見積の下書き
依頼書や図面を読み、過去の似た見積と並べて下書きを作ります。代表例は見積AIです。
業務特化のAIエージェント開発を、運用保守まで担います
見積の下書き、書類のチェック、社内文書の検索など、特定の業務に絞ったAIエージェントを受託開発します。当社の担当者が現場の業務を見てから設計し、稼働した後の運用保守と、社内の担当者への引き継ぎまで同じ担当者が受け持つ体制です。
30分の相談は無料機密資料の添付は不要です
対象の業務が決まっていない段階でもご相談いただけます
AIエージェント開発の進め方
01
業務を見て、対象を決める現場の手順と判断の基準を聞き取り、効果の出る業務を1つ選びます。
02
実際の資料で小さく試す合格の条件を先に決めてから、使えるかどうかを確かめる段階です。
03
本番の仕組みを作る社内システムとのつなぎ、権限、操作の記録まで作ります。
04
運用保守と改善稼働後も使われ方を見て直し、社内で直せる形にして引き継ぎます。
最終の判断と承認人が行う設計です
開発の流れを示した図です。期間と範囲は業務ごとに決めます。
導入企業100社以上
スカウト文の作成時間（人材紹介企業）約3分の1に
構造計算書の読み取り精度（検証）100%
※導入企業数は2026年10月時点で、研修・伴走・開発を合わせた数です。読み取り精度は実際の計算書を使った検証（10件・60ファイル）の結果です。
こんな課題はありませんか
AIを入れたのに、
業務の進め方が変わっていない
生成AIのツールを全社に配っても、特定の業務の手順まで変わることは多くありません。AIエージェントの開発を検討される方からは、次のようなご相談をよくいただきます。
- 小さく試す段階で止まり、本番の運用まで進まない
- 判断の勘所がベテランの頭の中にあり、引き継げない
- 社内のデータとAIがつながっておらず、使い道が広がらない
- システム会社に相談したが、生成AIに詳しい担当者がいなかった
- 開発を外に頼むと、社内に何も残らないのではと心配している
- 費用がどう決まるのか分からず、稟議の数字を作れない
作れるもの
特定の業務に絞った
AIエージェントを作ります
AIエージェントとは、資料を読み、手順に沿って作業を進め、結果を人に渡すところまでを受け持つAIの仕組みのことです。当社は、1つの業務に範囲を絞って作ります。そのほうが精度を確かめやすく、現場でも使い始めやすいからです。
書類のチェック
契約書や計算書などを決められた基準で確かめ、不備の箇所と理由を示します。
社内文書の検索と回答
規程やマニュアルを探して答える仕組みです。RAG（社内の文書を検索してから回答を作る方式）で作ります。
社内データとつないだ分析
データ基盤や基幹システムのデータをAIが参照し、分析の下書きを作ります。
営業・採用の文書づくり
スカウト文や提案書、企業概要書などの下書きを、相手や案件の情報から作ります。
データの突き合わせ
複数のシステムのデータを照らし合わせ、登録漏れや異常な値を見つけます。
進め方
業務を見るところから始め、
運用保守まで同じ担当が見ます
要件が固まってから開発を始める進め方では、現場で使ってみて初めて合わない点が見つかることも少なくありません。そこで当社は、現場の業務を見るところから入り、小さく試して確かめてから本番の開発に進みます。
- 1. 業務を見て、対象と効果を決める担当者の作業を見せていただき、手順と判断の基準を聞き取ります。そのうえで、対象の人数、削減できる時間、人件費から効果を試算し、開発する価値があるかを一緒に確かめるのが最初の段階です。
- 2. 実際の資料で小さく試す御社の資料を使って試作し、AIの出した結果を担当者に確かめていただきます。何ができたら合格とするかは、着手する前に書面で決めておくことが大切です。
- 3. 本番の仕組みを作る試作で使えると分かった部分を、本番の仕組みにします。社内システムとのつなぎ、ログインと権限の管理、操作の記録も、この段階で作るものです。
- 4. 運用保守と改善を続ける稼働した後も、使われ方と精度を見ながら直していきます。業務のやり方や単価表が変わったときの直しも、運用保守の範囲です。
- 5. 社内で直せる形にして引き継ぐ設定の変え方とデータの足し方をまとめ、社内の担当者が自分で直せるようにします。必要であれば、社内の担当者向けの研修も行っています。
6か月後に残るもの
開発が終わったとき、
御社の手元に残るもの
AIエージェント本体だけを納品しても、担当者が替わったときに直せる人がいなくなります。そこで、仕組みを動かし続けるのに必要な資料とデータも一緒にお渡しするのが当社のやり方です。
- 業務で毎日使われるAIエージェント対象の業務に組み込まれ、担当者が日常の作業で使っている状態を目指します。
- 業務の手順と判断の基準を書いた資料ベテランが何を見て判断していたかを書き出し、次の担当者に引き継げる形にします。
- 整理されたデータ散らばっていた過去の資料を、AIが参照できる形にそろえたものです。
- 精度を確かめた記録合格の条件と検証の結果を残し、稟議や監査で説明できるようにします。
- 社内で直すための設定と手順書判断の基準や参照するデータを、社内の担当者が変えられるようにします。
他の選択肢との違い
パッケージ・システム開発会社・内製と
比べたときの違い
どの選択肢にも向いている場面があります。業務が標準的ならパッケージ、大規模な基幹システムの改修ならシステム開発会社が向いています。当社が向いているのは、業務が会社ごとに違い、現場の判断をAIに組み込みたい場合です。
| 比べる点 | パッケージのAIツール | システム開発会社 | 社内で内製 | AIworker |
|---|---|---|---|---|
| 御社の業務への合わせ方 | 製品の機能の範囲で合わせる | 決まった要件どおりに作る | 自由に合わせられる | 現場を見て、業務に合わせて作る |
| 始めるまでの準備 | すぐに始められる | 要件を固めてから始める | 担当者の時間の確保が必要 | 業務の聞き取りから一緒に進める |
| 稼働した後の改善 | 製品の更新を待つ | 追加の契約で対応する | 担当者の異動で止まりやすい | 運用保守の中で直し続ける |
| 社内に残るもの | 利用する権利 | 納品された仕組み | 作った人の知識 | 仕組みと、直すための資料・データ |
内製と外注の分け方は、見積AIは内製か外注か｜社内SEと外部の役割分担で、見積業務を例に詳しく説明しています。
技術と品質
使うモデル、精度の確かめ方、
セキュリティの考え方
使うモデル
御社の契約環境に合わせて選ぶ
Microsoft 365とCopilot Studio、ChatGPT、Claude、Geminiなど、御社がすでに契約している環境を確かめてから選びます。どのモデルを、なぜ選んだかは設計書に書き残します。
精度の確かめ方
実際の資料で合格の条件と比べる
本番と同じ種類の資料を使って検証し、着手前に決めた合格の条件と比べます。合計の計算のように答えが1つに決まる処理は、AIに任せずに決まったルールで計算します。
権限とセキュリティ
社内の決まりに合わせてつなぐ
参照できるデータの範囲、使う人の権限、操作の記録を、御社の情報セキュリティの決まりに合わせて設計します。決まりを例外扱いにしていただく必要はありません。
開発の事例
AIエージェント開発の事例
社名は伏せ、業種と規模、対象の業務を載せています。開発中の案件は、検証の結果か試算であることを明記しています。
構造計算事務所
（木造住宅中心・設計者 約12名）
構造計算でNGが出るたびに、設計者が計算書をさかのぼって原因を調べていました。構造計算書と依頼シートを読み、NGの箇所と原因、直し方の候補を示すAIを開発しています。直し方を決めるのは設計者です。
- 構造計算書の読み取り精度：100%
- 依頼シートの読み取り精度：100%
実際の資料10件・60ファイルを使った検証の結果です。本稼働は2026年12月の予定です。
賃貸住宅の大手企業
（マーケティング部門）
入居者やオーナーのアンケートを分析するAIを開発し、社内のデータ基盤（Snowflake）とつなぎました。接続元を制限する社内の決まりはそのまま守り、AI側の接続元を固定してつないでいます。
本番で稼働し、参照先をWeb・社内データ・両方から選べるようになりました。
持株会社グループの人事部門
（事業会社3社）
勤怠・給与・出向のデータが会社ごとにばらばらで、人が手と目で確かめていました。勤怠データの3社への振り分け、給与データの事前チェック、出向者の登録漏れの検知を作りました。
- 出向者の確認で目で見る件数：58件 → 36件（実データ）
- 勤怠データの振り分け：約630名分を自動化
人材紹介企業
候補者ごとのスカウト文を手作業で作っており、1通あたり15〜20分かかっていました。候補者の経歴と求人の内容からスカウト文を作るエージェントと、求人と候補者を照らし合わせるエージェントを開発しました。
- スカウト文の作成時間：約3分の1に短縮
M&A仲介企業
企業概要書（IM）の作成に、1件あたり数日かかっていました。財務データや事業の情報を入れると、企業概要書の下書きを作るエージェントを開発しました。
- 企業概要書の作成時間：数日 → 数時間
空調機器メーカー
（特注品中心）
過去の似た見積を探して直す作り方で、見積1件に平均90分かかっていました。過去の見積と部品・工数を照らし合わせ、見積の下書きを作る見積AIを設計しています。
- 見積1件あたり：平均90分 → 約30分（小さく試す前の試算）
人材紹介企業とM&A仲介企業の事例は、業務特化型AIエージェント開発サービス「業務AIプロ」のお知らせでも紹介しています。
費用の考え方
費用は、業務を伺ってから
1つの金額でお出しします
業務の整理と設計＋開発＋運用保守
AIエージェント開発の費用は、主に次の5つで決まります。同じ「AIエージェント開発」でも、この5つが会社ごとに違うため、当社は業務を伺う前に金額をお出ししていません。
- 対象にする業務の範囲1つの業務に絞るか、複数の業務を一度に対象にするか。
- 資料とデータの状態過去の資料がPDFやExcelに散らばっているか、すでに整理されているか。
- 社内システムとのつなぎ基幹システムやデータ基盤との連携、ログインと権限の管理をどこまで作るか。
- 合格の条件どの精度が出たら完成とするか。条件が決まっていないと直しが続き、費用が膨らみます。
- 稼働後の更新の仕方業務や単価表が変わったとき、社内で直せる作りにするか、毎回外部に頼む作りにするか。
金額は、御社にとっての効果から決めます。
対象の人数 × 1人あたりの削減時間 × 時給 × 期間
この試算を相談の段階で一緒に作り、導入する価値があるかを確かめてから金額をお出しします。
見積書のどこを見ればよいかは、見積AIの開発費用は何で決まるか｜見積書で確かめる内訳で詳しく説明しています。
よくある質問
よくある質問
AIエージェントの開発は、内製と外注のどちらがよいですか？
作業ごとに分けることをおすすめしています。正しい答えの判断と、稼働後の運用の担当は社内に残し、資料の整理や仕組みづくりのように専任に近い時間が要る作業を外部に頼む分け方です。こうしておけば、外部の会社が替わっても業務の判断の基準は社内に残ります。
AIエージェントの開発費用は何で決まりますか？
対象にする業務の範囲、資料とデータの状態、社内システムとのつなぎ、合格の条件、稼働後の更新の仕方の5つで決まります。当社は業務を伺ってから、対象の人数・削減時間・時給・期間で効果を試算し、その効果に見合う金額を1つお出しします。
開発した後に、続けてかかる費用はありますか？
あります。AIやクラウドの利用料と、運用保守の費用です。業務のやり方や単価表が変わったときの直しも運用保守に含めます。判断の基準や参照するデータを社内で変えられる作りにすると、外部に頼む回数を減らせます。
社内文書を検索して答えるAI（RAG）の開発も頼めますか？
頼めます。規程やマニュアルなどの社内文書を検索してから回答を作る仕組みです。どの文書を、誰が、どこまで見てよいかを先に決め、実際の質問で答えの精度を確かめてから本番に進みます。
小さく試す段階で終わらせないために、何をしますか？
着手する前に、何ができたら合格かを書面で決めます。試作では使えるかどうかだけを確かめ、ログインや社内システムとの連携は、使えると分かってから本番で作ります。試作の結果から、本番に進むかどうかを判断しやすくなるからです。
機密情報を扱う業務でも開発できますか？
できます。参照できるデータの範囲、使う人の権限、操作の記録を、御社の情報セキュリティの決まりに合わせて設計します。最初の30分の相談では、機密資料をお送りいただく必要はありません。
どのAIモデルを使いますか？
御社がすでに契約している環境を確かめてから選びます。Microsoft 365とCopilot Studio、ChatGPT、Claude、Geminiなどから業務に合うものを選び、選んだ理由を設計書に書き残します。
相談したら、必ず開発を頼まないといけませんか？
いいえ。まず対象の業務と資料の状態を伺います。今あるAIツールの設定や、表計算の整理で済む場合は、開発をせずに進める方法をご提案します。
会社紹介
株式会社AIworker
東大発のAIベンチャーです。経営課題の整理からAIエージェントの開発、現場に入り込む伴走、社内AI人材の育成まで一社で担います。製造・商社・IT・人材・食品など、100社以上（2026年10月時点）の業務にAIを組み込んできました。
開発したAIが現場で使われるまでの伴走や、社員の育成も同じ会社で受け持てるため、作った後の定着まで一続きで進められます。
- AI戦略経営課題を整理し、AIで変える業務と順番を決めます。
- 開発業務に特化したAIエージェントの開発と、稼働後の運用保守です。
- 伴走現場に入り、AIが日々の業務で使われるまで一緒に進めます。
- 社内AI人材の育成社員がAIを使いこなし、自分で直せるようになるための研修です。
無料相談
どの業務からAIエージェントにするか、
30分で整理します
30分の相談では、AIにしたい業務と、時間がかかっている作業、資料の置き場所を伺います。
- 対象にしたい業務と、担当している人数
- 今のやり方で時間がかかっている作業
- 過去の資料やデータの置き場所
- 社内で使っているAIツールとシステム
この段階では、機密資料の添付は不要です。
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