ABOUT / ARION NEXT / AI BASE

AIを売るのではなく、現場で回る業務の仕組みをつくる。

AI BASEは、中小企業が毎日くり返している仕事を整理し、人とAIの分担を決め、型にして現場で回すための支援です。

AIツールの使い方を教えて終わりではありません。業務整理から、プロンプト・テンプレート、マニュアル・運用ルール、現場テスト、効果測定、定着まで。運営者自身が組織運営・営業・採用・教育の実務で試してきたやり方を、貴社の業務に合わせて組み替えます。

01 WHAT AI BASE IS

AI導入は、ChatGPTを契約することではありません。

ツールを契約しても、業務は変わりません。変わるのは、誰が・何を・どの順番でやるかを決め直したときです。AI BASEはその「決め直し」から支援します。

AI ありき

AI導入 = ChatGPTを契約して、使い方の研修をすること

業務ありき

AI導入 = 業務を整理し、人とAIの分担を決め、型にして現場で回すこと

  1. 業務を整理する

    現在の業務の流れを洗い出し、誰が・いつ・どれくらいの時間をかけているかを見える化します。ここが効果測定の基準になります。

  2. 人とAIの分担を決め、型にする

    人がやる仕事・AIが補助する仕事を仕分け、プロンプト・テンプレートなど担当者が迷わず使える形まで落とし込みます。

  3. 社内で回る状態にする

    マニュアルと運用ルールを整え、現場で試し、導入前後を比較して改善。担当が変わっても続く状態にします。

FOR WHOM / 誰のための支援か

中小企業の経営者・管理部門・現場責任者のための支援です。

IT部門やAI担当がいなくても始められるように、業務の棚卸しから一緒に行います。「何をAI化すればいいか分からない」段階からで構いません。

02 OPERATOR

AIだけを知る人ではなく、組織と現場を回してきた人間が設計します。

運営責任者が、業務の整理からプロンプト・マニュアル・運用ルールの設計、現場テスト、効果測定まで直接担当します。

OPERATORARION NEXT / AI BASE

土屋 昇太

ARION NEXT / AI BASE 運営責任者

  • 組織運営
  • 法人営業
  • 採用・教育
  • マニュアル・会議体
  • 生成AI × 業務設計
  1. 40名規模

    組織運営・マネジメント

    →一部の詳しい人だけでなく、現場で使い続けられる運用まで設計します。

  2. 60社 / 年

    法人新規開拓

    →効率化で生まれた時間を、顧客接点や営業活動へ戻す視点で設計します。

  3. 採用・教育

    採用・教育・マニュアル・会議体の設計

    →プロンプトだけでなく、テンプレート・マニュアル・運用ルールまで整えます。

  4. 生成AI × 業務設計

    生成AIを活用した業務効率化・業務設計

    →AIありきではなく、実際の業務から導入対象を決めます。

NOTE上記は事業会社での組織運営・営業・採用・教育の実務経験です。AI導入の受託実績や導入社数ではありません。取引先名・金額・案件内容は掲載していません。

03 EXPERIENCE → DESIGN

その経験が、貴社の支援にどう生きるのか。

それぞれの経験と、貴社の支援で生きる場面を整理しました。

運営者の実務経験と、支援に生きること:40名規模の組織運営→一部の詳しい人だけでなく現場で使い続けられる運用まで設計する、年間60社規模の法人新規開拓→効率化で生まれた時間を顧客接点や営業活動へ戻す視点を持つ、採用・教育・マニュアル・会議体の設計→プロンプトだけでなくテンプレート・マニュアル・運用ルールまで整える、生成AIを活用した業務効率化・業務設計→AIありきではなく実際の業務から導入対象を決める

EXPERIENCE → DESIGN実務経験 → 支援設計へのつながり

  • MANAGEMENT40名規模の組織運営
    • 一部の詳しい人だけでなく、現場で使い続けられる運用まで設計する
  • OUTREACH年間60社規模の法人新規開拓
    • 効率化で生まれた時間を、顧客接点や営業活動へ戻す視点を持つ
  • HR & TRAINING採用・教育・マニュアル・会議体の設計
    • プロンプトだけでなく、テンプレート・マニュアル・運用ルールまで整える
  • AI × OPS生成AIを活用した業務効率化・業務設計
    • AIありきではなく、実際の業務から導入対象を決める

EXPERIENCE MAP / 業務経験と、貴社の支援に生きること

領域やってきたこと貴社の支援に生きること
組織運営やってきたこと40名規模の組織で、仕組み・会議体・役割分担を設計し、日々の運営を回してきました。支援に生きること「詳しい人だけが使える」状態で終わらせず、誰が使っても同じ品質になる型と運用ルールから設計します。
法人営業やってきたこと年間60社規模の法人新規開拓で、商談準備・提案・フォローの営業プロセスを自ら回してきました。支援に生きること削減した時間を売上活動や顧客対応へ戻す前提で、どの業務からAI化するかを選びます。
採用・教育やってきたこと採用、新人教育、教育体制の設計と運用を担当してきました。支援に生きること新しい仕組みが定着するまでに何が起きるかを知ったうえで、教育・引き継ぎまで設計します。
マニュアル・会議体やってきたこと業務マニュアル・会議体・報告の型を設計し、属人化を減らす運用を続けてきました。支援に生きることプロンプトだけでなく、マニュアル・運用ルール・確認フローまでを1セットで納めます。
生成AI × 業務設計やってきたこと自分の営業・マネジメント業務に生成AIを組み込み、試し、直し、使い続けてきました。支援に生きること机上の提案ではなく、実務で回った型を貴社の業務に合わせて組み替えます。

04 HOW WE THINK

AIありきではなく、業務ありき。

AI BASEの進め方は、どの業種・どの部門でも同じです。業務を整理し、人がやる仕事を決め、AIが補助する仕事を決め、型を作り、現場で試し、改善し、定着させる。

AI導入の進め方:AIありき(ChatGPTを契約すること)ではなく業務ありき。業務を整理する→人がやる仕事を決める→AIが補助する仕事を決める→型を作る→現場で試す→改善する→定着させる の7ステップをくり返し、次の1業務へ進む

HOW WE WORKAIありきではなく、業務ありき

  1. 01
    業務を整理する
    • 時間・頻度・手戻りを見える化(効果測定の基準)
  2. 02
    人がやる仕事を決める
    • 判断・承認・対話は人に残す
  3. 03
    AIが補助する仕事を決める
    • 下書き・整理・検索・要約・分類
  4. 04
    型を作る
    • プロンプト・テンプレート
  5. 05
    現場で試す
    • 実際の業務で使い、出力と手順を調整
  6. 06
    改善する
    • ルール・型を更新、Before / After 比較
  7. 07
    定着させる
    • マニュアル・運用ルールを整備。担当が変わっても止まらない
  8. 改善・定着したら、次の1業務へ
図:AI導入 = ChatGPTを契約すること、ではありません。業務を整理し、人とAIの分担を決め、型にして現場で回す。改善・定着したら次の1業務へ。
  • 「AIで何ができるか」から始めない最初に見るのは、貴社の業務でどこに時間がかかっているか。AIはその後で選びます。
  • 人がやる仕事を先に決める判断・承認・顧客との対話は人に残し、AIには下書き・整理・検索・要約を任せます。
  • 型にして、現場で試して、直すプロンプト・テンプレートを作って終わりではなく、実際の業務で使い、出力と手順を調整します。
  • 数字で確認して、次の1業務へ導入前後を同じ物差しで比較し、数字と現場の声をもとに改善してから広げます。

05 PRINCIPLES

支援するときに、大切にしていること。

  1. 必要のないAI化は提案しない。

    人が話したほうが早い仕事、AIにすると品質が落ちる仕事は、AI化しないほうがよいとお伝えします。

  2. 高度な開発より先に、小さく試せる業務を探す。

    最初の1業務は、毎日くり返していて、型にしやすく、失敗しても取り返しがつくものから選びます。

  3. 人が判断する領域を、最初に決める。

    最終判断・承認・評価・契約・法令に関わる判断は人が行う前提で、運用ルールに明文化します。

  4. 数字は「試算例」として示し、実測で確かめる。

    モデルケースの数値はすべて仮定に基づく試算です。導入後は貴社の実測値で確かめ、結果を見ながら改善します。

  5. 社内で使い続けられる形まで整える。

    マニュアル・運用ルール・引き継ぎまで含めて、担当者が変わっても止まらない状態を目指します。

06 CAN / CANNOT

できること、できないこと。

契約してから「思っていたのと違う」を防ぐために、引き受けないことも先に書いておきます。

CANAI BASEができること

  • 業務の棚卸しと、AI化しやすい業務・しないほうがよい業務の仕分け
  • 人がやる仕事・AIが補助する仕事の線引きと、運用ルールの明文化
  • プロンプト・テンプレート・チェックリストなど「型」の作成
  • 現場テスト、マニュアル化、担当者への説明と引き継ぎ
  • 導入前後の効果測定(作業時間・頻度・手戻り・利用率など)
  • 1業務が回った後の、月次の継続支援と部門展開(社外AI推進室)
  • GAS / API / RPA 等を伴う自動化の要否整理(実装は別途お見積り)

CANNOTできないこと・引き受けないこと

  • AIに最終判断をさせる設計評価・合否・契約・法令・会計税務・安全品質に関わる判断は、人が行う前提でしか設計しません。
  • 実測を伴わない効果の提示モデルケースはすべて試算例として示します。効果は導入前後を同じ物差しで測り、数字と現場の声で確かめます。
  • 特定ツールの販売特定のAI製品の販売代理店ではありません。ツールは業務・既存環境・費用に合わせて選びます。
  • 経営戦略・財務・人事制度の助言経営コンサル全般は対象外です。生成AIを組み込んだ業務改善に範囲を絞っています。
  • 常駐・開発代行そのものオンライン中心の支援です。本格的なシステム開発・連携は要否を整理したうえで別途お見積りします。

07 SERVICES

支援領域と、業種・課題別の整理。

どのサービスも、主語は貴社の業務です。まず1業務を回し、続けるかどうかは効果を見てから決められます。

  • STARTER1業務AI化パック通常プラン 150,000円実証パートナー 50,000円(実証価格)/目安3〜4週間

    1業務を選び、業務整理からプロンプト・テンプレート・マニュアル・運用ルール・現場テスト・効果測定・定着支援まで。

    詳しく見る
  • CONTINUOUS社外AI推進室50,000円〜 / 月6ヶ月〜を基本想定

    1業務が回った後、月次の定例で次のテーマ発掘・型の改善・部門展開・効果測定を続ける継続支援。

    詳しく見る
  • ADVANCEDGAS / API / RPA / 高度な自動化300,000円〜別途お見積り

    外部システム連携や本格的な自動化を伴う内容は、要否を整理したうえで別途ご相談。

    相談する

BY INDUSTRY / BY ISSUE / 業種・課題別の整理

08 COMPANY

会社・運営情報

掲載しているのは、当サイトで公開している運営情報です。

※ 事業者情報は当サイトのプライバシーポリシーおよびフッターに記載の内容と同一です。

事業者名
ARION NEXT
ブランド
AI BASE(中小企業向け生成AI業務改善支援)
運営責任者
土屋 昇太
所在地
岡山県岡山市北区
対応地域
全国(オンライン中心)
事業内容
生成AIを活用した業務改善支援(業務整理・AI活用設計・プロンプト/テンプレート作成・マニュアル化・社内利用ルール・運用定着支援)
個人情報の取り扱い
プライバシーポリシー

09 CONTACT

まずは、貴社の業務を伺うところから。契約を前提にしなくて構いません。

30分の無料診断では、現在の業務とAI活用状況を伺い、AI化しやすい業務・しないほうがよい業務・最初に取り組む1業務を整理します。支援範囲・AIに任せない領域・情報の扱い・料金は「安心してご相談いただくために」にまとめています。

無理な営業は行いません。何をAI化するか決まっていなくても、現在の業務を伺うところから始められます。