過去の取引先企業様（一部）
- 大阪ガスグループ様（グループ内子会社含む）
- 北海道ガスグループ様
- 太陽生命様
- 四国電力様
- 東急Re:デザイン様
- 日本ソフトウェア協会様
- エネオスウィング様
- 日本健康検定マスター様
- ロッテ様
- 野澤組様
- 全国農業会議所様
- 太田丸様
※ 順不同。当社の研修・コンサルティング事業を含む取引実績です。パートナー企業様経由の取引も含みます。
AIエージェントによる成果獲得事例
アリストルは、AIエージェントを活用して成果を獲得した当社の事例をレポートとして公開しています。
単なるAIとの会話に留まらない、真に成果を獲得するAI活用を貴社と共に実現します。
顧客向けダッシュボードの作成をエージェント化：ブラウザ操作だけで、イベントの進捗ダッシュボードを1時間13分で自律的に作成
- 課題
- お客様向けのイベントで、参加者の進捗を確認できるダッシュボードを、人の手をかけずに作りたい。APIで操作できない画面の作業も含めて任せられるかを確かめる。
- 分かったこと
- 構成案を出させて3往復で計画を確定し、承認後は自動実行に任せると、画面操作の作業を長時間にわたって自律的に、一定の精度で完遂できた。一方で、画面を見ながら操作するためトークンの消費が大きく、データ構造が明確であることが前提になる。
- Claude Code
- Claude in Chrome（ブラウザ操作）
- Looker Studio
月次決算の仕訳作成をエージェント化：仕訳外注費用を内製化し、年間100万円以上の費用を削減
- 課題
- 月次決算の仕訳を、前月までと同じ科目・税区分の判断で漏れなく毎月作り、数字の照合を終えた状態で人が確認できるようにしたい。
- 分かったこと
- ルール集と過去の仕訳を参照させ、残高照合と「登録前に人が了承する」工程を固定することで、仕訳作成から登録までを内製化。外注費用を年間100万円以上削減し、スキル化後の月締め作業は1時間以内に。ルールにない判断や資料の遅れには人の確認が必要。
- Claude Code（スキル）
- MFクラウド会計（API連携）
- Python（照合・登録・集計スクリプト）
週報作成をエージェント化：月曜の宣言を金曜に振り返り、1on1で上長に相談する事項まで週報にまとめる
- 課題
- 週報を作業の一覧で終わらせず、月曜の計画に対する振り返りと上長への相談事項が分かるものにし、1on1の材料として使いたい。
- 分かったこと
- 月曜のメモを金曜に読み込み、宣言ごとに○△×と一言で答える形にすると、対話の往復を増やさずに計画と実績の答え合わせができた。運用記録は代表自身の分のみで、毎週は続いておらず、1on1の時間や内容の変化は計測していない。
- Claude Code（スキル）
- Google カレンダー連携
週次の定量振り返りをエージェント化：アクセス・問い合わせ・課題管理の数字を集め、施策と結果を1つのレポートに
- 課題
- 複数のツールに分かれた数字を毎週集めて比べるだけで終わらせず、行った施策と数字の動きを対応づけて記録したい。
- 分かったこと
- 前週比と「理由が分からない動き」の一覧をAIが先に作り、担当者に施策と心当たりを聞く順番にすると、施策と結果を並べたレポートにできた。実施は各1回の試験運用で、集計時間や施策の効果は計測していない。
- Claude Code（スキル）
- GA4（Data API・読み取り）
- Backlog（API・読み取り）
AIニュースの情報収集をエージェント化：1週で2,847件の見出しを集め、73トピックに整理
- 課題
- AI関連の動きを、数件の要約ではなく、その週に報じられた見出しの全体から把握し、重要な話題を見落とさないようにしたい。
- 分かったこと
- 見出しを全件集めて除外・重複の件数まで報告させ、トピックごとに代表記事を選ばせる形にすると、週ごとに同じ形式の一覧を作れた（10月4日〜10日の週は2,847件を取得し、73トピックに整理）。一方、検索の取得上限で網羅できない語が残り、分類と注目度にはAIの判断のぶれが入る。
- Claude Code（スキル）
- Google News RSS
- X API（任意）
週初めの負荷判定とワークシェアをエージェント化：カレンダーから稼働可能時間を集計し、任せる仕事と上長への依頼を早めに決める
- 課題
- 週初めに、カレンダーの空き時間と抱えているタスクを突き合わせ、溢れそうな仕事を早めに任せる・手伝う・上長に判断を仰ぐ形にしたい。
- 分かったこと
- 稼働可能時間と負荷を数字で示してから3つの問いを1問ずつ投げる形にすると、アクション宣言と上長への意思決定依頼をメモに残せた。一方、週次は毎週続いておらず、他メンバーの情報は温度感の一言までに留めるため、チーム全体の負荷管理には使っていない。
- Claude Code（スキル）
- Google カレンダー連携
- Backlog（API・読み取り）
※ 当社が自社の業務で行った取り組みの記録です。同じ効果を保証するものではありません。計測が難しいものについては一定の推計値として記載しています。
週刊AXニュース
忙しいビジネスパーソンのための、AX、AI関連のニュースマガジンです。
今週おきた最新のニュースやXのトレンドを、独自の視点でお届けします。
最新のトレンドを配信
当該週の発表資料やニュース、XなどSNSで話題になった投稿をピックアップします。
重要項目を要約
忙しいビジネスパーソンが最低限押さえておくべき重要情報を要約してお届けします。
AI×経営視点
細かいツールのノウハウではなく、DX/AXや経営の観点から独自の視点でまとめます。
AI導入は終了し、
現在の組織課題は「定着」と「成果獲得」
多くの企業がすでに生成AIを導入していますが、日常的に使う層は少なく、大きな成果を獲得できている企業は1割に届きません。
出典：野村総合研究所「ユーザー企業のIT活用実態調査（2025年）」売上高上位約3,000社のCIO等、有効回答517社、2025年9月実施
32.4%うち週4日以上使う人は 11.7%
- 週4日以上11.7%
- 週1〜3日12.4%
- 月数日以下8.4%
- 使っていない67.6%
出典：パーソル総合研究所「生成AIとはたらき方に関する実態調査」全国の就業者19,855人、2025年10月実施
日本企業の生成AI活用・推進度は87%。使ってはいるが、効果を示せていない。
出典：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査 2026春 6カ国比較」売上高500億円以上の企業の課長職以上、日本932人、2026年2月実施
生成AI活用の課題の第1位は「リテラシーやスキルの不足」（70.3%）。
導入の次に必要なものは、現場への定着と、本質的な成果の獲得です。
出典：野村総合研究所（同上）
アリストルの考えるDX/AX推進の考え方
DX/AX推進のステージに合わせて適切な施策を導出、効果検証も合わせて対応します。
- ステージ1
導入期
戦略策定、情報発信
AI活用の方針と優先テーマを決め、利用ルールを整えます。社内に方針・使い方・事例を発信し、全社が同じ前提から始められる状態をつくります。
効果検証どれだけの人が使い始めたか（利用率）
- ステージ2
初期定着期
先進層向けの研修
AIを積極的に使い始めたアーリーアダプター層に、AIエージェントや業務の自動化を学ぶ研修を行い、社内の推進役・事例の発信役に引き上げます。
効果検証使い続けているか、どこまで使いこなせているか（継続利用率・活用レベル）
- ステージ3
組織拡大期
経営層、管理職向け研修
組織への波及効果が大きい経営層・管理職が、意思決定や会議、部下への依頼にAIを組み込みます。個人の活用を、組織の変革につなげます。
効果検証どれだけ業務に組み込まれたか（利用頻度・業務への組み込み）
- ステージ4
組織定着期
組織ごとのハンズオンサポート
部署ごとに業務を理解し、AIに任せる業務の設計・実装・運用ルールづくりまでを現場と一緒に進めます。社内で回し続けられる状態にして引き継ぎます。
効果検証どれだけ成果が出たか（削減時間・品質）
効果検証も合わせて対応します
各ステージの施策の前後で、AIの活用度を3つの要素に分けて測ります。どこに課題があるかを可視化し、次のステージの施策を決めます。
アリストルのDX/AX推進メニュー
導入の「その先」を、3つのサービスで支えます。単独でも、組み合わせてもご利用いただけます。
価格はご契約の範囲・対象人数・形式により個別にお見積りします。
DX/AXコンサルティング
変わり続ける論点に、即時対応する
目まぐるしく変わるDX/AXのアジェンダに即時対応し、経営戦略の策定から推進事務局の運営まで、幅広く貴社の推進担当者を支えます。
- 経営戦略の策定・業界調査
- 社内稟議用資料・研修資料の作成
- DX/AX事務局・社内ポータルの運営
階層別・テーマ別研修
「誰が」×「何を」で、実務で使える研修を
経営層から新入社員まで、階層とテーマを組み合わせて設計。ツール別・AIエージェント・リスク管理まで、実務で使える研修です。
- 階層別：経営層、管理職、一般職員
- テーマ別：AI基礎、AI倫理など
- 入門・実践・定着の3レベル
個別伴走支援
時間のない現場に、半常駐で入り込む
時間のない現場に半常駐で入り込み、業務の理解からAIの実装・定着までを、現場の皆さまと一緒に進めます。
- 現場の観察とヒアリングから始める
- 貴社の環境で、実際の業務に実装
- 手順書・運用ルールを残して内製化
お問い合わせからご支援開始までの流れ
お問い合わせから施策実施まで、最短2週間で対応可能です。まずは相談だけでも歓迎です。
- ステップ1
お問い合わせ
フォームから、お気軽にご連絡ください。まずは相談だけでも歓迎です。1〜2営業日以内にご返信します。
- ステップ2
ヒアリング
貴社の課題・現状・対象者・期待する成果を伺います（対面・オンラインどちらも対応）。DX/AX推進のどのステージにいるかを一緒に整理します。
- ステップ3
ご提案
施策のカリキュラム案、コンサルティング・伴走支援の範囲と体制、スケジュールとお見積りをご提示します。社内稟議用の資料づくりもお手伝いします。
- ステップ4
ご契約・ご支援開始
ご契約後、事前の打合せを経て開始します。研修は終了後の成果測定・フォローにも対応します。
※ 価格は、ご契約の範囲・対象人数・形式により個別にお見積りします。当社では助成金の申請代行・要件対応は行っていません。
主要メンバーの紹介
当社のAX推進は、AI×経営の最前線で実践するメンバーが担当します。
代表取締役CEO
宮崎 学
東京大学大学院修了。電通でデジタルマーケティングの戦略立案を統括後、ベンチャーキャピタリストとしてAI・ロボティクス領域への投資に従事。2018年に当社を設立。AI関連の講師実績は延べ10,000名超。著書『生成AIタスク爆速大全』。
チーフデータサイエンティスト
市野 穣
ANAシステムズでデータベースエンジニアとして国内線基幹システムに従事後、2019年に当社へ参画。データ分析やレコメンドのアルゴリズム構築を経て、現在は生成AIを活用したプロダクト開発とデータ解析を統括。
よくあるご質問
どのサービスから始めればよいか分かりません。相談だけでも可能ですか？
3つのサービスは組み合わせて契約する必要がありますか？
価格を教えてください。
効果測定はしてもらえますか？
助成金（人材開発支援助成金など）は使えますか？
研修はオンライン・対面のどちらで実施できますか？
担当者は誰になりますか？
無料相談・お問い合わせ
そんな段階でも大丈夫です
初回のご相談は 完全無料 です。
ステージに合った施策を無料でご提案
- 導入期〜組織定着期のどこにいるかを整理
- コンサルティング・研修・伴走支援の組み合わせ
ツール選定を中立の立場で助言
- Claude・ChatGPT・Gemini・Copilot ほか
- 既存の契約・データ要件を踏まえて
効果検証・稟議資料づくりもサポート
- 利用率・削減時間などの測り方
- 投資対効果の試算
まずは相談だけでも
お気軽にどうぞ。
貴社の状況に沿って最適なプランをご提案いたします。資料請求・見積もり依頼・質問など、どのような内容でも歓迎です。
- 現在のステージに合った施策を無料でご提案
- ヒアリングは対面、オンラインどちらも対応
- 社内稟議用資料の作成もサポート
送信後、1〜2営業日以内にご返信いたします。助成金の申請代行には対応していません。
