業務の流れを見直し、AIと担当者の役割分担が現場で回る仕組みをつくります。
「AIを活用して効率化しろ」と言われても、何から手をつければいいか分からない――
まず、どの業務でAIが課題を解消できるかを一緒に整理するところから始めます。
外注・BPOのコスト圧と品質ばらつき。上から言われたAI活用の着手点が見えない。その課題に、正面から向き合います。
「やめたら業務が回らなくなる」という恐怖から値上げを飲み続けている。社内リソースも限界で代替手段が見つからない。
外注・派遣スタッフのスキル差でアウトプットにブレがある。最終目視でカバーしているが、そのチェック工数も膨らんでいる。
「AIを使え」と言われたが、どの業務にどのAIを当てれば効果が出るのか判断できない。とりあえずChatGPTでは本質的な改善にならないことは分かっている。
AIが判断を誤った場合の責任の所在が不明確。「何かあったときに困るのは現場」という不安が、導入を阻んでいる。
処理の根拠・ログが残らないと内部監査で説明できない。「AIが判断しました」では通らない業務が多く、ログと承認フローの設計が必須。
VINは、PoCで終わる単発導入ではなく、既存業務フローに合わせたAI実装・例外時の人手介入・監査対応ログまでを一体で設計し、品質とコストを継続的に改善します。
外注・BPOに出している業務のうち、AIで品質を安定化・効率化できる業務単位を特定します。「何から手をつければいいか分からない」状態から、着手点の特定まで伴走します。
「AIが全部やる」ではなく、例外が出たときは担当者にアラートを上げ、最終確認は人が行う設計にします。「何かあったとき誰が責任を取るのか」という不安を、仕組みで解消します。
処理ログの記録に加え、社内規程・過去の判断事例をAIが参照・引用しながら判断する仕組み（RAG）を組み込みます。AIが根拠文書を明示して判断するため監査に耐えられ、蓄積されるほど属人化していた判断ノウハウが組織の資産になります。
「何から始めるべきか」「費用対効果が出るか」「監査で説明できるか」。
業務管理部門の検討で重要な観点に沿って、主な使い方を3タイプで整理します。
実際の導入相談では、着手前に「定型業務の範囲」「例外時の責任の所在」「監査・セキュリティ要件」が曖昧なまま進んで、後から設計を大きく作り直すケースが多く出ています。
400件以上の開発実績から、その対処パターンを積み上げてきました。
企画段階の提案ではなく、現場運用に組み込まれた案件の開発実績を、領域別の件数で可視化しています。業務要件に応じて、実装から運用改善まで一貫して対応します。
品質ばらつきの解消・証跡対応・コスト構造の改善を、AIと担当者の役割分担でまるごと実現した事例です。
つまずきの原因は、モデル性能だけではありません。
企業規模・業界要件・現場職種の違いによって、詰まり方は変わります。
VINは「よくある詰まり」を先回りして設計し、導入を実運用につなげます。
| パターン | よくある詰まり（業界・職種の傾向） | VINの解消アプローチ |
|---|---|---|
| 大企業・多部門運用 | 部門ごとに要件が分断され、情報システム・法務・現場で意思決定が進まない。金融・製造・医療など監査要件の高い業界で顕著。 | 責任分界、承認フロー、監査ログを先に定義。部門横断の運用設計を先行し、PoC段階から本番要件で検証。 |
| 中堅企業・業務改善期 | ツールは導入したが、営業・CS・バックオフィスの前後工程が手作業のまま。担当者依存で運用が定着しない。 | 単機能導入をやめ、業務フロー単位で再設計。AI担当と人手担当の境界を明確化し、例外時のエスカレーションを標準化。 |
| 中小企業・少人数運用 | データ整備や専任人材が不足し、まず何から着手すべきか判断できない。小売・サービス・建設系の現場で多い。 | 小さく始める対象業務を選定し、短期で効果検証。既存運用に合わせた最小構成で立ち上げ、段階的に自動化範囲を拡張。 |
※課題の強さは、データ環境・社内体制・規制要件によって変動します。初期診断で優先順位を可視化し、段階導入計画を提示します。
構想段階から運用・改善まで、一貫して伴走支援いたします。
課題整理／KPI定義
適用範囲（担当範囲）決定
精度だけでなく、
例外・運用・ログまで検証
既存システム連携
運用設計
データと業務を回しながら
継続最適化
バルテス・イノベーションズ株式会社は東証グロース市場上場の「バルテス・ホールディングス株式会社」のグループ会社です。
