現場へのAI導入を阻む、4つの大きな壁
「業務を自動化したい」とAIツールを導入したものの、多くの企業で以下のような課題が発生します。
要件が曖昧で設計段階でつまずく
「AIになにか任せたい」というアイデアはあるものの、具体的にどの業務をどう自動化するか言語化できず、開発がスタートできない、あるいは途中で頓挫してしまいます。
自社に合うツールの正解がわからない
DifyやChatGPT、社内専用環境の構築など手法が多岐にわたるため、セキュリティ基準や予算に照らし合わせて最適な技術選定ができず、導入の意思決定が遅れます。
手間が増えて現場が使ってくれない
AIを使うために専用の画面を開き、現状の業務フローに新たな手間が加わるため、現場の負担が増え、結局元のやり方に戻ってしまいます。
ハルシネーションのリスク
AIが間違った回答をする可能性を排除できないため、重要な業務には任せられず、結果として人間が全件チェックすることになり工数が削減されない。
トーンシステムズは、「こんなことを自動化したい」という曖昧な構想段階から要件定義・設計・実装・定着まで一貫して伴走します。目指すのは、ルーチンワークから解放し、より創造的な業務に集中できる環境を作ることです。
「こんなことができたら」を、明日から動くシステムへ
アイデアレベルのご相談で構いません。私たちのチームが業務を解きほぐし、AIが自律して働くエージェントシステムとして形にします。
課題のヒアリング
「毎日のこの作業が面倒」「この集計を自動化したい」といった現場のリアルな声をお聞きし、実現可能性を探ります。
AIに任せる範囲の定義
業務フローを分解し、人がやるべきこととAIに任せることを明確に切り分け、具体的なシステム要件へ落とし込みます。
現場への導入・稼働
既存の社内ツールと連携させ、現場の担当者が明日からすぐに使える状態のAIエージェントとして本番リリースします。
日常業務に溶け込む、3つの利用体験設計
AIシステムが使われなくなる最大の理由は「面倒だから」です。ToneSystemsは、現場に負担をかけない体験設計にこだわります。
人がシステムを開かなくても、業務の発生に合わせて動く
「メールが届いた」「新しいファイルが保存された」といった日常のアクションをAIが検知して自動で処理を開始します。AIツールの画面を開くという行為自体をなくし、忘れずに必ず実行される仕組みを作ります。
複雑な指示は裏側に隠し、ワンクリックで結果を出す
現場の担当者に「AIへの上手な質問の仕方」を覚えさせる必要はありません。業務に特化した最適な指示文はすべてシステム側に組み込んでおき、ユーザーは普段使っているツール上のボタンを一つ押すだけで高品質な成果物を受け取れます。
社員が毎回指示文を考え、コピペして手入力する（スキルの差で精度がバラつく）
プロンプトは裏側に完備。ユーザーは普段のツールからボタンを押すだけで結果が出る
重要なアクションの前に「人」の目を挟む、安全なワークフロー
AIへの過信は禁物です。顧客への返信やデータベースの更新など、間違えられないポイントには必ず「担当者の承認」を挟む仕組みを設けます。8割の作業をAIがこなし、最後の2割の判断を人間が行うことで、安全性と効率化を両立します。
Dify・n8n・スクラッチ開発。最適な構築手法を選定
特定の開発基盤に偏ることなく、貴社のセキュリティ要件・既存の業務システム・ご予算・将来の内製化計画に合わせて最適な組み合わせをご提案します。
現状把握から効果の可視化まで、5つのフェーズ
Difyなどのローコード基盤からスクラッチ開発まで、貴社の状況に合わせて、特定フェーズのみのご依頼も可能です。
Phase — DISCOVERY
業務の棚卸し・要件定義
現状の業務フローをお伺いし、「AIで自動化できる部分」と「人がやるべき部分」を整理。明確なシステム仕様書を作成します。
Phase — PROTOTYPE
プロトタイプ（PoC）開発
数週間で動くモックアップを構築し、実際のデータを入れて検証。早い段階で「本当に業務で使えるか」の感触を掴みます。
Phase — INTEGRATION
SaaS連携・本番環境構築
プロトタイプで効果が確認できたら、Slackや社内DBなど既存のシステムとAPI連携を行い、現場が使いやすい形に落とし込みます。
Phase — TESTING
トライアル運用・フロー検証
一部の業務や部署に限定して試験運用をスタート。承認フローが正しく回るか、エラー時のリカバリができるかを確認します。
Phase — MAINTENANCE
本格稼働・運用保守
全社展開後は、AIモデルのアップデート対応やプロンプトの微調整など、精度を保つための運用サポート（LLMOps）を継続します。
組織の体制に合わせて選べる2つの支援スタイル
「まずは運用まで丸ごと任せたい」「社員の育成もあわせて進めたい」など、貴社のニーズに合わせて柔軟に対応します。
フルマネージド運用プラン
開発から日々の運用、プロンプトの精度改善まですべてToneSystemsにお任せ。自社にAIに詳しいエンジニアがいなくても、常に最新のAI技術を活用し続けることができます。
社内にIT人材が不足しており、すべてお任せしたい企業に
人材育成・研修セットプラン
システムの開発と並行して、現場担当者やマネジメント層向けの研修を実施。システムの使い方だけでなく、AIの基礎から学ぶことで組織全体のIT・AIリテラシーを底上げします。
システムの導入を機に、社員のスキルアップも図りたい企業に
よくあるご質問
- 既存のRPA（UiPathなど）とAIエージェントはどう使い分ければいいですか？
- RPAは「画面上の決まった位置をクリックする」「定型フォーマットのデータを転記する」など、ルールが完全に固定された作業が得意です。一方、AIエージェントは「メールの文章を読んで要約する」「添付ファイルの内容を解釈して適切な部署に振り分ける」といった、非定型で柔軟な判断が求められる業務に適しています。両者をAPIで連携させ、互いの強みを活かす設計も可能です。
- 機密データを扱うため、情報漏洩が心配です。セキュアな環境で構築できますか？
- はい、可能です。エンタープライズ向けのAzure OpenAI Serviceや、Google Cloud上の閉域網（VPC）を利用した構築など、貴社のセキュリティ基準に準拠したアーキテクチャをご提案します。入力したデータがAIモデルの学習に利用されない設定（オプトアウト）での実装を標準としています。
- まずは一つの部署の小さな業務から試すことはできますか？
- もちろん可能です。むしろ、全社的な大規模プロジェクトを組む前に、特定部署の課題に対して小さくプロトタイプを作り、数週間で効果検証を行うアプローチを強く推奨しています。小さく成功体験を積み重ねてから、他部署へ展開していくご支援をいたします。
- 開発後、AIの精度が落ちたりエラーが出た場合のサポートはありますか？
- はい、運用保守・伴走プランをご用意しております。LLMは定期的にバージョンアップされるため、古いプロンプトでは精度が落ちる場合があります。トーンシステムズではリリース後も定期的にログをモニタリングし、モデルの更新対応やプロンプトのチューニング、エラー対応などの保守作業を継続的に行います。
- 研修は何回実施しますか？どのくらいの規模で対応できますか？
- ご要望に合わせて柔軟に対応いたします。例えば、AIエージェントの仕組みを学ぶための「初心者向け1日集中研修」から、数ヶ月にわたる伴走型のリーダー育成プログラムまで設計可能です。また、システム開発を伴わない「研修のみ」のご依頼でも喜んで対応いたしますので、お気軽にご相談ください。
「自動化したい業務」があれば、要件定義から一緒に形にします
「自社のこの業務をエージェント化できるか？」「まずはプロトタイプで試したい」など、お気軽にお問い合わせください。専門の担当者が2営業日以内にご連絡いたします。
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