AI 活用支援｜業務導入・ログ解析・コンテンツ運用支援

AI を「流行だから」ではなく、保守・調査・ドキュメント化・自動化のための実践的な道具として使う。長年の開発経験があるからこそ、AI の出力を正しく評価し、業務に組み込めます。

このページでは、AI を入れる場所の見極め、情報の扱い、出力の確認の仕組みを扱います。業務全体の詰まりの整理はDX推進・システム改善で、決まっている作業の自動化は自動化支援でご相談ください。

こんな課題はありませんか

コード解析 — AI を活用して大規模・老朽化したコードの構造を素早く把握し、調査や移行の初動を加速
ドキュメント生成 — コードや運用記録から、仕様書・手順書のたたき台を AI で生成し、人の目で仕上げ
ナレッジ整備 — 散在する社内情報を整理し、AI で検索・参照できる形に構築
業務効率化 — テストケース作成支援、業務フロー分析、問い合わせ対応・定型文書作成など、効果の出やすい業務から AI を導入
開発・ツール作成 — AI コーディングエージェント（Claude Code 等）を活用して、Web サイト・社内ツール・自動化スクリプトの開発を加速します

AI の出力をそのまま信用しない、という点も含めてご支援します。検証の仕組みとセットで導入するのが私たちの方針です。

顧客対応でのAI活用例として、当事務所では、やり取りの要約と次のアクションを整理するIron Goyokiki (アイアン御用聞き)を開発し、実際の業務で運用しています。

活用テーマが具体的に決まっていなくても相談できますか？

はい。「AI を何かに使いたいが何から始めればよいかわからない」という段階でも歓迎です。業務を伺いながら、効果の出やすいテーマを一緒に絞り込みます。

社外秘の情報を AI に入力することへの不安があります。

もっともな懸念です。外部のクラウド AI サービスと社内情報の取り扱いについては、情報セキュリティの観点から整理し、入力してよい情報の範囲をご提案します。外部に送信しない形で使えるローカルの AI ツールの活用も検討できます。

AI の出力が正しいかどうか、判断できる人が社内にいません。

AI 出力の評価・検証の仕組みを含めた導入を行います。「AI が出力したから正しい」という前提では進めず、確認・検証のプロセスをセットで設計します。

クラウド AI とローカル AI はどう使い分けますか？

ChatGPT・Claude などのクラウド AI は機能が豊富ですが、入力したデータが外部サーバに送信されます。社内の機密情報や個人情報を扱う場面では、外部に送信しない形で使えるローカルの AI ツールを検討します。業務内容と情報の機密度に応じて、適切な選択肢をご提案します。

お問い合わせから、興味のあるテーマをお聞かせください。