REASON 01
ゼロから作らないから、動くAIを早く出せる
JAPAN AIのAI構築プラットフォームにより、エージェント構築、社内データの活用、外部ツールとの接続、権限管理といった日本企業のAI活用に必要な基盤を、ゼロから開発せずに始められます。
企業向けAIコンサルティング・AI導入支援
そのAI活用は、
経営成果につながっていますか。
AI活用はツールを使うのがゴールではありません。JAPAN AIは、経営成果に効く業務の特定から、現場に組み込むAIの構築、効果の数値化までを一社完結で引き受けます。
- グループ累計2,200社超の支援実績
- 効く業務の特定から実装・定着まで
- 効果を数値で確認できる状態へ
同じチームが、最初から最後まで担当します
※支援実績：ジーニーグループのDX・AI活用支援（2026年2月時点）。
幅広い業界・部門のAI導入を支援
※JAPAN AI各製品の導入企業を含みます。
ISSUE
AI導入でよくある課題
生成AIを導入しても、業務フローと成果指標が変わらなければ、会社の成果にはなりません。これはグループ累計2,200社超のDX・AI活用を支援するなかで、繰り返し伺ってきた課題です。
AI導入済みだが、広がらない
- 一部社員しか使っていない
- 個人の時短で止まっている
- 効果を説明できない
作ったが、本番化できない
- PoCから進まない
- 既存業務・システムに組み込めない
- 現場で継続利用されない
何から始めるか決められない
- 対象業務を絞れない
- 社内の棚卸しに時間がかかる
- 実現難易度を判断できない
AI活用が経営成果につながらない、本当の理由
AI導入が進まない会社には、よく似たつまずきがあります。失敗しない計画をつくろうとして、なかなか動き出せない。推進担当者だけが走り、現場は「自分には関係ない」と感じている。さらに、AIに向かない業務から始めてしまう。つまずきの多くは、技術そのものではなく、テーマ選定と現場の巻き込み方にあります。
原因 01
完璧な計画を求め、着手が遅れる
完璧な計画・全社の業務棚卸しから始めようとして、最初のAIが動くまでに半年〜1年。AIに慣れていないメンバーだけで棚卸しをしても、成果につながる設計にはなりません。
原因 02
一部の担当者に任せきりで、現場が動かない
ツールを配っても、使うのは一部の推進派だけ。全社の生産性は変わりません。AIは無形で、説明会や研修だけでは「自分ごと」になりません。人が動くのは、「自分の業務がラクになる実物」を見た瞬間です。
原因 03
AIに向かない業務を、最初に選んでしまう
インパクト重視で難しいテーマ（基幹連携・高リスク業務）から着手し、PoC止まり・稟議落ち。会社にとってインパクトが大きい順番と、AIに置き換えるべき順番は別物です。
POINT
必要なのは大きな計画ではなく、早い段階で「つくって、見せる」ことで心理的ハードルを下げることです。
AIが得意な業務はどれか。現場が使い続けてくれるのはどれか。
この2つを特定して、はじめて着手する順番が決まります。
よくある進め方
社内で構想を固めてから、開発に進む
- 1．全業務を棚卸し、インパクト順に並べる
- 2．大型・高難度のテーマから着手する
- 3．開発が長期化し、PoCで止まる
- 4．成果が見えず、現場に広がらない
- 5．「AIはまだ早い」という空気が残る
成果が出る進め方
専門家と、つくりながら見極める
- 1．AI向きで、効果を確かめやすい業務を選ぶ
- 2．動くAIを早期に現場へ出す
- 3．現場が「ラクになった」と実感する
- 4．使われるAIと、動く人が増えていく
- 5．実数値をもとに、大きなテーマへ展開する
最初のAIが動くまで
よくある進め方数ヶ月以上
成果が出る進め方2〜4週間
※期間は標準的な進め方の例であり、期間・成果を保証するものではありません。
最初のテーマ選びから、AIの専門家に相談しませんか。
AI導入では、経営インパクトの大きさだけでなく、AIとの相性、実現難易度、現場で使われるかどうかまで見極める必要があります。早い段階から専門家とテーマを選び、動くAIをつくって確かめることで、遠回りを防ぎ、次の展開につながる成果を早く示せます。グループ累計2,200社超の支援で蓄積した成功・失敗のパターンをもとに、貴社の最初の一手を整理します。
※支援実績：ジーニーグループのDX・AI活用支援（2026年2月時点）。
REASON
JAPAN AIのAIコンサルティングが選ばれる理由
戦略だけでも、開発だけでもありません。自社のAI基盤、AI実装力、業界・業務の知見、現場定着の支援体制を一体で提供し、意思決定から現場で成果が生まれるまでの距離を短縮します。
REASON 02
業務の設計者と、AIの実装者がワンチームで支援
支援するのは、ビジネス課題を解きほぐし「何を、なぜ、どの業務にAIを活用するか」を設計するDS。そして現場に入り込み、AI・データ・プロダクトを実際に動く仕組みへ落とし込むFDEです。構想から実装、定着、改善まで、設計と実装の二人三脚で一気通貫して支援します。
在籍メンバーの経歴例
- 総合・戦略コンサルティングファーム出身
- 事業会社のデータアナリスト出身
- 大規模システムの開発リード経験者
- インフラエンジニア
- 業界ドメイン専門家
※在籍メンバーの経歴の一例です。
REASON 03
2,200社超の成功・失敗パターンを、最初の設計に反映
グループ累計2,200社超※の導入知見をもとに、製造・建設・製薬・公共／自治体などの業界知見と、営業・マーケティング・人事・ナレッジ活用といった職種別ソリューションを保有。成功／失敗パターンを初期設計に反映するため、スクラッチ開発と比べて費用と期間を圧縮できます。※支援実績：ジーニーグループのDX・AI活用支援（2026年2月時点）。
REASON 04
利用状況と現場の声を見ながら、使われる状態まで改善
現場での試用、利用状況の確認、フィードバック収集、精度改善、勉強会や運用ルールの整備まで支援。日本企業のセキュリティ・業務運用を前提に設計し、一部の推進担当者だけが使う状態から、部門・全社で継続的に活用できる状態へ広げます。
PLATFORM
構想をすぐ実装へ移せる、自社AIプラットフォーム
JAPAN AIは、エージェント構築、社内データ連携、外部ツール接続、権限管理、利用状況の確認までを備えたAI基盤を自社で提供しています。
ゼロから開発する工程を減らし、コンサルティングで決めたテーマを、現場で動くAIへ早く移せます。
01
現場が自分でつくれる
すぐ使えるAIエージェント約100種。自社エージェントは最短1分・ノーコードで作成できます。
02
社内データにつながる
Salesforce、kintone、Slack、SharePoint、Google Drive など30以上の外部ツールと連携。複数のAIモデルに対応し、用途に応じて使い分けられます。
03
個人の工夫が、全社の資産になる
作成したエージェントは組織で共有でき、権限管理と利用状況の確認も可能です。個人の工夫が、部門・全社で再利用できる資産になります。
セキュリティ・運用統制（ガバナンス）
- ISMS（ISO/IEC 27001）・ISMSクラウドセキュリティ認証（ISO/IEC 27017）、プライバシーマーク取得
- SSO・MFA・IP制限によるアクセス制御
- 権限管理・操作ログによるAI利用の統制
- 通信時・保存時のデータ暗号化
- お客様のデータを外部LLMの学習に利用しません
COMPARE
AI支援範囲の比較表
AI導入は、経営課題の特定から効果測定までの流れの中で、支援会社ごとに引き受ける範囲が違います。担当しない工程は、別の会社か自社で引き取ることになります。この受け渡しのたびに、認識合わせと調整の手間が生まれます。
JAPAN AIはAI導入の構想から効果測定までを同じチームと基盤でつなぎます。
| 会社タイプ | 構想・業務設計 | 実装 | 定着・改善 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 会社タイプ | 1. 経営課題の特定何の成果を狙うか | 2. 業務課題の分解どの業務にAIを入れる | 3. ユースケース設計誰が・いつ・どう使うか | 4. システム接続使えるデータ環境整備 | 5. AIプロダクト実装現場で動く仕組み化 | 6. 現場導入・定着業務フローへの組み込み | 7. 効果測定・改善KPI見ながら育て続ける |
| 戦略コンサル | ●主に担当 | ●主に担当 | ○構想レベルまで | － | － | － | ○KPI設計まで |
| ITコンサル | ●主に担当 | ●主に担当 | ●主に担当 | ●主に担当 | ○開発は外部委託が 一般的 | ○PMOとして関与 | ○進捗・KPI管理として |
| SIer | － | ○要件化以降 | ○仕様設計として | ●主に担当 | ●主に担当 | ○納品後の保守として | ○保守・運用として |
| AI専門会社 | － | ○案件による | ○技術要件として | ○案件による | ●主に担当 | － | ○技術改善として |
| JAPAN AI | ●経営課題から AI活用テーマへ | ●現場業務の分解 | ●実用ユースケース設計 | ○標準連携の範囲で対応（基幹連携等は個別見積） | ●自社プロダクトで 実装 | ●定着支援まで担当 | ●利用状況を見て 継続改善 |
戦略コンサル
構想に強い
SIer
要件定義後の開発に強い
AI専門会社
AI技術・開発に強い
JAPAN AI
テーマ設計から実装・定着・効果測定まで同じチームで支援
※当社の支援・相談実績に基づく一般的な傾向です（2026年8月時点／当社調べ）。特定企業を示すものではなく、実際の支援範囲は企業・案件により異なります。JAPAN AI欄は当社の標準提供範囲です。
CASE
AIによる業務効率化の支援事例
構想ではなく、業務で使われるAIへ。実際に現場で運用されている支援事例をご紹介します。
事例1 ｜ 設備リース業
3ヶ月で、全社のAI活用の土台を構築
対象
▼
管理本部営業本部業務本部
AI開発 × システム連携 × 活用設計3本部を横断して並行推進
▼
3ヶ月の流れ
テーマ選定社内勉強会全社展開
3ヶ月で実施した主な支援
① AIソリューション開発
- 管理・営業・業務の3本部を対象に、業務効率化AIを開発
- 選定した30の施策テーマに部門担当者を割り当て、自主開発を支援
- 100名規模のAI機能勉強会を実施し、全社へ展開
② システム連携
- 全社横断基盤・SFAなど、既存システムとAI基盤の連携方式を設計
- 基幹システムとの連携可否を、ベンダーと協議・整理
- データ集約基盤（DWH）の構想を策定
③ AXコンサルティング
- 経営層へのインタビューを通じて、事業目標・KPI・課題を構造化し、施策の優先順位を決定
- 営業本部の業務フロー（見積〜受注・契約）を整理・刷新
- 他社のAX事例を参考に、全社AXロードマップを策定
導入効果
30
施策テーマに着手
全社横断でAI活用を立ち上げ
100名
規模の勉強会
現場を巻き込み、AIの浸透を加速
5段階
営業育成ナビの構築
受注率の要因分析を通じて営業力を底上げ
現場調査×AI
見積を即時化
属人的なExcel運用を刷新
事例2 ｜ 製造業
納品配車計画をAI化。2ヶ月で、専任担当者の作成工数を約90％削減
INPUT
配車オーダー
→
- 納品日
- 納品先
- 重量
- 混載
- 車格
- 運賃
AI
配車案を作成
→
複数条件を同時に考慮し、混載・車格・運賃の組み合わせを提案
人
採用可否を判断
例外対応と最終確認に集中
熟練担当者の暗黙知をルール化し、属人化を解消
導入前
- 熟練担当者が配車計画を作成
- 納品日・納品先・重量など、複数の条件を考慮
- オーダーの変更に応じて、配車案を何度も組み直し
- 混載・車格の判断が、担当者の経験と暗黙知に依存
JAPAN AIがやったこと
- AIエージェント構築：複数条件から配車案を自動生成
- 納品条件をもとに、混載・車格を自動判断
- 熟練担当者の判断ルールをAIへ反映
- 条件に合った配車案を提示
導入後
- AIが案をつくり、人は採用判断に集中
- 専任担当者の計画作成工数を大幅に削減
- 混載・車格選定の暗黙知を形式知化
- 輸送コストの品質は同水準を維持
導入効果
約90％削減
専任担当者の計画作成工数
同水準を維持
輸送コストの品質
暗黙知を形式知化
混載・車格選定のルールをAIへ移植
AI導入後、部門・全社で得られた成果
面接工数
40％削減
株式会社三越伊勢丹ヒューマン・ソリューションズ様
調査・レビュー
30時間→3時間
株式会社レイヤーズ・コンサルティング様
業務時間
7,619時間削減
株式会社ビー・エム・エル様／4ヶ月・約300名利用
事務部門
月266時間削減
武州製薬株式会社様／約90名利用
記事制作
120分→25分
株式会社KG情報様
推進者育成
26名
株式会社東郷製作所様
※JAPAN AIの製品のみを導入した企業の事例を含みます。
SERVICE & PLAN
AI導入の進め方
1ヶ月目：計画 → 2〜3ヶ月目：構築・検証
早く作り、現場で試し、数字で判断する。大規模な全社プロジェクトから始めるのではなく、AI化テーマを見極め、実際に動くAIを構築し、現場で効果を確認。その結果をもとに、継続投資や全社展開を判断できる状態を目指します。
1ヶ月目AI活用計画の策定
MONTH 01テーマを見つける
解決すべき課題と成果指標を明確にする
経営層・現場へのヒアリングを通じて、経営課題と業務KPIを整理
AIに向く業務を見極め、着手順を決めるAIとの相性・期待効果・実現しやすさから候補を評価し、推奨優先順位を作成
試作品で確かめ、次の構築計画をつくる有力なテーマの実現性と投資対効果を検証し、次フェーズの進め方を具体化
主な成果物
- 経営会議の意思決定に使える、
AI化テーマ一覧と推奨優先順位 - 実現性を確認できる試作品と、
投資対効果の仮説 - 次フェーズの構築計画
2〜3ヶ月目AI構築と現場検証
MONTH 02AIを作って現場で試す
使う業務と成果の基準を決める
誰が・どの業務で使うのかを整理し、成功指標（KPI）を合意
実際の業務で動くAIを構築する業務データを接続し、AIエージェントと利用画面を実装。現場で試せる状態にする
主な成果物
- 実際の業務データ・フローで試せる、動くAI
MONTH 03改善し、実数値で判断する
現場の声をもとにAIを改善する
実際の業務で使い、使いづらさや出力精度、業務とのズレを短いサイクルで調整
効果を数値で確かめ、次の展開を決める削減工数・処理件数・品質・利用率など、事前に合意した指標で導入前後を比較
主な成果物
- 効果測定レポート
- 本番化・横展開の判断材料
お客様主体型
お客様のメンバーが自らAIを作り、改善できる状態を目指します。当社は要件整理・設計のアドバイスとハンズオン支援が中心。AI活用の知見が社内に蓄積されます。
JAPAN AI主体型
要件整理から設計・実装・検証まで当社が主体となって構築します。構築難易度の高いテーマや、短期間で立ち上げたい場合に適しています。
※対象業務、データ環境、関係者の参加状況により進行内容は異なります。初回相談で、3ヶ月で到達可能な範囲と貴社側に必要な体制をご案内します。
FAQ
AI導入支援に関するよくある質問
Q1. ChatGPTやMicrosoft Copilotを導入済みでも相談できますか？
はい。既存ツールの導入状況を踏まえてご支援します。「導入したが利用が広がらない」「業務に組み込めていない」といった課題にも対応可能です。既存環境を活用すべき領域と、追加のAIや仕組みが必要な領域を整理します。
Q2. 費用はどのくらいかかりますか？
初回のご相談に費用はかかりません。ご支援の費用は、支援範囲、対象業務の数、体制によって決まります。標準は、1ヶ月目に計画をつくる「AXアセスメント」、2〜3ヶ月目に構築・検証を行う「AXスプリント」を月次でご提供する形です。期間と体制を確定したうえでお見積りし、ご予算に合わせた進め方もご相談いただけます。
Q3. セキュリティや社内データの取り扱いはどうなりますか？
当社プロダクトはISMS（ISO/IEC 27001）・ISMSクラウドセキュリティ認証（ISO/IEC 27017）およびプライバシーマークを取得し、SSO、MFA、IP制限、権限管理、操作ログに対応しています。データは国内で処理し、入力データが外部LLMの学習に利用されることはありません。既存の情報セキュリティ規程との整合確認や、AI利用ポリシー・ガイドラインの整備もご支援できます。
Q4. 社内にAIやITに詳しい人材がいなくても進められますか？
はい。事業・業務設計を担うメンバーと、AI実装を担うメンバーが支援します。専門用語を前提とせず、対象業務と目指す成果を確認しながら進めます。
Q5. AI以前に、社内の業務フローが整理されていないのですが、相談できますか？
はい。現行の業務フローの整理から支援します。
営業・マーケティング・人事・ナレッジ活用といった職種別、製造・建設・製薬・公共/自治体といった業界別に、これまでの支援で蓄積した「型」（標準的な業務プロセスと、つまずきやすい箇所）を保有しています。ゼロから設計するのではなく、型を出発点に貴社の実態と突き合わせるため、整理そのものが短期間で進みます。
整理の結果、AI化より先に着手すべき工程がある場合は、その順番もあわせてご提案します。
Q6. 一部門や一つの業務から始めることはできますか？
はい。効果を確認しやすい業務や部門から始める進め方が可能です。小さく実物を作り、現場で効果を確認したうえで他業務・他部門へ展開します。
Q7. どのような担当者がアサインされますか？
対象業界、業務内容、データ環境、必要なシステム連携に応じて、事業・業務設計担当、AI実装担当、業界・業務専門家を編成します。ご提案時に想定する支援体制と担当者の経験をご案内します。
Q8. 一般的なコンサルティングとの違いは何ですか？
構想や報告書だけで終わらず、AIの実装、現場での検証、定着、効果測定まで支援する点です。自社のAI基盤と実装チームを保有しているため、戦略と実装を分断せずに進められます。
Q9. 社内データや既存システムとの連携も相談できますか？
はい。利用可能なデータ、既存システム、セキュリティ要件を確認したうえで、必要なデータ整備や連携方式をご提案します。
CONTACT
ご相談・お問い合わせ
AI化する業務や進め方が決まっていなくても問題ありません。
現在のAI活用状況、経営・業務課題、社内体制をお伺いし、貴社に合った最初の一歩を整理します。
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