# AIによる業務自動化サービス

> 文書、データ、アプリにまたがる反復作業をつなぎます。解釈が必要な箇所ではAIを使い、十分な箇所では予測可能なルールを使います。

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## このサービスが適した場面

繰り返す引き継ぎ、文書受付、報告準備、システム間のデータ入力に適しています。業務責任者と例外が明確なプロセスから始めます。

## 対象範囲と成果物

- 固定ルール、AI処理、人の承認を分けた業務マップ。
- 選択したシステム連携、検証、例外処理のキュー。
- 試験自動化、運用レポート、責任者への引き継ぎ計画。

## 成果の評価方法

処理時間、手動手順、例外率、出力の正確さを現状と比較します。不完全なデータや接続先の停止時も検証し、削減効果は実測します。

## 初回相談で準備すること

- 現在のプロセス、文書サンプル、主な例外。
- 対象システム、アクセス責任者、既存の自動化。
- 処理量、サービス要件、承認が必要な操作。

## 要件整理から導入まで

### 業務課題を定義する

利用者、データへのアクセス、制約を整理します。モデルを選ぶ前に、現状の基準、受入条件、対象範囲を合意します。

### 限定した試験導入を評価する

実際のデータと利用者で代表的なタスクを検証します。利用範囲を広げる前に、品質、エラー、応答時間、運用費を確認します。

### システム連携と引き継ぎ

権限、導入、監視、人による確認を計画します。文書、研修、継続支援の範囲をプロジェクトで合意します。

## 開始前の確認事項

### AIプロジェクトの費用は？

業務、データの準備状況、連携先、セキュリティ、支援範囲により異なります。要件整理後、開発費とモデル・クラウド・外部サービスの運用費を分けて検討します。

### 既存のソフトウェアを使えますか？

はい。まずAPI、権限、データへのアクセスを確認します。限定的な連携や試験導入で対応できる場合もあります。実現性と納期は調査後に合意します。

### 人の確認なしでAIが動作しますか？

タスクとリスクによります。導入前に承認箇所、権限、障害時の代替処理、監査ログを定義します。

## 関連プロジェクト

掲載プロジェクトは機能や製品構想を紹介するもので、独立した検証済みの顧客成果や投資収益を保証しません。GARCには間取り生成のベータ版が含まれ、LogiTwinは物流の構想です。

- [FinSight AI](https://www.g-atai.com/ja/finsight)
- [LogiTwin](https://www.g-atai.com/ja/logitwins)

## 導入を計画する

業務、既存システム、期待する成果をお聞かせください。相談の日時を選び、実現性、対象範囲、次のステップを確認できます。

- [戦略相談を予約する](https://www.g-atai.com/ja/booking/business)

## 関連技術サービス

- [本番AIのためのデータエンジニアリング](https://www.g-atai.com/ja/data-engineering)
- [AIモデルの最適化と性能改善](https://www.g-atai.com/ja/optimizing)
- [企業向けAIコンサルティング](https://www.g-atai.com/ja/ai-consulting)
- [AIエージェント開発サービス](https://www.g-atai.com/ja/ai-agent-development)
- [カスタムAI開発サービス](https://www.g-atai.com/ja/custom-ai-development)
- [企業システムへのAI連携](https://www.g-atai.com/ja/enterprise-ai-integration)
- [インテリジェントソフトウェア開発](https://www.g-atai.com/ja/intelligent-software-solutions)