固定費を軽くする
定型作業にかかる時間や、外注に回していた費用を見直し、毎月の固定費を圧縮していきます。
連携できるAI・ツールの例
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
- Microsoft Copilot
- Google Workspace
- Microsoft 365
- Slack
- Notion
- kintone
- Salesforce
- AWS
- Cloudflare
Vision
AIに任せた先に、
会社はもっと身軽になる。
目指すのは、AIを入れることではありません。繰り返しの作業から人を解放し、会社の時間とお金を、本当に価値を生む仕事に回すことです。
人は判断に集中する
調べる、まとめる、転記する作業をAIが引き受け、人は判断と顧客との対話に時間を使えます。
仕事が止まらない
夜間や休日の一次対応、毎月の定期処理も、AIが同じ品質で進めます。
知識が会社に残る
特定の人の頭の中にあった手順やノウハウを、誰でも使える仕組みに変えます。
今
AIに任せた後
86.7%生成AIを活用している企業のうち、効果が出ていると答えた割合。帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」活用企業3,560社
Why it stalls
AIへの不安は、
3つの「分からない」に
集約されます。
それでも多くの会社で、AIの活用は途中で止まっています。調査で多く挙がる声を整理すると、理由は3つに分けられます。どれも、会社が遅れているからではありません。正しい順番で解消できます。
01
使い道を決める
チャットで、
終わらせない。
AIに質問して答えをもらうのは、活用の入口です。仕事の流れの中でAIが動くようになると、効果の大きさが変わります。
- 段階 1
聞く
人がチャットで質問する。便利だが、効果はその人の使い方しだい。
- 段階 2
手伝う
社内の資料やデータとつなぎ、会社の情報をもとに下書きや回答を作る。
- 段階 3
任せる
AIエージェントが複数の作業を進め、人は最後の確認と判断を行う。
「何から始めればいいか分からない」
業務を一緒に洗い出し、効果が大きくて失敗しても影響が小さい1業務を選びます。最初の1つが決まれば、次の進め方も見えてきます。
「ChatGPTは入れたが、質問するだけで終わっている」
社内の文書や業務システムとつなぎ、人が開いて使うツールから、業務の中で動く仕組みに変えます。
Which AI?
どのAIを使うかは、
業務が決める。
「一番性能が高いAI」が、一番合っているとは限りません。正確さが必要な業務、量が多い業務、社外に出せない情報を扱う業務で、最適なAIは変わります。hirastarは特定の製品を売る立場ではないので、業務ごとに適したものを選び、組み合わせます。
業務
契約書の確認
問い合わせの分類
顧客情報を含む処理
業務に合わせて
振り分ける
使うAI
高性能なAI複雑な読み取りと判断
軽量なAI大量の処理を低コストで
社内で動くAI外に出せない情報を扱う
Use cases
AIが、仕事の流れの
中で動く。
たとえば問い合わせ対応なら、受信から返信の下書きまでをAIが進めます。人が確認するまで、外には何も送られません。
問い合わせ対応エージェントイメージ
- メールを受信件名：納期の確認
- 内容を分類納期の問い合わせ
- 受注データを参照権限：閲覧のみ
- 返信の下書きを作成出典：受注データ、社内FAQ
- 担当者の確認待ち承認されるまで送信しません
すべての操作を記録しています
任せられる業務は、もう身近にあります。
今
メールを読み、過去の回答を探して、返信を1通ずつ書く。
AIに任せる
過去の回答をもとに、内容を分類して返信の下書きを作る。
人が決める
下書きを確認し、必要な所を直して送る。
今
過去の資料を集め、構成から1つずつ組み立てる。
AIに任せる
社内の資料とデータから、構成と下書きを作る。
人が決める
伝えたい方針を決め、仕上げに時間を使う。
今
複数のファイルを集計し、毎回同じ形にまとめる。
AIに任せる
データを集めて集計し、変化の要点を文章にする。
人が決める
結果を見て、次の打ち手を決める。
今
規程や過去の資料の場所が分からず、人に聞いて探す。
AIに任せる
社内の文書から、答えと出典をまとめて返す。
人が決める
出典を確認して、業務に使う。
今
請求書や申込書の内容を、システムに手で打ち直す。
AIに任せる
書類を読み取って入力し、合わない所を知らせる。
人が決める
知らされた所だけを確認して、処理を確定する。
今
定期的な更新を、毎回手作業や外注で行う。
AIに任せる
原稿から更新案を作り、誤字や数字の誤りを確認する。
人が決める
内容を確認して、公開する。
02
安全に任せる
安全に使えなければ、
業務には入れられない。
セキュリティは、AIを止めるためのものではありません。安心して業務を任せ、効率化を前に進めるための土台です。導入の最初から、情報の扱いを設計に組み込みます。
業務の情報
メール、文書、データ
仕分けと保護
機密情報を隠す、権限を絞る
AIが処理
学習に使われない環境で動かす
人が確認
影響の大きい処理は必ず承認
業務に反映
送信、登録、公開
すべての操作を記録し、あとから確かめられるようにします
「社内の情報が外に漏れないか」
入力内容が学習に使われない法人向けの環境を選び、データの保管先を確認します。機密情報は自動で隠し、必要なら社内の環境で動くAIも使います。
「AIが間違えたらどうするのか」
社内の資料に基づいて答えさせ、出典を示します。影響の大きい処理は、人が承認するまで実行しません。
「社員が勝手に使っていないか」
使ってよいツールと入力してよい情報を決め、現場が迷わない利用ルールを整えます。利用状況が見える形にします。
「問題が起きたときの責任は」
AIが触れる範囲、判断する人、記録の残し方を、導入の前に決めておきます。
03
動かし続ける
入れて終わりに、
しない。
AIの価値が出るのは、業務の中で動き続けてからです。費用、品質、人の3つを見続けて、安定して回る状態を保ちます。
「費用に見合うのか、請求が読めない」
導入前に、削減できる時間と費用を試算します。AIの利用料は使った分だけ増える契約が増えているため、月の上限を設定し、業務に合ったAIへ切り替えて費用を抑えます。
「止まったらどうするのか」
動作と品質を監視し、AIが止まったときは予備のAIへ切り替えるか、人の手順に戻せるように設計します。
「担当者が辞めたら回らなくなる」
設定と手順を文書に残し、特定の人に依存しない形にします。運用と保守は継続して支援します。
「現場がついてこない、仕事を奪われると思われそう」
現場の人と一緒に作り、効果を確かめながら進めます。AIが引き受けるのは作業で、判断は人に残ります。研修で、使える人を社内に増やします。
「AIの進化が速くて、ついていけない」
新しいAIの評価と入れ替えは、私たちが行います。今の仕組みを作り直さずに、よいAIへ乗り換えられる形で作ります。
「効果が見えず、社内で説明できない」
削減できた時間や処理した件数を記録し、経営に説明できる数字として報告します。
AI trends
AIの動きは速い。
追いかけるのは、私たちの仕事です。
いま起きている変化と、会社にとっての意味を整理しました（2026年10月時点）。
AIエージェント
質問に答えるAIから、複数の作業を自分で進めるAIへ。
任せられる業務の範囲が広がる一方で、権限と確認の設計がより重要になります。
複数のAIの使い分け
1つのAIに頼らず、用途ごとに選ぶ運用が広がっています。
品質と費用を両立でき、価格の変更や提供の停止にも備えられます。
MCPによる連携
AIと業務システムをつなぐ共通の規格が広がっています。
社内のデータやツールとAIを、以前よりつなぎやすくなりました。
従量課金への移行
1人あたりの定額から、使った分だけの料金へ移る動きがあります。
費用が読みにくくなるため、上限の設定と使い分けが欠かせません。
シャドーAI
会社が把握していないAIを、社員が個人で使っている状態です。
禁止するだけでは防げません。安全に使える環境を用意することが対策になります。
社内で動くAI
自社の環境で動かせるAIの性能が上がっています。
外に出せない情報を扱う業務でも、AIを使える場面が増えています。
Services
AIの活用から、
それを支えるシステムまで。
AI導入支援
何に使うかの整理から、現場への定着まで伴走します。
- 業務の洗い出しとテーマ選定
- AIツールの選定と導入
- 社員研修と定着の支援
業務のAI化・システム化
手作業をAIと仕組みに置き換え、実際に動く形で開発します。
- AIエージェントの開発
- 社内文書を使ったAI検索・回答
- 既存システムとの連携
AIコンサルティング
活用の方針を定め、社内ルールづくりまで支援します。
- AI活用の方針づくり
- 利用ルールとガイドラインの整備
- 費用対効果の試算
AIを動かす土台も、まとめて任せられます。
AIの効果を出すには、データが集まるWebサイトと業務システムが欠かせません。窓口を1つにして、AIと一緒に開発から保守まで対応します。
Webサイト・システム開発
会社の顔になるWebサイトから、業務を支えるシステムまで開発します。
- Webサイトの制作・リニューアル
- 業務システム・Webアプリの開発
- クラウド環境の構築
運用・保守
公開した後も、安全に動き続けるように見守ります。
- Webサイトの更新代行
- セキュリティ対策と脆弱性への対応
- 監視、障害対応、バックアップ
How we work
まず1つの業務から、
小さく始める。
相談
困っていることを聞かせてください。AIに詳しくなくても大丈夫です。
整理
業務を洗い出し、AIに任せる範囲と効果、費用の見込みを示します。
試作
1つの業務で小さく作り、実際のデータで効果を確かめます。
導入
現場の流れに組み込み、安全な使い方とルールを整えます。
運用
費用と品質を見続け、改善しながら対象の業務を広げます。
Our principles
私たちが、
大切にしていること。
作業はAIに、判断は人に
AIは人の代わりではなく、人が本来の仕事に集中するための道具です。
自分たちで使ってからすすめる
自社の情報収集、分析、資料づくり、サイトの運用にもAIを使い、うまくいく形を確かめています。
特定の製品に縛らない
お客様の業務にとって最適かどうかだけで、AIとツールを選びます。
FAQ
よくあるご質問
AIに詳しい社員がいなくても大丈夫ですか？
はい。何に使うかの整理から一緒に進めます。導入後の使い方も、研修で身につけていただけます。
小さく始めることはできますか？
はい。まず1つの業務で試し、効果を確かめてから広げます。
入力した情報が、AIの学習に使われることはありませんか？
法人向けのサービスには、入力内容を学習に使わない契約や設定があります。導入前に契約と設定を確認し、扱う情報に合わせてサービスを選びます。
ChatGPT、Claude、Geminiのどれがよいですか？
業務によって異なります。正確さ、処理量、費用、情報の扱いを見て選び、必要なら組み合わせます。
費用はどのくらいかかりますか？
業務の内容と規模で変わります。開発の費用に加えて、毎月のAI利用料の見込みも試算してお見積りします。
今使っているシステムと連携できますか？
現在の環境を確認したうえで、連携の方法をご提案します。
導入後に担当者が変わっても大丈夫ですか？
設定と手順を文書に残し、引き継げる形にします。運用と保守を続けて担当することもできます。
AIを使わない、Webサイトやシステムだけの依頼もできますか？
はい。Webサイトの制作や更新、システムの開発、保守だけのご依頼も承ります。
東京以外の会社でも相談できますか？
はい。オンラインで全国に対応しています。
Company
会社概要
- 会社名
- hirastar合同会社
- 代表
- 平山 怜
- 設立
- 2024年8月1日
- 所在地
- 〒150-0043
東京都渋谷区道玄坂1-10-8 渋谷道玄坂東急ビル2F-C - 事業内容
- AI導入支援、業務のAI化・システム化、AIコンサルティング、Webサイト・システムの開発、運用、保守
- 有資格者
- ネットワークスペシャリスト、情報セキュリティスペシャリスト
- 対応地域
- 全国（オンライン対応）
