AI × SNS
反応の出る投稿を、
データで量産する
SNS運用支援
- 課題
- 投稿が属人的で、何が伸びるか感覚頼み。制作にも時間がかかっていた。
- 打ち手
- 過去投稿とトレンドを学習するSNSエージェントを構築。投稿案・画像・リーチ予測・投稿後分析までを支援。
- 成果
- 誰でも一定品質の投稿案を短時間で作成。反応データが溜まり、予測精度が上がり続ける仕組みに。
現場でのAIへの指示例
「競合A社の最近の投稿傾向を分析して、うちの強みが活きる来週の投稿案を3つ作成して」
CASE STUDIES
事例
AI × 〇〇
御社のコアに、AIを掛ける。
FDEが現場に入り、「AI × 〇〇」で成果を出した取り組みです。御社の強みが最も増幅できる領域から、AIを掛け合わせます。
AI × 財務
感覚の判断を、
数字で裏づける
財務分析・事業計画
- 課題
- 数値分析より感覚的な判断が中心。数年分の決算データが活用されないまま蓄積されていた。
- 打ち手
- 決算書を銀行の評価基準で診断し、目標から逆算した事業計画を出力するスキルを構築。月次の異常検知も自動化。
- 成果
- 「その感覚を数字で裏づける」状態へ。守り／攻めの投資判断が定量的に語れるようになった。
現場でのAIへの指示例
「今月の変動費の異常値をリストアップして、来月以降のキャッシュフローへの影響を予測して」
AI × HP
トップページ 492KB → 30KB
自社サイトをFDEで内製（本サイト）
- 課題
- WordPressは重く、更新は外注頼み。表示速度もSEOも伸びづらかった。
- 打ち手
- FDEが現場でClaude Codeを使い、完全静的HTMLに再構築。お問い合わせもサーバー送信で実装（＝いま見ているこのサイト）。
- 成果
- トップを492KB→30KBに軽量化。以降はコマンド1本でデプロイでき、自分たちで更新できる状態に。
現場でのAIへの指示例
「AI研修のページを、この提案資料を参考にして作って」
AI × 営業
商談後の転記 30–60分 → 数分
営業フロー自動化
- 課題
- 商談ごとに議事録・顧客台帳・お礼メール・請求書を手で転記。件数が増えるほど破綻していた。
- 打ち手
- 商談の文字起こし1本から、議事録・顧客マスタ更新・タスク・お礼メール・契約書・請求書までを自動生成するスキルを構築。
- 成果
- 人の転記をゼロに。件数が増えてもミスが起きず、人は判断と関係構築に集中できる状態へ。
現場でのAIへの指示例
「この商談の文字起こしを処理して、議事録から請求書まで成果物一式を作って」
※ 一部の指示例に登場する社名（A社・B社等）はイメージです。守秘のため、具体的な事例内容は個別にご説明します。
CONTACT
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導入の予定が固まっていなくても構いません。
「うちの業務でAIは使えるのか」という段階からご相談いただけます。