4週間で現場でAIエージェントを動かして検証

最短4週間で御社専用AI業務効率化システムを構築まずは1業務から実証

業務に合わせたシステムを設計・開発し、
効果を見て導入判断できます。

AIエージェントMVP開発

こんな業界の企業が実証を続々進めています!

製造
部品在庫データの自動突合
不具合報告書のドラフト作成
建設
施工管理日報の自動清書
図面変更点のチェック支援
不動産
物件概要書の自動作成
契約特約条項の自動ドラフト
士業
過去判例・関連資料の高速検索
申請書類の記載ミス自動チェック
医療・介護
介護日誌から申し送り文自動生成
シフト調整と希望日の自動反映
ホテル
宴会業務見積もり自動化
レイアウト作成自動化
BtoB営業
顧客行動ログから提案書作成
フォローメールの自動ドラフト
バックオフィス
経費申請の入力内容自動チェック
社内規程の自動検索・回答作成
教育
受講生レポートの評価コメント原案
個別進捗に合わせた教材推薦
物流
配送ルート計画の原案作成
荷札データと送り状の自動照合
製造
部品在庫データの自動突合
不具合報告書のドラフト作成
建設
施工管理日報の自動清書
図面変更点のチェック支援
不動産
物件概要書の自動作成
契約特約条項の自動ドラフト
士業
過去判例・関連資料の高速検索
申請書類の記載ミス自動チェック
医療・介護
介護日誌から申し送り文自動生成
シフト調整と希望日の自動反映
ホテル
宴会業務見積もり自動化
レイアウト作成自動化
BtoB営業
顧客行動ログから提案書作成
フォローメールの自動ドラフト
バックオフィス
経費申請の入力内容自動チェック
社内規程の自動検索・回答作成
教育
受講生レポートの評価コメント原案
個別進捗に合わせた教材推薦
物流
配送ルート計画の原案作成
荷札データと送り状の自動照合

CURRENT STATE

従来の生成AIは、質問に答えるだけ。
MiToAのAI業務効率化システムは、
業務そのものを自動化する。

業務選定、使うデータ、任せる範囲、運用ルールまで整理し、
実際に動くシステムとして検証します。

従来の生成AI
01

個人で生成AI

個人業務や調べごとに試しに使い属人化している。

02

AI研修

知識習得やリテラシー向上に取り組むが定着しない。

03

AIツール導入

便利なツールを導入するが、部分的な活用にとどまる。

足りないもの = 業務設計

どの業務で使う?
どのデータを使う?
どこまで任せる?

結果:AIは業務フローに入らない

MiToAのAI業務効率化システム
社内データ
顧客情報
業務フロールール

AIエージェント

読む・判断・作成

担当者は
承認するだけ

人は本質的な業務に集中

結果:AIが業務の中で動く

ADOPTION STEPS

AIエージェントの全社導入には、
いくつものステップがあります。

業務選定、データ整理、システム連携、
運用設計、利用環境の整備、効果測定。
最初からすべてを進めようとすると、
費用対効果を見極める前に検討が重くなります。

01

対象業務を選定

02

業務データを整理

03

連携可否を検証

04

業務を任せるための設計

05

従業員が使える環境を整備

06

効果測定・全社展開

GOAL

AIエージェントの全社導入

最初に必要なのは全社導入計画ではなく、判断材料になる小さな成功です。

SMALL START

だからMiToAは、
まず1業務に絞って
AIエージェント化します。

活用イメージや提案資料ではなく、
実際に動くAIエージェントを見ながら、
次の4点を判断できます。

1

AIが業務をどう処理できるか

2

業務負担をどれだけ削減できるか

3

現場で本当に使えるのか

4

全社に広げる価値があるのか

AIエージェントを自社業務で検証し、投資判断につなげる流れ

大きく導入する前に、まずは1業務に絞って
「AIを入れる価値」を動く形で確かめます。

4 WEEKS

4週間の進め方

事前の無料相談で業務課題・関心領域をヒアリングした上で、4週間で構想から効果整理までを一気通貫で進めます。

1週目

初回MTG

  • 対象業務の決定
  • 業務分解
2週目

MVP設計

  • 必要データ確認
  • 実装開始
3週目

MVP共有

  • 利用テスト
  • 修正
4週目

納品MTG

  • 効果整理
  • 次回提案

4週間で構想から効果整理までを一気通貫で推進

納品して終わりではなく、現場で使って
判断するところまで4週間で進めます。

DELIVERABLES

検証後に得られるもの

01OUTPUT

AIエージェント MVP

02OUTPUT

データ活用の 現状整理

03OUTPUT

改善ポイントの 洗い出し

04OUTPUT

AIエージェントの 業務活用シナリオ

05OUTPUT

将来的な運用・ 展開イメージ

06OUTPUT

次フェーズ 提案

開発物だけで終わらず、
次に何を整えるべきかまで明確にします。

APPLICATIONS

活用イメージ

AIエージェントが実際の業務に入り込み、担当者は確認と承認に集中できます。

営業・提案業務

問い合わせ・ヒアリングから、 見積書・提案書を自動作成

提案スピード向上 / 作成工数削減

宴会・施設予約業務

ヒアリング内容から、見積書・ レイアウト案を自動作成

確認漏れ防止 / 対応スピード向上

製造・工事業務

図面・仕様書・現調メモから、 見積・作業指示書を自動作成

拾い漏れ防止 / ベテラン依存の抑制

※業務内容・資料の整備状況により、実装範囲と効果は変わります。無料相談で御社の業務に合わせて整理します。

AFTER MVP

1業務のMVPを起点に、
他業務へ広げる
土台を見極めます。

MVP後に確認すること

AIが読めるデータか

業務フローが整理されているか

どこまでAIに任せるか

他業務へ広げる優先順位は何か

1業務のMVP検証を起点に、業務データ整備、業務フロー整理、AIエージェントの業務実行を土台として他業務へ展開する図

1業務のMVPを起点に、
AIが働ける業務を他にも広げていく。

REASONS

MiToAが選ばれる理由

01

1業務・4週間だから、始めやすい

全社導入の構想からではなく、効果が見えやすい1業務から。検討期間も投資も最小限で済みます。

02

資料ではなく、実際に動くシステムを作成可能

提案書やデモ動画ではなく、御社の業務データ・手順に合わせて動くMVPで効果を確認できます。

03

受託開発・自社SaaSで培った実装力

MiToAはもともと受託開発や自社SaaS開発を行ってきた会社です。業務整理だけで終わらず、実際に動くシステムとして形にできます。

04

開発して終わりではなく、次に整えるべきことまで明確に

検証後に得られるものには、データ整理レポートや今後のロードマップまで含まれます。

05

検証の結果、「導入しない」判断もできます

MVPの目的は導入ありきの開発ではなく、投資判断の材料づくり。やめる・縮小するも含めて判断できます。

FAQ

よくあるご質問

Qどんな業務がAIエージェント化できますか?

毎日・毎週発生し、判断基準や参照資料がある業務が向いています。問い合わせ対応、書類作成、社内検索などが代表例です。無料相談で御社の業務から候補を一緒に整理します。

Qまだ具体的な業務が決まっていなくても相談できますか?

はい。むしろ多くの企業様がその状態でご相談されます。業務の洗い出しから一緒に行います。

Q社内資料や既存データを使えますか?

使えます。社内マニュアル、過去の対応履歴、各種ドキュメントなどを取り込んだ形で開発します。データの整理が必要な場合は、その方針も納品物に含めてご提示します。

Q小さく試した後、導入しない判断もできますか?

できます。MVPの目的は導入ありきではなく、投資判断の材料を揃えることです。効果整理レポートをもとに、導入・縮小・中止を判断いただけます。

Q開発期間はどれくらいですか?

標準で4週間です。初回MTGから業務分解、MVP開発、現場での利用テスト、効果整理までを一気通貫で進めます。

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