こんな業界の企業が実証を続々進めています!
CURRENT STATE
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。

個人業務や調べごとに試しに使い属人化している。

知識習得やリテラシー向上に取り組むが定着しない。

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
結果:AIは業務フローに入らない

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
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。
対象業務を選定
業務データを整理
連携可否を検証
業務を任せるための設計
従業員が使える環境を整備
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
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。
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。
AIが業務をどう処理できるか
業務負担をどれだけ削減できるか
現場で本当に使えるのか
全社に広げる価値があるのか

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




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

AIエージェント MVP

データ活用の 現状整理

改善ポイントの 洗い出し

AIエージェントの 業務活用シナリオ

将来的な運用・ 展開イメージ

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
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。

提案スピード向上 / 作成工数削減

確認漏れ防止 / 対応スピード向上

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
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を起点に、
AIが働ける業務を他にも広げていく。
REASONS

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。

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。

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。

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。

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
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。
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。
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。
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。
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。