「使ってみた」と「業務で使っている」の間には、いくつかの壁があります。
個人がチャットで使うところまでで止まり、業務の流れには入っていない。
AI の回答をどこまで信じてよいか分からず、結局すべて人が確認している。
kintone や会計・請求の SaaS、社内データベースと、AI が切り離されている。
導入したあと、誰が面倒を見て、どう直していくのかが決まっていない。
Claude / GPT などの生成 AI を、お客様の業務に「使える形」で組み込みます。
よくある問い合わせへの一次対応を AI に任せ、判断が必要なものは担当者へ回す流れまで設計します。
報告書・議事録・通話の記録など、読むのに時間がかかる文書を要点にまとめ、確認の手間を減らします。
メールや書類から必要な項目を取り出し、業務システムへ登録するまでをつなぎます。
マニュアルや規程などの社内文書を検索し、その内容を根拠に AI が答える仕組み（RAG）を構築します。
AI から kintone や社内データベースの検索・登録を呼び出し、楽楽明細・freee・Slack など主要 SaaS ともつなぎます。
kintone 連携を見る →PIJ は自社の AIコールセンターを毎日運用しています。 そこで学んだのは、AI の得意なところと人が受け持つところを、最初にはっきり分けておくことの大切さです。
業務を絞って小さく始め、効果を確かめてから広げます。
時間のかかっている作業をお聞きし、どこに AI を入れると効くかを一緒に整理します。
対象を絞った PoC で、実際の業務データを使って効果と課題を確かめます。
kintone・SaaS・データベースとの連携を組み、日々の業務の流れに入れます。
使いながら見つかった点を直し、任せられる範囲を少しずつ広げていきます。
お客様にご提案する前に、まず自分たちのプロダクトで使っています。
AI が最初の一言から会話で電話を受け付ける AIコールセンター。PIJ 自社のコールセンターで本番稼働しています。
AIコールセンターの詳細を見る →AI が離れて暮らすご家族に毎日定刻でお電話し、会話の様子を録音・文字起こしでご家族にお届けするコミュニケーションサービス。
mimamori.pij.systems を見る →外部通信を行わず、閉域ネットワーク内で AI モデルを学習・更新して誤報を減らすシステム。セキュリティ要求の高い業種向け。
特願 2025-187071 / 開発中