AI活用支援
「導入したが使われない」を越えて、生成AIが業務に組み込まれる状態へ。
ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot、AIエージェント、ノーコードAI──選択肢は増えましたが、自社の業務にどう接続するかは別の問題です。Regolithは、ツールの紹介ではなく、現場で実際に使われる形までを設計し、ハンズオンで定着させる支援を行います。
こんな課題で困っていませんか
- ▸生成AIを業務で使いたいが、具体的にどこから手を付けるかわからない
- ▸ChatGPTやCopilotを契約したが、社員が個人で雑用程度にしか使っていない
- ▸AIで業務効率化と言われても、社内に展開できる人がいない
- ▸情報漏洩が心配で、AIに業務データを入力させていいか判断できない
- ▸AIエージェント・RAG・ノーコードAIなど用語が飛び交うが、どれが自社向けか分からない
- ▸AI導入を試みたが、社内の理解が得られず途中で止まった
Regolithの進め方
- 01
業務の棚卸しとAI適性判定
現在の業務を、定型・繰り返し・判断頻度・情報量の観点で棚卸しします。「AIが得意な業務」と「AIに任せるべきでない業務」を切り分け、生成AIで効率化できる領域、AIエージェント化できる領域、ノーコードで自動化できる領域を判定します。
- 02
ツール選定と社内ルール設計
ChatGPT / Claude / Microsoft Copilot / Gemini / 各種AIエージェントから、業務適合性・コスト・セキュリティを比較し、御社に合うツールを選定します。同時に、情報漏洩対策、社外秘データの取り扱いルール、生成物のレビュー手順など社内ルールを設計します。
- 03
ハンズオン研修とプロンプト設計
現場メンバーを対象にハンズオン形式の研修を行います。実際の業務シーンを題材に、効果が出るプロンプトの作り方、AIの限界の理解、生成物の検証方法を、座学ではなく実機で身につけてもらいます。業務別のプロンプトテンプレートも整備します。
- 04
定着支援と効果測定
導入後は月次定例で利用状況をレビューし、使われている業務・使われていない業務を可視化します。使われていない原因(プロンプトが難しい、業務フローに組み込めていない等)を特定し、改善を重ねます。3〜6か月かけて、社員が自然に使う状態を作ります。
提供する支援内容
AIツール選定・導入支援
ChatGPT(Enterprise/Team)、Claude(Pro/Team)、Microsoft Copilot for M365、Gemini for Workspace など、主要な生成AIサービスから、御社の業務・既存ツール環境・予算・セキュリティ要件に合うものを選定し、契約・初期設定・管理者設定まで支援します。
業務別プロンプト設計・テンプレート整備
営業文面作成、議事録要約、顧客対応下書き、データ集計、レポート作成、規程文書のドラフトなど、職種・業務別のプロンプトテンプレートを整備します。「毎回ゼロから考える」状態から脱し、社員が即座に使える状態を作ります。
AIリテラシー研修・社内勉強会
経営層向け、現場マネジメント向け、一般社員向けと、対象別に研修を設計します。AIの基本概念、業務での使い方、リスクとガバナンス、ハルシネーション(誤情報生成)対策、機密情報の扱い方など、実務で必要な知識を体系化してお伝えします。
AIエージェント・業務自動化の導入
メール一次返信、議事録自動化、社内問い合わせ対応、ドキュメント分類、データ集計といった定型業務を、AIエージェント+ノーコード/ローコードツール(Make、Zapier、n8n 等)の組み合わせで自動化します。完全自動化が難しい業務は、人間レビュー込みのハイブリッド型で設計します。
社内ナレッジRAG・社内AIチャットボット構築
社内のマニュアル・規程・FAQ・過去案件記録などを学習させたRAG(検索拡張生成)システムを構築し、社内向けAIチャットボットを提供します。「あの規程どこ?」「過去の似た案件は?」といった問い合わせを、AIが文脈付きで答える環境を作ります。
情報セキュリティ・ガバナンス設計
AIに入力していい情報・してはいけない情報のルール、APIキー・アカウント管理、ログ監査、退職者のアクセス権整理、機密情報の取り扱い手順など、AI活用に伴うガバナンス体制を整備します。中小企業でも現実的に運用できる範囲で設計します。
期待される変化
- ●社員が日常業務で生成AIを自然に使うようになり、作業時間が削減される
- ●業務別のプロンプトテンプレートが整備され、属人化なくAIを使える
- ●情報漏洩リスクが整理され、安心してAIを業務利用できる体制ができる
- ●定型業務の一部がAIエージェントで自動化され、人手が要件業務に集中できる
- ●社内ナレッジが検索しやすくなり、過去の知見が活用される
- ●経営層・現場ともにAIの位置づけが共通理解になり、議論が前に進む


