探すだけで、時間が過ぎる。
過去の資料やマニュアルが散在。
必要な情報にたどり着くまでが長い。
FOR f / AI & DATA SOLUTIONS
業務整理からPoC・本開発・運用まで
企業データを活用した、
AI導入・開発支援。
探す・まとめる・入力する。
毎日の手作業から、AI活用を始めませんか。
社内文書・日報・Excelなど、企業に蓄積されたデータを活用。
まずは一つの業務で「自社で使えるか」を検証し、
導入に向けた次の一歩を、For fが支援します。
オンライン・60分 ／ アイデアが固まっていなくても大丈夫
YOUR DATA, REAL POSSIBILITIES
社内に蓄積されたデータ 業務に役立つAIへ
まずは、小規模検証から。精度・効果・運用を確かめる
大きな開発の前に、「自社で使えるか」を確かめる。
小規模検証という始め方 ↓THE STARTING POINT
データはある。
でも、活かしきれていない。
AIで何ができるかを考える前に、
日々の「時間がかかること」から始めませんか。
まとめる作業が、毎回ある。
日報や議事録を一つずつ確認。
報告のための集計に手間がかかる。
同じ情報を、何度も入力。
帳票からExcel、Excelからシステムへ。
転記と確認が、日々の負担になる。
WHAT WE DO
AIを、御社の業務で
使える形に。
For fのAI導入支援は、企業内の文書・業務データを活用し、情報検索、要約、入力支援などの仕組みを業務に合わせて検証・開発するサービスです。課題の整理からPoC、本開発、運用・改善までご相談いただけます。
何から始めるか、一緒に整理
AIの知識や仕様書がなくても大丈夫。
今の作業と困りごとから考えます。
本開発の前に、効果を検証
対象業務を絞って、小さく試す。
精度と効果を見て投資判断できます。
導入後の業務まで、見据える
データや既存システムとのつながり、
人による確認・運用も含めて設計します。
POSSIBILITIES
企業データのAI活用で、
いつもの業務に変化を。
業務とデータに合わせて、使い方を考えます。
以下はご提案できる活用例です。
社内文書 × AI検索「どこに書いてある？」を、
「どこに書いてある？」を、
そのまま質問。
マニュアルや過去の報告書を横断して検索。
関連する情報と参照元を提示し、
必要な情報を見つける作業を支援します。
検証すること
この活用について相談する 必要な情報が見つかるか。回答は正確か。
探す時間をどの程度減らせるか。
設備の点検前に確認することは？
点検前の確認項目をまとめました。
- 対象設備と点検範囲の確認
- 前回の点検記録・申し送りの確認
- 必要な工具と保護具の確認
参照：設備点検マニュアル.pdf
架空データを用いた画面イメージです。
日報・議事録 × AI要約日々の記録から、
日々の記録から、
知りたい要点を。
複数の日報や議事録を読み取り、
進捗・課題・次のアクションを整理。
報告書のたたき台づくりを支援します。
検証すること
この活用について相談する 大切な内容が抜けていないか。
確認・修正も含めて時間を減らせるか。
月曜日の日報火曜日の日報水曜日の日報
今週の要点
進捗
予定していた確認作業が完了。
次工程に向けた準備を開始。
課題
一部の部品について納期を確認中。
次の対応
担当者が納期を確認し、予定を更新。
架空データを用いた画面イメージです。
帳票・PDF × データ抽出見ながら入力する作業を、
見ながら入力する作業を、
確認する作業へ。
帳票やPDFから必要な項目を読み取り、
Excelやシステムに取り込める形へ。
人による確認を含めた運用を検証します。
検証すること
この活用について相談する 項目を正しく読み取れるか。
例外処理・確認を含めて負担が減るか。
発注書_サンプル.pdf読み取り結果を確認
抽出済み| 項目 | 読み取り結果 | 確認 |
|---|---|---|
| 発注番号 | PO-00128 | ✓ |
| 品名 | 接続用パーツ A | ✓ |
| 数量 | 20 個 | ✓ |
| 納品希望日 | 10月15日 | 要確認 |
架空データを用いた画面イメージです。
※ 画面は架空データによる活用イメージです。対象業務とデータに応じて実現性・効果を検証します。
似たような作業が、御社にもありませんか？
日報・検索・転記に限らず、いま時間がかかっている業務をお聞かせください。
START WITH YOUR DATA
始まりは、
すでに社内にあるデータ。
新しいデータを大量に集める前に、
いま使っている資料やシステムから可能性を探ります。
社内文書・マニュアル
業務ルールや手順書を、
必要なときに探せる知識へ。
Excel・管理表
集計や照合作業を整理し、
データ処理を支援する仕組みへ。
日報・議事録
毎日の記録から、進捗や課題、
次のアクションを整理。
見積書・発注書・帳票
必要な項目の読み取りと、
転記・確認作業を支援。
顧客・営業データ
対応履歴の整理や、
商談前の情報収集に活用。
業務システムのデータ
既存のデータをつなぎ、
現場の判断・業務処理を支援。
紙資料・スキャン画像・表記ゆれのあるデータも、まずは状態を確認します。接続・読み取りの可否や、必要な整備の範囲は個別に判断します。
「このデータでも使える？」から、ご相談ください。
初回はデータの概要だけで大丈夫です。機密データの送付は不要です。
FROM IDEA TO OPERATION相談で終わらない、
実装まで見据えた支援。
実装まで見据えた支援。
OUR APPROACH
御社の業務を理解する。
そこから、AIを考える。
業務によって、必要な精度も、使えるデータも異なります。For fは実際の作業の流れを整理し、現場で使うことを前提に支援します。
目的と評価基準を、最初にそろえる
何を改善し、何をもって「使える」と判断するか。検証の前に確認します。
AIと人、それぞれの役割を設計する
人が確認する箇所や、例外の扱いまで考え、無理のない運用を目指します。
必要な段階から、必要な範囲で
課題整理のみ、小規模な試作、本開発など、検討状況に合わせて進めます。
課題整理・要件定義
→PoC・試作
→本開発・システム連携
→運用・継続改善
START SMALL, LEARN FIRST
いきなり大きく作らず、
小さく試して、判断する。
PoCとは、本開発の前に行う小規模な検証。
「使えるか」「効果があるか」を確かめ、
次に進むための判断材料をつくります。
STEP01↗
業務を一つに絞る
現在の作業、困りごと、データの状態を整理。検証する業務と成功の基準を決めます。
決めること対象業務・評価基準
STEP02↗
実際のデータで試す
取り扱い条件を確認したデータで試作。精度、使いやすさ、必要な手直しを確認します。
確かめること精度・業務との適合性
STEP03↗
効果を見て、次を決める
作業時間や運用上の課題を評価。本導入・追加検証・見送りの判断材料をまとめます。
得られるもの評価結果・導入判断の材料
データの取り扱い・費用・期間は、
着手前にご相談のうえ決定します。
MAKE AN INFORMED DECISION
検証のゴールは、
「次に進むか」を判断できること。
試作品の動作だけで終わらせず、
導入判断に必要な情報を整理します。
技術的に、使えるか
実データでの精度、対応できる範囲、苦手なケースを確認します。
精度・制約の整理業務に、効果があるか
確認・修正を含めた作業の変化を見て、運用上の効果を評価します。
作業負担・運用の評価導入に、何が必要か
追加開発、システム連携、運用費など、次段階の検討事項を整理します。
本導入への判断材料成果物の形式や評価項目は、検証範囲に合わせて事前に合意します。本開発への移行は必須ではありません。
PRICING & SCOPE
AI導入支援・PoCの費用は、
検証する範囲から一緒に。
まずは目的とご予算をお聞かせください。
必要な範囲を整理して、お見積もりをご提案します。
業務整理・導入計画
何をAI化するか、
何から始めるかを整理したい方へ。
費用オンライン会議にて
要相談
要相談
- 対象業務・課題の整理
- データの状態の確認
- 検証範囲・進め方のご提案
AI PoC・小規模検証
自社の業務とデータで、
実際に使えるか試したい方へ。
費用オンライン会議にて
要相談
要相談
- 対象業務を絞った試作
- 精度・効果・運用の検証
- 本導入への判断材料を整理
本開発・運用支援
業務に組み込み、
継続して使える仕組みにしたい方へ。
費用オンライン会議にて
要相談
要相談
- 業務システムへの実装・連携
- 権限・運用の設計
- 導入後の保守・改善のご相談
費用が変わる主なポイント
- 対象業務・機能の数
- データの量・形式・整備状況
- 既存システムとの連携範囲
- 必要な精度・セキュリティ要件
AI・クラウドなどの外部サービス利用料、導入後の運用・保守費は、開発費と分けて確認します。各段階の内容・費用・期間に合意してから着手します。
予算が未定でも、相談できます。
「まずは一つの業務だけ」「この予算内で検証したい」など、ご希望をお聞かせください。
BEFORE WE START
導入前の気がかりも、
一つずつ確認します。
データ・システム・社内体制。
進めるうえでの条件を、最初にすり合わせます。
機密情報の扱いが心配
初回は概要だけで相談できます。検証時はNDA、利用環境、データの保管・利用条件を確認します。
今のシステムを活かしたい
すべての置き換えを前提にせず、既存の仕組みとの連携・データ出力で対応できるか確認します。
社内にAIの専門担当がいない
技術的な検討事項を整理し、現場の方に確認いただきたい内容と役割分担を明確にします。
LET’S TALK ABOUT YOUR WORK
「うちでも使える？」
から、お話ししましょう。
まだ、作りたいものが決まっていなくても大丈夫。
日々の困りごとから、AI活用の可能性を一緒に整理します。
AIに詳しい担当者がいなくても相談できます
初回相談で機密データの共有は不要です
検証の進め方・費用の考え方もご説明します
ONLINE CONSULTATION
AI活用・小規模検証のご相談
ご相談でお話しすること
- 01 現在の業務とお困りごと
- 02 活用できそうなデータとAIの使い方
- 03 小さく検証するための次のステップ
予約カレンダーで、ご都合のよい日時をお選びください。
予約情報の取り扱いは、個人情報の取り扱いをご確認ください。
QUESTIONS & ANSWERS
AI導入・PoCについて
よくあるご質問
ご検討の前に、
気になることを。
Q.何をAI化するか決まっていなくても相談できますか？
はい。現在の業務や時間がかかっている作業を伺い、AIの活用を検討できる箇所から一緒に整理します。初回相談のために、詳しい要件や資料を用意していただく必要はありません。
Q.どのようなデータが対象になりますか？
社内文書、日報、報告書、マニュアル、Excel・CSV、帳票などを想定しています。形式・品質・量・アクセス方法によって対応内容が変わるため、まずはデータの概要をお聞かせください。
Q.費用や期間はどのくらいかかりますか？
対象業務、データの状態、必要な接続や検証範囲によって異なります。相談で概要を伺ったうえで、検証内容・費用・期間をご提案します。実際の検証は、内容に合意してから開始します。
Q.機密情報を含むデータは、どのように扱いますか？
初回相談では機密データの共有は不要です。検証が必要な場合は、NDAの要否、利用するAI・環境、データの保管・利用・削除などの条件を確認し、合意した範囲で取り扱います。
Q.検証後は、必ず本開発を依頼する必要がありますか？
いいえ。検証結果をもとに、本開発に進むか、追加で検証するか、見送るかをご判断いただけます。本導入や運用・改善をご希望の場合も、ご相談いただけます。
Q.AI PoCと本開発は何が違いますか？
PoCは、対象業務を限定して実現性や効果を検証する段階です。本開発では、利用者・権限・セキュリティ・既存システムとの連携・保守運用などを含め、日常業務で使うための仕組みを実装します。
Q.データが整理されていなくても相談できますか？
はい。形式が混在している、紙資料がある、入力にばらつきがある場合も、まずは状態を確認します。検証に必要な整備の範囲と、AIで対応できる部分を分けて検討します。
Q.既存の業務システムと連携できますか？
APIの有無、データの出力方法、アクセス権限などを確認したうえで、連携方法を検討します。既存システムによって対応可否や追加作業が異なるため、利用中の仕組みをお聞かせください。
小さな検証から、仕事の新しい可能性へ。
御社のAI活用、
まずは話すことから。
ABOUT FOR F
業務の課題から、開発・運用まで。
株式会社 For fは、AI・データ活用、業務システム開発、管理・保守を支援する開発会社です。
TALK TO FOR F
次の一歩を、
一緒に整理しませんか。
対象の業務、困っていること、検討状況。決まっている範囲からお聞かせください。資料や機密データの提出は不要です。
EXPLORE FOR F
関連するサービス・ページ
JOURNAL & NEWS
ブログ・お知らせ
検討を一歩進める、AI・データ活用の読みもの。
Snowflakeのデータ品質チェック｜重複・欠損・更新遅延を業務基準で見つける
ダッシュボードの数字が合わないとき、何から調べるべきか。SnowflakeのDMFで測れる項目と業務独自の照合を分け、検知条件・通知後の対応・受入テストまで整理します。
記事を読む ↗
生成AIとRPAの違い｜業務自動化の選び方と組み合わせ方
生成AI・RPA・API連携の役割を、問い合わせや受注登録の工程で比較。人が確認する範囲、例外処理、運用費用、開発会社へ伝える情報を整理します。
記事を読む ↗
自然言語でデータ分析はどこまでできる？社内データとAIをつなぐ設計・検証
社内データをチャットで分析するには、指標の定義、結合方法、閲覧権限、正しい集計例が必要です。BigQuery・Snowflakeの公式資料を踏まえ、検証と依頼前の準備を解説します。
記事を読む ↗
問い合わせ対応AIの作り方｜FAQ・有人引き継ぎ・評価指標を決める導入ガイド
問い合わせ対応AIを導入する前に、FAQ検索・返信案作成・自動回答を分けて考えます。根拠となる資料、人への引き継ぎ、品質評価、更新運用までの確認事項を解説します。
記事を読む ↗
システム開発の見積もり比較で見るべき項目｜追加費用を防ぐ発注前チェック
開発会社ごとに見積金額が違うとき、何を比べればよいのか。開発範囲、データ移行、テスト、運用費用、変更の扱いから、発注前に条件を揃える方法を解説します。
記事を読む ↗
社内AIが古い情報を答えるのはなぜ？RAGの文書更新・版管理と運用チェック
社内AIが改定前の規程や古いマニュアルを参照する原因を整理。文書の版・適用日・責任者、検索データの更新、受入テストから、使い続けられるナレッジ管理の進め方を解説します。
記事を読む ↗