アリストルの
個別伴走支援サービス
アリストルのメンバーが貴社の現場に定期的に入り込み（半常駐）、業務を理解したうえで、AIの実装と定着までを現場の皆さまと一緒に進めます。日々の業務に追われる現場では、「時間」や「環境」が無い皆さまと、新しい価値を一緒に創ります。
研修だけでは、現場の業務は変わりにくい
研修で使い方を学んでも、日々の業務に追われる現場では、自分の業務に落とし込む時間がとれません。
個別伴走支援では、私たちが現場の隣に入り込み、その時間を一緒につくります。
研修だけの場合
- 使い方は学べるが、自分の業務への落とし込みは各自に任される
- 時間がなければ、試す前に止まる
- うまくいっても個人の工夫で終わる
個別伴走支援
- 現場の隣で、業務の理解から一緒に始める
- 貴社の環境で、実際の業務に実装するまで並走する
- 手順書・運用ルールとして残し、社内に引き継ぐ
- 半常駐で、現場の隣に入り込む
- 研修ではなく、業務の理解から始める
- 作って終わりにせず、定着・内製化まで
個別伴走支援の進め方
業務の理解から始め、作って終わりにせず、社内で回し続けられる状態にして引き継ぎます。
- ステップ1
現場を理解する
業務の観察とヒアリングで、業務の流れ・扱うデータ・判断のポイントを把握し、AIに任せる業務の候補を洗い出します。
- ステップ2
任せ方を設計する
効果と実現性で優先順位を決め、プロンプト・エージェントと、確認の手順・入力してよい情報などの運用ルールを設計します。
- ステップ3
一緒に実装する
貴社の環境で、現場の担当者と一緒に作ります。実際の業務で試しながら、その場で改善を重ねます。
- ステップ4
定着させ、引き継ぐ
手順書と運用ルールを整え、利用状況と削減時間を測定。社内の担当者に引き継ぎ、内製化を支援します。
※ 期間・訪問頻度・体制は、対象業務と貴社の状況を伺ったうえで個別にご提案します。
当社におけるAIエージェントを活用した成果獲得事例
伴走支援で現場にお持ちするのは、当社が自社の業務で試し、運用している進め方です。
各レポートで、人とAIの役割分担や、うまくいかなかった点まで公開しています。
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。
担当するメンバー
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
研修とは何が違いますか？
どのような業務が対象になりますか？
期間や訪問の頻度は決まっていますか？
支援が終わった後も、社内で運用できますか？
価格を教えてください。
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週刊AXニュース
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