圧縮した経験を、御社の業務に当てはめます。
- -90% 自社 EC 業務工数を AI＋Lark で実証
- Claude × Lark MCP 当社が日常的に運用する AI 連携基盤
- 内製化前提 社内で運用が続く形まで伴走
こんな「AI が定着しない」を解きほぐします
生成 AI の業務活用は、機能の理解よりも「業務のどこに、どう組み込むか」の設計が成否を分けます。米国 Salesforce 社の調査 (State of Sales / State of Marketing シリーズ) でも、AI を業務フローに統合した組織ほど業務効率・顧客体験の改善を実感する傾向が報告されています。一方で、ツール契約だけ先行して使われない例も少なくありません。当社はこの「業務組み込み」の設計と実装を伴走します。
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ChatGPT を契約したが社内で使われていない
個人利用に閉じてしまい、業務上の成果につながらない。当社は業務棚卸しから「AI を組み込むべき定型作業」を抽出し、社内に運用が回るユースケースを 1 つずつ作ります。
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「AI で何ができるか」が抽象的で社内に説明できない
抽象論ではなく、お客様の業務 1 つに対して AI を使ったプロトタイプを実際に作ってお見せします。動くものを見てから判断できる相談プロセスです。
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個人情報・社外秘データを AI に入れて大丈夫か分からない
業務での生成 AI 利用は、入力データの取り扱いとログ管理の設計が必要です。IPA「情報セキュリティ 10 大脅威 2024」でも生成 AI 周辺のリスクが言及されています。利用ルール・ログ・ガードレールの設計まで含めて支援します。
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AI を業務システム (Lark Base 等) と連動させたい
生成 AI を単独で使うのではなく、業務システムと連動させたい。当社は Claude × Lark MCP を日常的に運用しており、業務システムとのデータ連携設計を具体的にご提案できます。
Claude × Lark MCP を自分たちで運用している事業者の言葉で
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01
Claude × Lark MCP の運用実績
当社は社内業務を Claude (Anthropic 社) × Lark を MCP (Model Context Protocol) で連携した基盤で運用しています。受注処理・顧客対応・社内ドキュメント検索・タスク連携など、業務組み込みの具体例をそのままお伝えできます。
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240h→24h を実証した運用ノウハウ
自社 EC の事務工数を月 240 時間から 24 時間に圧縮した経験のうち、定型作業の AI 自動化が果たした役割を、お客様の業務に当てはめてご提案できます。
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03
内製化前提のロードマップ
外部依存度を高めず、社内担当者が運用・改善を続けられる形を目指します。プロンプト設計、運用ルール、ガードレール、ログ管理まで含めた内製化トレーニングを提供します。
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04
補助金活用を見据えた投資設計
中小企業庁「デジタル化・AI 導入補助金 2026」は AI 導入に活用できる場合があります。補助率 1/2〜4/5、補助上限 450 万円 (2026 年度公募) の活用可否を初期から検証し、認定支援機関パートナーと連携して申請を伴走します。
ユースケース診断 → プロトタイプ → 内製化の 4 ステップ
抽象論ではなく、お客様の業務に対して動くプロトタイプを作ってからご判断いただくプロセスです。
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1
無料ヒアリング・AI 適用候補抽出60 分 / 無料
業務棚卸しと、AI を組み込みうる定型作業の候補をその場で抽出。「どの業務に、どんな AI を、どう組み込むか」の仮説をご提示します。
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2
ユースケース診断・優先順位付け2〜4 週間
業務棚卸しを深掘りし、AI 適用候補を投資対効果と難易度で評価。優先順位を決め、最初に PoC するユースケースを 1 つ確定します。
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3
プロトタイプ実装・PoC3〜6 週間
Claude / GPT を組み込んだワークフローを実装し、効果を測定。Lark / Lark Base などの業務システムとの連携、データ取り扱いルール、ガードレール設計を行います。
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4
内製化トレーニング・運用拡張継続
社内担当向け プロンプト設計研修、運用ルール策定、改善体制構築。PoC が機能したら、次のユースケースへの拡張ロードマップを更新し続けます。
投資の見立てと補助金活用
対象業務の規模、AI モデルの選定 (Claude / GPT / その他)、業務システムとの連携要件で投資レンジが変動します。初回ヒアリング後にご提示し、補助金活用後の実質負担まで含めて投資判断いただけるようにします。
AI モデル利用費用: Claude (Anthropic 社) / GPT (OpenAI 社) などのモデル利用費用は、利用量 (トークン量) に応じて変動します。法人プランや API 経由の利用に応じて、データ取り扱い条件が異なります。
当社の実装支援費用: ユースケース診断 → プロトタイプ実装 → 内製化トレーニングまでをパッケージで提供します。「まずは PoC だけ」の最小スタートも承れます。
補助金活用: 中小企業庁「デジタル化・AI 導入補助金 (旧 IT 導入補助金) 2026」は、補助率 1/2〜4/5、補助上限 450 万円 (2026 年度公募) を AI 活用導入に活用できる可能性があります。 ※ 補助金は公募・採択結果が前提のため、当社が採択を保証するものではありません。最新の公募要領は it-hojo.jp をご確認ください。
「AI で何ができるか分からない」段階から相談ください
ChatGPT は触ってみた、でも次にどうすれば良いか分からない—そんな段階の経営者・推進担当者からの相談を多くいただいています。
60 分の無料相談で、御社の業務における AI 適用候補と優先順位の仮説をご提示します。
よくあるご質問
ChatGPT と Claude のどちらを使うべきですか？
業務要件・データ取り扱い条件・コスト・連携可能なツール群で総合判断します。当社は Claude × Lark MCP の運用実績を持っており、Lark との連携を前提とする場合は Claude を推奨することが多いですが、ご要件によっては GPT や他モデルを選ぶ場合もあります。
個人情報・社外秘データを AI に入れても大丈夫ですか？
業務利用では、入力データの取り扱い条件と、各 AI ベンダーの法人プラン (API 経由を含む) の利用規約を確認した上で、社内利用ルールを定めます。IPA「情報セキュリティ 10 大脅威 2024」でも生成 AI 周辺のリスクが言及されており、無計画な投入はリスクです。当社では業務組み込み設計の段階で、入力データの境界・ログ管理・ガードレールを設計します。
Lark Base や既存システムと連動できますか？
はい。当社は Claude × Lark MCP で Lark / Lark Base との連携を日常的に運用しています。Lark Base のレコードを参照して回答を生成する、AI の出力を Lark Base に書き戻す、といったワークフローを実装可能です。kintone・Salesforce など他システムとの連携も、API 仕様に応じて対応します。
社内に AI に詳しい人材がいません。導入後に運用できますか？
はい。内製化を前提に、プロンプト設計・運用ルール・改善体制までトレーニングします。Lark Chat 常時相談チャネルと月次運用 MTG で、運用上の詰まりを月単位でほどきます。
「PoC だけ」で終わってしまうのが怖いのですが
そのため当社は「PoC で何を検証したら本番に進むか」の判断基準を、PoC 開始前に必ず設定します。検証結果に応じて本番化・撤退・別ユースケースへの切り替えを判断する、現実的な意思決定プロセスを伴走します。