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Case Studies｜2026.4 – 2026.10
御社のコアに、
AIを掛ける。
中小企業の現場にある情報を、AIで価値に変える。直近半年（2026年4月〜10月）のAI研修・AI活用支援を、具体例で紹介します。
6 Cases
課題
投稿の計画に、週単位の時間。
何が伸びるかは、感覚頼み。
判断は担当者の感覚に頼り、投稿物の制作にも時間がかかっていた。
企画と分析を、
週単位から
時間単位へ。
- やったこと
研修と、実運用のフォロー。SNS業務と判断基準を棚卸しし、目的を数字（保存率・プロフィール遷移率など）に置き換えた。 - 作ったもの
自社専用の分析エージェント。ブランドの判断基準と投稿データベースを土台に、過去分析、企画案、反応の予測、広告表現の一次チェックまで行う。
状態 実施済み。パートナー企業と共同で実施。
課題
サイズ別の在庫が見えず、
欠品に気づけなかった。
管理画面では商品ごとの総数しか見えず、履歴も残らなかった。
見えなかった欠品を、
毎時記録する。
- つないだ先
ネットショップの在庫（読み取りのみ）を毎時0分に自動で記録。広告管理画面とスプレッドシートにも接続した。 - 作ったもの
在庫発注スキル：発注点と発注数を計算し「今日の発注リスト」を出す。広告分析スキル：CPAを段ごとに分解し、毎回検算する。
状態 本番稼働中。顧問契約のなかで、定例の分析とスキルの追加を継続。
課題
商談のたびに、
記録を別々に作っていた。
議事録、顧客台帳、商材の検討、タスク、メールを人が作っていた。
商談1本から、
記録と次の一手まで。
- やったこと
正味5時間×2回の研修。全員で6本のスキル（議事録、顧客管理、商材管理、タスク管理、メール作成、日程管理）を作り、Google Workspace につないだ。 - 作ったもの
営業部を統括するGPT。文字起こしを渡すと、サマリー、顧客DBの更新、商材のマッチング、契約までの日程、宿題と下書きが出る。送信と確定は人が行う。
状態 実施済み。パートナー企業と共同で実施。
課題
ベテランが、
書類をゼロから書いている。
入札の技術提案、施工計画書、工程表、見積の読み取りなど。
部門ごとに、
作るスキルを決める。
- やったこと
現場でヒアリングし、部門ごとの「スキル開発計画」を作成。研修は全4回×2.5時間で、基礎、GPTs作成、スキル設計、部門GPTへの組み込みと進める。 - 作るもの
現場の書類（入札の技術提案、工事日報と原価管理の連動、業者見積の読み取り、工程表 ほか）と、経理・総務の書類（帳票加工、契約書チェック ほか）。
状態 進行中。効果はこれから測ります。
方針
決まった処理はプログラムに。
判定だけを、AIに任せる。
仕訳の登録は、人の確認を前提にします。
証憑から、
仕訳案まで。
- 請求書メール → freee
メールの請求書を取り込み、過去の仕訳を根拠に勘定科目と税区分を判定して仕訳案を作る。過去45件の税区分の誤りも見つけた（自社の会計環境で検証）。 - AI × 財務研修
決算書を渡すだけで、財務分析から銀行評価までを出すスキルを、受講者が自分で運用できるようにする研修（進行中）。 - 設備表と見積書の照合
補助金申請に使う設備表を作り、見積書と突き合わせる。全セルに出所を付け、相違と照合できない箇所を色分けして人に返す（検証済み）。
考え方
いまのシステムを移行させず、
そのままAIから使う。
不動産の kintone から。替えないところから始めます。
kintone を、
替えずに使う。
- kintone × Claude 連携
物件・入居者、入居者対応、原状回復工事、日報のアプリを横断して確認し、入力する。権限は閲覧・追加・編集のみで、削除はできない（デモ実施・サンプルデータ）。 - 手書き契約書 → kintone
読み取り、整形して登録し、画像を添付する。にじんで読めない1桁は推測で埋めず「要確認」に回した（テスト用の契約書3枚で検証）。 - 社内申請システムの診断
稼働中の経費・稟議の申請システムを開いて診断し、応急修復と置き換えを提案した（提案段階）。
What is MCP
MCPとは、AIと業務システムをつなぐ共通規格です。
Model Context Protocol。Claudeの開発元Anthropic社が2024年11月に公開したオープン規格で、AIが外のシステムを「読む・書く」ための共通のつなぎ方です。OpenAI（ChatGPT）やGoogleも採用し、事実上の世界標準になっています。
カレンダーDrivekintonefreeeZoho CRMSalesforceMeta広告InstagramBASEShopify
MCP ＝ AIに、業務システムの「合鍵」を渡す仕組み
コピペが消える
AIがシステムを直接読み書きし、人は転記をしなくなります。データは移し替えないので、画面での変更もすぐ反映されます。
1本ずつ個別開発しない
共通規格なので、対応システムなら同じ手順でつながります。いまのシステムを替える必要はありません。
安全は二重
管理者の許可と本人の承認。許した範囲しか触れません。「見るだけ」「書き込みも可」を鍵ごとに決め、削除の権限は渡しません。
Skill × MCP
つなぐだけでは、動きません。判断の基準を持たせます。
業務システムにつなぎ、判断の基準を持たせると、一言の依頼で同じ品質の成果物が出ます。
どこにつなぐか
Google Workspace、kintone、freee、Zoho CRM、Meta広告、BASE などに接続する。読み取りだけ、追記だけ、と権限を絞って使う。
何を判断させるか
AIのための業務手順書。手順、判断基準、出力の型、データの場所を1つに束ねる。ベテランの見方を文書にして持たせる。
何が出てくるか
議事録、仕訳案、発注リスト、分析レポート、動画の下書きなど。毎回同じ型で出るので、誰が頼んでも結果が揃う。
送信・登録・発行は必ず人の確認を挟みます。読めない箇所は推測で埋めず、人に返します。
まずは、現場の
お話を聞かせてください。
「うちの業務でAIは使えるのか」という段階から、お話をうかがいます。