株式会社青山プランニングアーツ― 中小企業の現場で「AIが仕事を回し始めた」実例 ―

株式会社青山プランニングアーツ(本社:東京都港区、代表取締役:尾中謙文)は、中小企業向けAIプラットフォーム「AIリボーン」を大幅に進化させた最新版 「AIリボーン3.2」 を発表いたしました。
特設サイト https://www.apa.ne.jp/ai-reborn-qualiaAIで仕事はどう変わるのか生成AIの次のフェーズは、中小企業の「日常業務そのもの」をAIが理解し、判断を助け、仕事を回し始めているという点にある。
― 手書き日報・FAX・メール・画像資料をAIが一元化(OCR機能搭載)
― ベテランの暗黙知を“画像も読めるAI社員”として全社共有
― 業務別に役割を持つAIエージェントを標準で10体搭載
― プロンプトジェネレーターにより「聞き方」を自動生成
概要生成AIの活用が広がる一方で、中小企業の現場では今も、「ChatGPTを入れたが、結局使われなかった」という声が少なくない。
その原因は明確だ。
・ 情報が紙・画像・FAXに分散している
・ 正解が一つではない判断業務が多い
・ そして何より「自分が何を知りたいのかを、言葉にできない」
という壁が存在するからである。
株式会社青山プランニングアーツは、こうした現実を前提に、
・ 現場に散在する情報を画像のまま理解し
・ 業務ごとに役割を持つAIエージェントが連携し
・ さらに質問者の意図を予測し、本当に知りたい答えに近づける仕組みを組み込んだ
社内専用AI最新版 《AIリボーン3.2》 を発表した。
■ これからのAIは「答える存在」ではなく “判断を助け、答えに近づける存在” になる
1. なぜ今、「判断を助けるAI」なのかこれまでのAI活用は、・ 業務効率化・ 自動化・ コスト削減・ FAQ・検索代替
といった、「正解が決まっている業務」を得意としてきた。
しかし中小企業の現場で日々行われているのは、
・ 今、仕入れるべきか
・ この案件は受けるべきか
・ 在庫を増やすか、様子を見るか
・ 今年はいつ出荷するのが最適か
といった、正解が一つではなく、しかも質問者自身も“何を聞けばいいか分からない”判断業務である。
AIリボーン3.2は、この状態そのものを前提に設計されている。
■ AIエージェントが行っている「予測」という役割AIリボーン3.2に搭載されたAIエージェントは、
質問にそのまま答えるだけの存在ではない。
・ 質問者の立場
・ 業務内容
・ 過去のやり取り
・ 現在のデータ状況
を踏まえ、
「この人は、最終的に何を判断したいのか」
「本当に知りたいのは、この先のどの答えか」を予測しながら動作する。
たとえば、
・ 「この案件、どう思う?」という曖昧な質問に対し
→ 利益・リスク・過去事例・代替案を自動で補完
・ 「今月の数字は?」という問いに対し
→ 判断に必要な前年差・異常値・注意点を先回りで提示
AIは答えを一点で返すのではなく、質問者が“次に聞きたくなる問い”まで含めて導く。
これにより、人は「考えること」に集中できる状態が生まれている。
■ プロンプトジェネレーター × AIエージェントの役割分担AIリボーン3.2では、
・ プロンプトジェネレーターが
・ 曖昧な質問
・ 言語化できていない関心
を整理し、適切な問いに変換
・
AIエージェント(10体)が
・ 業務別の視点で情報を整理
・ 判断材料を補完
・ 「次に考えるべき論点」を提示という役割分担が行われている。
結果として、
・ AIに詳しくなくても
・ 正しい質問ができなくても
自然と“知りたい答えに近づいていく対話”が成立する。
■ なぜ「ChatGPT」ではなく「社内専用AI」なのか判断を助け、さらに質問者の意図を予測するAIには、
・ 自社の業務文脈
・ 社内用語
・ 過去の判断履歴
・ 成功と失敗の蓄積
が不可欠である。
AIリボーン3.2は、
・ 自社データのみを学習
・ 標準で10体のAIエージェントを搭載
・ プロンプトジェネレーターにより
「問いそのもの」を最適化
だからこそ、
現場で“考えるために使われ続けるAI”になっている。
■ 生成AIの次のフェーズとはAIリボーン3.2が示すのは、AIを導入するか、ではない
AIに「判断と思考の補助」を任せるか、という経営判断
生成AIの次のフェーズは、
・ 答えを返すAIではなく
・ 人の思考を先回りし
・ 本当に知りたい答えへ導くAIにある。

本件に関するお問い合わせ先株式会社青山プランニングアーツ
AIリボーン事業部
E-mail:ai-reborn@apa.ne.jp
TEL:03-5778-2100
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