本文へ移動
For fTECHNOLOGY & DESIGN
For f
サービス
業種から探す
課題と進め方
For fについて

業務の課題から、一緒に整理します。

プロジェクトを相談する

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。

自社でできることを相談する 費用・お見積もりについて見る ↓

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
文書や表のデータがAIの仕組みを通じて整理された情報へ変わるコンセプト画像
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。

01

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。

02

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。

03

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。

※ 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。

自社の業務について相談する

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。

PDF / Word / テキスト

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。

Excel / CSV

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。

報告書 / 会議記録

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。

帳票 / 画像 / PDF

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。

CRM / 対応履歴

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。

データベース / API

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。

データ活用の可能性を相談する
業務フローとパソコンを確認しながらAI活用について相談するイメージ
AI生成による相談イメージ。実際の担当者・顧客の写真ではありません。
FROM IDEA TO OPERATION相談で終わらない、
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。

本導入後の運用・改善もご相談いただけます。

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。

01 / PLAN

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
  • 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
03 / DEVELOPMENT

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
  • 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。

費用・検証範囲を相談する

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

60分 オンライン

ご相談でお話しすること

  1. 01 現在の業務とお困りごと
  2. 02 活用できそうなデータとAIの使い方
  3. 03 小さく検証するための次のステップ
相談日時を選ぶ

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。

AI活用について相談する

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。

会社概要を見る ↗

オンライン予約は準備中です

現在、予約カレンダーの受付準備を進めています。
受付開始後に、このページから日時をお選びいただけます。

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。

オンライン相談の日時を選ぶ

営業部の共通予約カレンダー(60分枠)へ進みます。

まずはフォームで相談する

検討段階をフォームに引き継ぎます。送信前に編集できます。

EXPLORE FOR F

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。

API・業務システム連携の二重処理を防ぐには|再試行・取消・照合を発注前に整理する

API・業務システム連携の二重処理を防ぐには|再試行・取消・照合を発注前に整理する

再送すると受注や請求が二重になる。その問題を防ぐには、通信の成功だけでなく業務処理の状態を設計する必要があります。依頼時に決めたい識別子、再試行、例外対応を整理します。

記事を読む ↗
バックアップがあるのに復旧できないを防ぐ|業務システムの復旧テストで確認すること

バックアップがあるのに復旧できないを防ぐ|業務システムの復旧テストで確認すること

バックアップの取得成功と、業務を再開できることは別です。復旧の手順、権限、データ照合、担当者の判断まで含めて、保守を依頼する前の確認事項をまとめます。

記事を読む ↗
社内文書AIの権限テスト|異動・退職・共有変更で情報を見せすぎないための確認事項

社内文書AIの権限テスト|異動・退職・共有変更で情報を見せすぎないための確認事項

社内AIは、回答の正しさと同時に「誰に何を見せるか」の確認が必要です。文書のアクセス権を検索・回答へ反映する設計と、権限変更時の受入テストを整理します。

記事を読む ↗
AIモデルの監視で何を見るか|データの変化・予測品質・業務対応を分けて設計する

AIモデルの監視で何を見るか|データの変化・予測品質・業務対応を分けて設計する

入力データの変化を検知しても、業務への影響は別に確認が必要です。AIモデルの運用を依頼する際に決めたい比較基準、品質確認、通知後の対応を整理します。

記事を読む ↗
BigQuery移行の受入検証|件数が一致した後に確認する業務・データ・切り替え条件

BigQuery移行の受入検証|件数が一致した後に確認する業務・データ・切り替え条件

データを移しただけでは、業務を切り替える判断はできません。移行元と移行先の照合、業務担当者の確認、切り戻し条件を、発注時の成果物として整理します。

記事を読む ↗
Snowflakeのデータリネージを変更管理に使う|テーブル改修前の影響調査と依頼事項

Snowflakeのデータリネージを変更管理に使う|テーブル改修前の影響調査と依頼事項

列の変更がどのデータ処理や帳票へ届くのか。Snowflakeのリネージ情報を手がかりに、調査範囲・確認担当・変更後の検証を整理する方法を解説します。

記事を読む ↗
すべての記事・お知らせを見る ↗