AIについて詳しくないのですが、相談できますか？

はい。AIの知識は必要ありません。「この作業に時間がかかっている」「この資料が探しにくい」といった困りごとを伺い、AIを使うべきかどうかから一緒に考えます。

費用はどのくらいかかりますか？

個別にお見積もりします。費用はAIかどうかではなく、対象の業務の範囲、連携するシステム、データの状態、求める精度、運用の体制で決まります。まずは小さな範囲の試験導入から始めることもできます。

ChatGPTなどの既製のツールではだめですか？

ツールだけで十分な業務もあります。その場合はそうお伝えします。社内のデータやシステムとつなぎたい、決まった形式で記録を残したい、権限を分けたい、といった場合に、開発をご提案します。

社外秘の情報をAIに渡しても大丈夫ですか？

入力したデータが学習に使われない契約・設定の選び方、アクセス権の設計、記録の残し方など、情報の扱いを含めて設計します。社内の利用ルールづくりもお手伝いします。

今使っている業務システムとつなげられますか？

多くの場合つなげられます。システムの仕様や、APIがあるかを確認したうえで、連携の方法をご提案します。他社が開発したシステムでも、現状を調べてから対応します。

導入した後のサポートはありますか？

はい。回答の精度の確認と改善、AIのモデルや料金の変更への対応、システム全体の保守まで、導入後もサポートします。

Service

AI SOLUTIONS

AI業務改善・AIシステム開発

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AI業務改善・AIシステム開発

Summary

このページの要点

生成AIなどのAIを、ツールの配布で終わらせず、業務の流れや社内のシステムに組み込んで、成果が出る形にします。
業務の整理、試験導入（PoC）、社内文書を検索して答えるAI（RAG）・書類の読み取り・既存システムとの連携などの開発、導入後の運用・保守まで一貫して対応します。
費用は個別見積もりです。AIかどうかではなく、対象業務の範囲、連携するシステム、データの状態、求める精度、運用の体制で決まります。

Overview

AI業務改善・AIシステム開発とは

AI業務改善・AIシステム開発とは、生成AIなどのAIを、ツールとして配るだけでなく、実際の業務の流れや社内のシステムに組み込んで、成果が出る形にすることです。オーバーエックスは、どの業務にAIを使うべきかの整理から、試験導入（PoC）、AIを組み込んだシステムの開発、導入後の運用・改善まで、一貫してお手伝いします。

ChatGPTなどのツールを契約しても、使う人が限られる、回答の確認に手間がかかる、社内のデータとつながらない、といった理由で効果が出ないことがよくあります。当社は業務システムの受託開発会社として、AIと、データベース・画面・承認の流れ・既存システムとの連携を組み合わせ、「毎日の業務で使われる仕組み」として作ります。

区分	主な内容
業務の整理	AIに向く業務と向かない業務の見極め、効果の試算、優先順位づけ
試験導入（PoC）	小さな範囲で実際のデータを使って試し、精度・手間・費用を確かめる
システム開発	生成AIを組み込んだ業務システム、社内文書を検索して答えるAI（RAG）、チャットボット、帳票・注文書の読み取り、既存システムとの連携
運用・改善	回答の精度の確認と改善、AIのモデル・料金の変更への対応、利用ルールの整備

Issues

こんなときはご相談ください

AIを使いたいが、どの業務から始めればよいか分からない
ChatGPTなどを導入したが、一部の社員しか使っていない
試験導入（PoC）まではやったが、本番の運用に進めない
社内のマニュアルや過去の資料をAIで探せるようにしたい
FAXやPDFの注文書・請求書の入力を減らしたい
今使っている業務システムや基幹システムとAIをつなげたい
情報漏えいが心配で、社内のルールが決められない

AIは万能ではありません。苦手なこと、間違えることを前提に、人の確認やシステムのルールと組み合わせて設計することが大切です。詳しくは生成AIにできること・できないことで解説しています。

Service

できること

テーマ	内容の例
社内文書を探して答えるAI（RAG）	規程・マニュアル・過去の提案書・技術資料をもとに、質問に答える仕組み。参照した資料の場所も示す
書類の読み取りと入力	FAXやPDFの注文書・請求書・納品書を読み取り、受注や仕訳のデータにする。人が確認する画面も用意する
文書の作成支援	議事録・日報・報告書・見積書の下書き、メールの返信案などを、社内のひな形と保存先に合わせて作る
問い合わせ対応	社内のヘルプデスクや、お客様向けのチャットボット。答えられないときに人へ引き継ぐ流れも作る
データの集計・分析	売上や在庫のデータに、言葉で質問して集計できる仕組み。数字の根拠を確認できるようにする
既存システムとの連携	販売管理・生産管理・顧客管理などとAIをつなぐ。必要に応じてAPIやMCPサーバーを用意する
利用ルールと安全対策	社内ガイドラインの整備、入力してよい情報の決め方、アクセス権の設計、ログの記録

Approach

オーバーエックスの進め方の特徴

業務から考える「AIで何ができるか」ではなく、「どの業務の、どの手間を減らすか」から始めます。AIを使わないほうがよい業務は、そうお伝えします。
小さく試してから広げるいきなり大きく作らず、実際のデータで小さく試し、精度と効果を確かめてから本番の開発に進みます。
人の確認を組み込むAIの答えをそのまま使わず、人が確認・修正する画面や手順を用意します。間違いが起きても業務が止まらない設計にします。
作った後も面倒を見るAIのモデルや料金は変わります。精度の確認、改善、モデルの切り替えまで、導入後の運用もサポートします。

Flow

ご依頼の流れ

ご相談（無料）困っている業務と、今のやり方、使っているシステムを伺います。
業務の整理と効果の試算AIを使う業務の候補を洗い出し、効果と難しさで優先順位をつけます。主な成果物：対象業務の一覧、効果の試算、進め方のご提案
試験導入（PoC）実際の資料やデータを使って小さく試し、精度・確認の手間・利用料を確かめます。
開発画面、データベース、既存システムとの連携、権限、ログなど、業務で使うための仕組みを作ります。
導入・定着操作の説明、利用ルールの整備、使われ方の確認と改善を行います。
運用・保守精度の確認、改善、AIのモデルやAPIの変更への対応を続けます。

Price

費用について

費用は、ご相談の内容を伺ったうえで個別にお見積もりします。

当社は、「AIだから高い」「AIだから安い」という考え方はしていません。費用を決めるのはAIかどうかではなく、通常のシステム開発と同じく、対象にする業務の範囲、連携するシステム、データの整い方、求める精度、運用の体制です。

費用に影響すること	内容
対象の範囲	ひとつの部署の、ひとつの作業か。複数の部署・取引先にまたがるか
連携するシステム	単独で使うか。販売管理・基幹システム・クラウドサービスとつなぐか
データの状態	資料やデータがそろっているか。紙・Excel・形式がばらばらなデータの整理が必要か
求める精度と確認の流れ	人が必ず確認するか。どこまで自動で処理するか
運用	利用者の数、AIの利用料（従量課金）、導入後の改善をどこまで行うか

※AIの利用料（APIの従量課金など）は、使った量に応じて別にかかります。見積もりの段階で、想定される利用量と月々の目安もお伝えします。一般的なシステム開発の費用と期間の目安は費用と期間の目安をご覧ください。

Cases

想定ケース

当社のAI導入の事例はまだ公開できるものがないため、よくある状況をもとにした架空のモデルケースで、進め方のイメージをご紹介します。実在の企業の事例ではありません。効果は前提をおいた試算です。

想定ケース	困りごと	仕組みの例	試算の考え方
卸売業（従業員50名）	取引先からFAX・PDFで届く注文書を、2名で手入力している	注文書をAIで読み取り、受注データの下書きを作る。担当者は確認画面で修正して確定する	1件5分×月600件＝月50時間。確認に1件1分かかるとして、削減は月40時間程度
部品メーカー（従業員80名）	製品の仕様や過去の不具合の対応記録が、ベテランの頭の中と共有フォルダに散らばっている	社内の資料を検索して答えるAI。答えと一緒に、元の資料の場所を示す	資料探しに1人1日20分×30人＝月約200時間。半分に減れば月100時間程度
建設会社（従業員30名）	現場の日報・報告書づくりに、毎日の残業が発生している	音声やメモから日報の下書きを作り、決まったひな形と保存先に登録する	1人1日15分×15人＝月約75時間。下書きの確認時間を差し引いて評価する

※実際の効果は、業務の内容、データの状態、確認の手間によって変わります。試験導入（PoC）で確かめてから本番に進むことをおすすめします。

Support

導入後の運用・保守

AIは、入れたら終わりではありません。社内の資料が増えたり、AIのモデルが新しくなったり、利用料の体系が変わったりするため、定期的な確認と見直しが必要です。当社は、開発したAIの仕組みの運用・保守もお受けします。

回答の精度や、使われ方の定期的な確認と改善
AIのモデルの終了・切り替え、APIの仕様変更への対応
利用料の推移の確認と、コストを抑える工夫
社内ルール（ガイドライン）の見直し
システム全体の保守（障害対応・セキュリティ更新）

業務システム全体の保守はシステム保守・運用、社内のIT全般のサポートは情シス代行と組み合わせてご提案します。

AIを入れた後の運用・保守｜精度の劣化・API料金の変更・モデル終了への備え

FAQ

よくある質問

AIについて詳しくないのですが、相談できますか？: はい。AIの知識は必要ありません。「この作業に時間がかかっている」「この資料が探しにくい」といった困りごとを伺い、AIを使うべきかどうかから一緒に考えます。
費用はどのくらいかかりますか？: 個別にお見積もりします。費用はAIかどうかではなく、対象の業務の範囲、連携するシステム、データの状態、求める精度、運用の体制で決まります。まずは小さな範囲の試験導入から始めることもできます。
ChatGPTなどの既製のツールではだめですか？: ツールだけで十分な業務もあります。その場合はそうお伝えします。社内のデータやシステムとつなぎたい、決まった形式で記録を残したい、権限を分けたい、といった場合に、開発をご提案します。
社外秘の情報をAIに渡しても大丈夫ですか？: 入力したデータが学習に使われない契約・設定の選び方、アクセス権の設計、記録の残し方など、情報の扱いを含めて設計します。社内の利用ルールづくりもお手伝いします。
今使っている業務システムとつなげられますか？: 多くの場合つなげられます。システムの仕様や、APIがあるかを確認したうえで、連携の方法をご提案します。他社が開発したシステムでも、現状を調べてから対応します。
導入した後のサポートはありますか？: はい。回答の精度の確認と改善、AIのモデルや料金の変更への対応、システム全体の保守まで、導入後もサポートします。

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