広島の製造業・中小企業向け 生成AI導入・業務活用支援
作る、教える、助言する。
それでもAIは、現場で止まる。
AI部署とは、生成AIの活用設計・構築・運用改善を一体で担い、中小企業の業務の中でAIが使われ続ける状態をつくる外部支援サービスです。見積、検査記録、設備保全、技術文書など、製造業の現場業務から優先順位を決めて小さく始めます。
AI部署の特徴
部署として、納品する
成果物はシステムやレポートではなく、見積・報告書・問い合わせ対応などの業務を実際に担い続ける「機能」。導入した日から、会社の中に部署が一つ増えた状態になる。
現場に入って、設計する
会議室のヒアリングではなく、実際の手順・データ・担当者の判断を現場で確認し、運用できる形に落とし込む。精密機器のフィールドエンジニアが「止まらない現場」を作ってきた仕事の進め方をAIに適用する。
先に作り、実物で教える
①作る→②見せる→③教える→④直すを数日単位で高速回転させる。教材は常に自社の実案件。社員が修正指示を出すこと自体がAI教育になり、精度と定着が同時に上がる。
導入後も、回し続ける
利用ログを毎月確認し、使われなくなる前にプロンプト・ナレッジ・ワークフローを改善する。「導入して終わり」「契約して放置」にしない。
属人化を、会社の資産に変える
ベテランの頭の中にある判断基準・単価根拠・手順を、AIが使える形のナレッジとして残す。人が休んでも、辞めても、業務が止まらない会社にする。
ChatGPTが月数千円で使える時代に、なぜ「AI部署」が要るのか？
AIの性能は、もう十分に高い。足りないのはAIそのものではなく、AIを自社の業務に組み込み、教え、直し、回し続ける機能である。
大企業では、DX推進室や情報システム部門がその役割を担っている。しかし中小企業にはその部署がなく、担える人材を採用しようにも、採れない。ツールを契約しても使われず、開発を頼めば使われないシステムが残り、研修を受けても翌週には忘れられる——原因はすべて、この「回す部署」の不在にある。
ならば、その部署ごと、外から持ち込めばいい。
人を増やさずに、部署を増やす。それがAI部署である。
既存サービス・ツールとの比較
| 比較項目 | 汎用AIツールChatGPT等の直接契約 | 受託開発型システム・AIアプリ開発 | 研修・講師型AIセミナー・社内研修 | コンサル型課題整理・導入助言 | AI部署設計・構築・運用の一体提供 |
|---|---|---|---|---|---|
| 主な提供物 | 対話型AIの利用環境 | 要件に沿ったシステム・アプリ | カリキュラム・演習・学習機会 | 課題分析・方針・提案 | 対象業務のAIワークフローと継続運用 |
| 導入側に必要な役割 | 対象業務、利用ルール、ナレッジを社内で決める | 要件定義、受入確認、運用責任者を置く | 学びを業務へ移す推進者を置く | 提案を実行する責任者を置く | 確認・承認担当と連携し、設計・構築・改善を外部から補完 |
| 導入後 | 活用方法と品質を自社で管理 | 契約した保守・改善範囲に沿って対応 | 社内で実践機会と振り返りを設計 | 自社で実行、または追加支援を依頼 | 利用状況と修正例を確認し、プロンプト・ナレッジ・手順を改善 |
| 属人化への対応 | 入力ルールとナレッジ管理を自社で整備 | 要件に含めた手順・権限を仕組みに反映 | 受講者から現場への共有方法を設計 | 役割・ルール・ガバナンスを整理 | 手順、根拠資料、判断基準をAIと人が参照できる形に整理 |
| 効果確認 | 自社で業務KPIを設定・計測 | 受入基準と運用KPIを要件化 | 学習指標と現場KPIを分けて確認 | 意思決定指標と評価方法を設計 | 対象業務の導入前基準を確認し、導入後も同じ指標で実測 |
| 費用構造 | 利用者数・プランに応じた利用料 | 要件・開発範囲・保守範囲により異なる | 人数・期間・内容により異なる | 期間・支援範囲により異なる | ライト15万 → スタンダード50万 → 運用15万/月 段階ごとに継続可否を判断できる |
| 向いている状況 | 用途が明確で、社内に運用できる担当者がいる | 要件が明確で、社内にプロジェクト責任者がいる | 共通知識を揃え、社内推進者を育てたい | 経営課題や投資判断を整理したい | 専任者を置きにくく、小さく試しながら業務へ定着させたい |
| 適用しにくい状況 | 活用方法や利用ルールを社内で決められない | 要件の確認・受入を担う人がいない | 学習後の実践機会を用意できない | 提案を実行する体制や予算がない | 業務資料を共有できない、または確認・承認担当を置けない |
| 担い手 | なし（セルフサービス） | エンジニア | 講師 | コンサルタント | 現場機器の保守・運用改善を担ってきたフィールドエンジニア |
※ 比較は一般的な契約範囲を整理したもので、個別の事業者・サービスの優劣を示すものではありません。実際の役割、費用、成果指標は契約内容と社内体制により異なります。AI部署の費用は税別・目安です。比較情報の更新日：。｜Prompthing株式会社（広島市西区）
USE SCENARIOS
製造業での活用シナリオ
特定顧客の導入結果ではなく、製造業のどの業務へ、AIと人の役割をどう分けて組み込むかを示す想定例です。
検査報告書の作成を、AIワークフローに。
測定結果、異常メモ、写真を現場の書式に沿って整理し、AIが報告書の下書きを作成。品質担当者は根拠の確認と承認に集中する運用を想定しています。
ベテランの見積ノウハウを、会社の資産に。
過去案件、仕様、単価根拠、確認項目をナレッジとして整理し、AIが見積条件と初稿を提示。ベテランが判断根拠を確認できる流れを設計します。
故障対応の判断材料を、担当者以外も探せる形に。
点検記録、設備マニュアル、過去の故障対応を横断検索し、AIが確認候補を提示。保全担当者が安全基準と現物を確認して判断する運用を想定しています。
※ 適用可否と評価指標は、実際の業務、利用データ、安全基準、承認手順を確認して決定します。数値成果を約束するものではありません。製造業の検査工程とAI活用の記事を読む
製造業の見積業務で、どう進めるか
想定：見積条件、過去案件、単価根拠がベテラン担当者に集中し、他の社員が初稿を作りにくい製造業。AIへ判断を任せきらず、根拠を確認できる下書き工程をつくります。
見積初稿を、複数人で回せる業務へ
教え方の型 —— 先に作り、実物で教える
- ① 作る共有可能な過去見積、仕様、確認項目を使い、根拠付きの下書きを作る仕組みを試作する。
- ② 見せる実案件に近い条件で動かし、どの根拠を参照し、どこを人が判断するかを確認する。
- ③ 教える担当者の修正理由を、プロンプト、確認項目、ナレッジへ反映できる形に整理する。
- ④ 直す誤りや不足を記録し、次の案件で再確認する。承認前の人による確認は残す。
④ → ①へ戻る。実案件で得た修正例を次の下書きへ反映し、AIの出力と社内の確認手順を一緒に改善します。
根拠資料の場所と確認順序が担当者の経験に依存している。
AIが参照する資料、出力形式、確認項目、承認者を実案件に合わせて整える。
AIが見積条件と根拠候補を提示し、担当者が確認・修正・承認する。修正理由は次の案件でも参照できる形で残す。
目標は、AIへ判断を丸投げすることではありません。
根拠を確認できる下書きと、人が責任を持つ承認手順を、日常業務の中に残すことです。
導入の流れ —— 段階ごとに、続けるか判断できる
まずはここから
STEP 1｜AI部署 ライト 15万円
優先業務を絞り、小さく動くAI活用を設計・試作します。対象範囲と期待効果を確認し、次の投資判断に必要な材料を整えます。
STEP 2｜AI部署 スタンダード 50万円
優先度の高い業務へAI基盤を構築。作る、見せる、教える、直すの高速回転で、現場で使える状態まで仕組みと運用を整えます。
STEP 3｜AI部署 運用 15万円/月
部署として稼働を開始。利用ログの確認、改善、最新AI技術のキャッチアップを継続し、使われ続ける状態を保ちます。
FREE AI HYPOTHESIS REPORT
御社専用のAI活用仮説を、5つ無料で作成します
会社URLと現在のお困りごとをもとに公開情報とあわせて分析し、まず着手したいAI活用の仮説を整理します。
- 入力は1〜2分
- 事業内容に合わせた5つの仮説
- 3営業日以内にメールでお届け
- 無理な営業はありません
FAQ
AI部署について、よくあるご質問
費用はいくらですか？
目安は、AI部署 ライト15万円、AI部署 スタンダード50万円、AI部署 運用15万円／月（いずれも税別）です。段階ごとに継続を判断でき、業務範囲により個別見積となる場合があります。
相談から導入まで、どのくらいの期間がかかりますか？
無料のAI活用仮説レポートで候補を整理した後、対象業務や資料の準備状況に合わせて進めます。ライトはおおむね2〜4週間、スタンダードは1〜3か月が目安です。
対応地域を教えてください。
広島市・広島県・中国地方を中心に、オンラインでは全国に対応します。訪問が必要な場合は、場所と実施内容を初回相談で確認します。
何名規模の会社から相談できますか？
従業員数だけで制限していません。特に、特定の担当者に業務が集中している、AIを契約したが定着しない、専任のDX担当者を置きにくい中小企業に適しています。
無料レポートやライトの後に導入を見送れますか？
できます。十分な効果が見込めない場合は、その理由も含めて率直にお伝えします。各段階の内容を確認してから、次へ進むかをご判断ください。
社内データや機密情報はどのように扱いますか？
対象業務、利用するデータ、権限、承認手順を確認し、必要最小限の情報で設計します。機密情報の取扱い、利用するAIサービス、保存先は個別契約と設計段階で明確にします。
OPERATED FROM HIROSHIMA
現場で使える形まで、代表が伴走します。
Prompthing株式会社 代表取締役 西本 政夫
フィールドエンジニアとして培った、止まらない現場をつくる視点で、業務の確認から設計・改善まで支援します。
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