中小企業の AI 導入を、面談の場でアプリを作って進める会社です
AIを入れた。研修もした。でも、進まない。
脳が、何回ぐにゃっとしたか。
いただくご相談は、ほぼこの4つです。面談の場でデモを作り、その場で答えます。持ち帰りません。100社以上のAI導入支援、30社のAI伴走。現場も営業もシステム構築も知っている一人が、隣に座ります。
Why we're called
入口の言葉はほぼ一つ。「業務が非効率だが、改善に割く時間がない」。その一段下に、4つの型があります。守秘のため社名は出しません。業種は一段抽象化し、規模は記録にあるものだけ書いています。
半年、社長が独学でAIを進めてきた。社員に任せたら、進まなくなった。早く何とかしたい。
会計ソフトの導入設定が、1人に属人化している。ITを引っ張れる人がおらず、ベンダー任せで定着しない。
許可申請・日報・見積・請求書に、同じ項目を何度も書く。社長と役員が書類に追われて、現場と受注に回れない。
試算表が翌月20日にしか出ない。船ごとに発注の様式が違う。旅費精算も手作業。改善に割く時間がない。
積算と設計の改善が明らかに遅れていて、社長がやきもきしている。何から手を付ければいいか。
DXを進めたい。社員が課長を飛ばして社長に聞きに来る。社長が24時間、トラブルの電話を受けている。
効いているのは3つだけ。
デモを見せる。課題を言い直す。その場で答える。
ちなみに私は、もうExcelを開いていません。自社の業務は全部アプリにしました。
ツールは配った。研修もやった。それでも現場が変わらない原因は、ツール選びではありません。
AIが御社のデータとつながっていないことと、最初の一回がまだ起きていないこと。この2つです。
AI Company Fit
AIを御社にフィットさせることに、全力を集中しています。基幹システムも、チャットツールも、今お使いのものに合わせます。何を使っていても対応します。乗り換えは前提にしません。
「セキュリティが心配」
試作はダミーのデータで作ります。御社のデータは預かりません。本番のデータに触る前に、経路と保存先を決めて合意します。
「コストが心配」
全社員分のライセンスは要りません。高額なパッケージも、開発会社への発注も、まずは要りません。
「何から始めればいいか分からない」
何を作るかを一緒に決めるところから伴走します。相手のリテラシーには左右されません。
建設業の一人親方のDXも、起業前のDXも、お手伝いしてきました。
In the meeting
「持ち帰って検討します」をやりません。60分の中で言い直し、その場で答え、その日のうちにデモを送ります。決めるのは御社です。
困っていることを、順番も体裁も気にせず。「うちでもできるのか」の段階で構いません。オンラインでも訪問でも。
「DXの依頼に見えて芯は組織」「非効率に見えて教える人がいない」。依頼の名前がずれていると、何をやっても外れます。
「それは今の道具で作れます／作れません」を即答します。要件定義から実装まで自分で書いているから、境目が分かります。
面談で聞いた業務の、動く見本。ダミーのデータで作るので、御社のデータは1件も預かりません。
「すぐさま変わらなきゃ！」とご依頼いただくことが多く、面談のあと約30分で届いたのが最短の記録です。もちろん、断っていただいて構いません。
After
はい。最初の課題は、すぐに消えます。それで正解です。課題が入れ替わるだけで、長いお付き合いになる会社が多いです。
書き写しをしている間は、強みを使う時間が無かっただけ。
強みが無かったのではない。時間が無かった。
Cases
守秘のため社名は出しません。業種は一段抽象化しています。
「すごいでしょ」で終わると誰も動かないので、分解して見せます。決算は間違えられない業務です。そこでAIを使って、それでも人間が見た場所がどこか。ここが一番大事です。
カレンダー（訪問先＝交際費・旅費の根拠）／メール（請求書・領収書）／クレジットカード明細。freee会計に自動取込した明細を、カレンダーとメールで裏取りする。
勘定科目の判定、取引先の名寄せ、日付の突合。AIがスプレッドシートに勝手に書き込む。
領収書の仕分け、手入力、freeeとの照合。
最後の e-Tax・eLTAX の送信とマイナンバーの扱いは手動。途中も「これは違う」と思った箇所は自分で判断した。「全部AIがやりました」より、「ここだけは自分で見ました」の方が信用されます。
バラバラだった過去の工事・見積・営業データをAIで自動整理し、提案資料を作るアプリを構築。
営業先ごとの提案資料作成、アタックリスト作成、デザインを自動化。
基幹システムのAI構築。施工計画書のAI自動化。
ボトルネックだった設計工程を自動化。1件4.7日を30分に。営業赤字を1年で黒字転換。
AI活用で40％の効率化。
幹部12名へのAIリスキリング講座。
Obsidianに音声入力と過去データを構造的に蓄え、自社アプリのデータソースにする方式を20社以上で実施。
事業再生・決算書評価・業務改善のBOTを自作し、顧客に発行。
Who
AIの知識だけなら、いくらでも教える人がいます。御社に必要なのは、現場を知っていて、売る側の痛みを知っていて、自分で作れる人です。
職人として手を動かしてきた。だから現場の例外と、仕様書に書けない勘どころが分かる。
売る側の痛みが分かる。だから机上の効率化で終わらない。受注に効くところから手を付ける。
100社以上、20業種以上。うまくいく型も、うまくいかない型も知っている。
要件定義から実装まで自分で書く。外注しない。だから「作れる」と「作れない」の境目を即答できる。
上の4つをつなぐ接着剤。人が変わらなければ仕組みは動かない。言語化できていない悩みを、言葉にするところから。
5つ全部を持っている人を、
私は他に知りません。
Mission
頑張ったかどうかじゃない。
すぐにできるようになったかどうか。
ここにこだわりたい。
— 株式会社Zen 代表 前岡 範行
FAQ
できます。必要なのはプログラミングの知識ではなく、「何をどう頼めばいいか」の勘どころです。それは御社の業務を一緒に触りながら身につきます。PCリテラシーで入口を絞ったことはありません。
まず、無料で公開している「アプメイク」を触ってみてください。作れそうだと思ったら、経営者のためのAX講座へ。社内に根付かせたい会社には、伴走します。
その時点でいちばん御社の用途に合うものを使います。ChatGPT、Claude、Gemini、どれも使います。ツールは入れ替わります。残るのは、御社のデータと配管と、作れるようになった人です。
学習に使われないAPI形態を使い、データの経路と保存先を先に決めてから着手します。試作段階はサンプルやマスキングしたデータで行い、本番データに触る前に必ず合意します。
全国対応です。フルリモートでも、訪問でも。週1の伴走を基本にしています。
できます。40業種400社の事業再生支援と、認定経営革新等支援機関としての補助金申請支援は続けています。実績・サービスをご覧ください。
いちばん多い相談です。AIの導入が遅れているのではなく、「教える人」がいないだけです。経営者ご本人は作れているので、社員に作らせる型を一緒に作ります。教える人を教えるところから入ります。
面談で「作れる／作れない」「今の道具で足りる／足りない」を即答します。要件定義から実装まで自分で書いているので境目が分かります。多くの場合、数百万円の開発より先に、1枚のアプリで試す方が速くて安く済みます。
準備は要りません。困っていることを整理せずに話してください。60分の中で課題を言い直し、その場で答え、その日のうちにデモを送ります。決めるのは御社です。
Contact
「うちでもできるのか」の段階で構いません。いま止まっている業務を、そのまま書いてください。原則24時間以内に返信します。