● 伴走型AI顧問 ／ AI ADVISOR — 総合営業資料 完全版
初月10万円で、
AI顧問、使い放題。
AI社員、開発し放題。AI研修、受け放題。AI導入設計・戦略、立て放題。
会社訪問、依頼し放題。最先端のAIを取り入れて不安を安心に、「うちにはAI社員がいる」と言える会社へ。
月2回
初月10万円・翌月から月30万円（税別）
御社の業務を覚えたAI社員を、いつものチャットに。
CONTENTS／ この資料の構成
序章事例集
AI社員に任せた例、全社にAIを入れた例、そして両方を支える仕組み
01AI時代による世界の変化について。
AIの未来、データとエネルギー、企業の準備
02フルリモートのAI社員
6部門の定型業務を任せ、業務を効率化
03事業を伸ばす為のAI研修
全6回の実務セッションで、幹部・スタッフが自分の仕事で実践
04AI導入設計・戦略
使うAI・保存先・権限・セキュリティの設計と、カンパニーブレインの構築
06投資対効果と価格
外注・採用との費用比較と、毎月の効果測定
07AiWiLLについて
担当者・実績と、ご相談から開始まで
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序PROLOGUE
事例集
弊社の顧問先では、仕事がこう変わっています。
AI社員に仕事そのものを任せた例と、社員の皆さんがAIを使えるようになった全社導入の例。
最後に、その両方を支えている仕組みをご紹介します。
CASE 01／ AI社員が仕事をする マチモリ不動産（三好 明 代表）
まず、情報が自動で残る会社にした。
マチモリ不動産
以前は、電話・紙・記憶に分散。誰が何を抱えているか、社内で一覧できない状態でした。
↓
Slackに自動で集まる担当・期限・結果を、同じスレッドに残す↓
Notionで、検索できる会社の記録へ案件問い合わせ経費
入口を整えるGoogle Workspace・電話代行・オンラインFAXなど、文字で記録が残る道具にそろえる。
打合せも残すPlaudで録音。日々のやりとりを、AIが読める情報として蓄積する。
AIに仕事を任せる前に、AIが読める情報をつくる。カンパニーブレインの土台です。
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CASE 01／ AI社員が仕事をする マチモリ不動産（三好 明 代表）
いまは、Slackでメンションするだけ。
残した情報を読むAI社員をSlackに置きました。人に聞くのと同じ言葉で、仕事が進みます。
SLACK ／ 三好代表 ↔ AI社員業務の流れを再現 依頼するいま未着手の
案件ある？
→
AIが会社の記録を確認案件データベースを確認
止まっている案件を抽出
担当と最終更新日を付けて報告
未返信の確認「返せてないお問い合わせある？」メール・電話・FAX・宿泊ゲストの4チャンネルを横断。未返信のスレッドを緊急度順に並べる。
経費の申請「この領収書、経費申請しといて」写真から日付・金額・勘定科目を読み取り、申請を準備。最後は人が承認する。
情報が残っているから、AIが答えられる。
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CASE 02 — DESIGN／ AI社員が仕事をする 水産加工・鮮魚卸の会社
LINEに注文を送るだけで、書類が4つできる。
同じ内容を、書類ごとに何度も書き写す仕事を減らす設計です。受注と目方を入力し、人が出来上がった書類を確かめます。
LINE注文内容を送る
商品・数量・送り先を記録
入力 2 ／ 出荷時確定した目方を送る
単価を掛けて金額を計算
→
出荷伝票・行き先の札を作成
方面ごとの書式で、一括出力
書類ごとに別のデータを持たず、同じ注文データから作る。
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CASE 03／ 全社にAIを入れる 外国人材の紹介・教育の会社（匿名）
社員全員が、自分の仕事をAIで進める。
第2回までに、実業務の要件定義・AIによる実行・マニュアル化を実践。いまは全スタッフがChatGPT Workで、自分の定型業務をルーティンにしています。
01業務の要件を決める
何を、どう仕上げるか。
必要な情報と完成条件を整理。
業務の要件定義
→
02AIに実行させる
自分の仕事をAIに任せ、
結果を確認・修正する。
実際の仕事の成果物
→
03マニュアルにする
うまくできた仕事の手順を、
ファイルにして残す。
再現できる手順書
→
04ルーティンで回す
残した手順を使い、
繰り返す業務をAIに任せる。
日々使うルーティン
スタッフ一人ひとりに自分の業務を進めるAI
会社に積み上がるもの要件定義・マニュアル・ルーティン
全スタッフの仕事が一つずつマニュアルになり、AIで進められる業務が増えています。
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CASE 04／ 全社にAIを入れる 地方の老舗旅館（匿名）
返信も、情報収集も、記事も。自分たちで進められるように。
地方の老舗旅館で、手が回らず止まっていた3つの仕事にAIを導入しました。
以前の悩み80件以上が未返信。「全部返さないと」と思うと、手がつけられない。
溜まった口コミから、順に返せるようになった。
以前の悩み情報集めと書類の負担が大きく、設備更新も後回しに。
使えそうな制度が出たとき、検討を始められる。
以前の悩みSEOを知らず、公式サイトの更新は制作会社に頼んでいた。
集客のための発信を、自分たちで進められる。
図は、支援した仕事の内容を示す説明図です。
人は増えていません。打てる手の数が増えました。
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CASE 05／ 全社にAIを入れる 株式会社WECS（渡辺さん）
手書きメモから、Excelの報告書へ。
株式会社WECSでは、手書きの点検メモ・図面・Excelを使う現場にAIを導入しました。
株式会社WECS 訪問時→
AIが内容を読み取り、下書き
担当者が確認・修正して完成
一から清書する仕事が、AIの下書きを確認する仕事へ。
仕入先への発注も見積データを見て手作成していたメールを、業務システムの情報から、仕入先別の下書きに。
報告書の図は、仕事の流れを示す説明図です。
AIに不慣れだった担当者が、いまは日々AIエージェントを使っています。
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CASE 05／ 全社にAIを入れる 株式会社WECS（渡辺さん）
社員16名が、AIと仕事を進めている。
使うAI・資料の置き場・権限・担当を設計し、社員16名へ導入済み。一人ひとりが、自分の実務でAIを使うようになりました。
16名 導入済み
WECSでの打合せ・AI研修ツールを選定業務に合わせて、使うAIと資料の保存先を決定。
権限を設計誰がどの情報を読み、操作できるかを整理。
担当と進め方を決定導入・管理・実務での確認を担う人を決定。
社員16名へ導入各スタッフがAIと一緒に、日々の仕事を進める。
導入設計から、16名の実務で使うところまで。
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CASE 06／ 両方の土台 AiWiLL株式会社（自社）
AI社員も、人も、同じ会社の情報から始める。
支援の土台は、AIが読む情報を整えること。AiWiLLも、カンパニーブレインを中心に仕事をしています。
AI社員
定型業務を任せる
朝の司令塔／請求書
会計の点検／顧客への連絡
→
カンパニーブレイン
会社の最新版は、ここに。
- 部門ごとの資料経営・営業・提供・マーケ・経理・管理
- 決めた理由何を見て、なぜそう判断したのか
- 仕事の手順と成果物やり方と、実際に出来上がったもの
←
AIを使う社員
事業を伸ばす仕事へ
提案書／記事
分析／調べもの
↖ やった仕事と、決めた理由を毎日書き戻す ↗
同じ情報を使い、仕事の知識を会社に残す。御社に作るのは、この仕組みです。
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01PART 01 / 07
AI時代による
世界の変化について。
AIは人を滅ぼすのか。データとエネルギーから、その未来を考えます。
人の意志と会社の知識を、どうAIに渡していくかを見ていきます。
PROLOGUE／ 身近になるAI
知能が、
水や電気のようになる。
水や電気を使うように、誰もが高度な知能を使える時代へ。AIなしで働く姿は、やがて、ガラケーで仕事をする姿に見えてきます。
AIの進化によって、より少ない費用で、より多くの仕事ができるようになっています。
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POSSIBILITY／ 実現できることが広がる時代
思い描いたことを、
実現しやすい時代へ。
資金や人手が足りず、諦めていたことがある。AIは、その実現を助けます。
調べる、考える、つくる力を多くの人が使えるようになる。それが「実現の民主化」です。
実現できることが増えるとき、何が人を分けるのでしょうか。
WHAT HAPPENS／ その世界で、何が起きるか
「できること」だけでは、差がつきにくくなる。
AIができる仕事が増えるほど、知識やスキルを持つことに加えて、それを何に使うかが問われます。
まず、頭脳の仕事から
資料づくり、分析、翻訳、デザイン、プログラミング。頭脳を使う仕事で、AIの実用化が進んでいます。
やがて、現場へ
将来、ロボットが点検などの現場業務を担う可能性もあります。仕事の手順を記録することは、その準備にもつながります。
では、人間の役割はどう変わるのでしょうか。
THE ANSWER／ 出発点は、人間の意志
何のためにAIを使うかを、
私たちが決める。
何を実現したいかを決めるのは、人間です。AIは、その実現を支えます。
AIで実行できることが増えるほど、「何をしたいか」という意志が大切になります。
私たちはこれを「意志の時代」と呼んでいます。AIと意志（WILL）が、AiWiLLの社名の由来です。
SHIFT／ チャットからエージェントへ
AIに、仕事を任せられるようになった。
BEFORE
チャットAI
質問に答え、文章やアイデアを提案する。実際の作業は人が進める。
→
NOW
AIエージェント
依頼に沿って調べ、資料をつくり、PC上の作業まで進める。
24時間働くフルリモート社員を迎えるようなものです。
時間を選ばず頼める
深夜や休日も、チャットから仕事を依頼できる
教えた仕事が残る
手順や判断基準を、会社の資料として残せる
御社の仕事を覚える
資料や指示を更新し、仕事の精度を高めていく
THE QUESTION／ AI時代による世界の変化
AIは、人を滅ぼすのか？
人間より賢いAIが生まれたら、人間は必要なくなるのでしょうか。映画の中の話に思えた問いが、AIの進化とともに、現実の議論になっています。
未来について考えるには、AIの「賢さ」だけでなく、何を目的に動き、どんな設備や情報を使うのかを見る必要があります。
まずは、AIが動く仕組みから考えてみましょう。
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DATA × ENERGY／ AI時代による世界の変化
AIの世界は、データ × エネルギー。
画面の向こうのAIも、実際には計算機の上で動いています。
計算の材料データ文章・画像・音声
業務の記録・人の判断
→半導体・サーバーで計算するAIモデル↑ 電力で動く
→仕事の結果回答・成果物説明・予測・資料
接続したツールでの作業
AIはデータからパターンを学び、依頼されたときにも計算を行います。学習にも、回答を返す処理にも、計算資源と電力が必要です。
「データ × エネルギー」は、この土台を表す言葉です。性能が二つの量だけで決まるわけではなく、モデルの設計や学習方法、データの質も関わります。
参考：Hoffmann et al.「Training Compute-Optimal Large Language Models」 ／ DataComp-LM
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THE PHYSICAL LIMIT／ AI時代による世界の変化
AIの進化には、電力と設備が要る。
AIを動かすには、半導体、電力供給、冷却設備が必要です。計算機を増やすためには、こうした設備も増やさなければなりません。
自動化や自己改善が進んでも、計算機を動かす物理的な条件は残ります。電力供給や送電網、設備の整備が、拡大の速さを左右します。
赤堀の見立て
物理的にエネルギーがボトルネックとなり、人類を滅ぼすほどの計算量は確保できない。
世界のデータセンター全体の
年間電力消費量
AI専用施設だけの数字ではありません。
1 TWh＝10億kWh。将来値は予測です。
電力消費量・設備制約の出典：IEA「Key Questions on Energy and AI」（2026） ／ IEA「AI and energy security」
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WHAT COMPANIES CAN DO／ AI時代による世界の変化
では、会社は何を準備すればいいのか。
高度なAIを使えるようになっても、会社の仕事に必要な材料は、会社の中にあります。
AIの提供側で進むことモデル・計算基盤の進化
AIモデルを開発する。半導体やデータセンターを整える。新しい技術を、サービスとして使えるようにする。
自社で進められること会社のデータを、AIに渡せる状態へ
仕事の記録を残す。最新版と判断の理由を揃える。必要な情報を、必要なAIが参照できるようにする。
新しいAIを待つ間にも、この準備は進められます。何を頼み、何を見せれば仕事が進むのか。それを整理しておくほど、新しいAIも自社の業務に取り入れやすくなります。
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YOUR COMPANY’S DATA／ AI時代による世界の変化
御社の仕事には、御社の情報が要る。
たとえば「この案件の見積もりをつくって」と、同じAIに頼んだ場合。
会社の資料を渡していない一般的な見積もりの形
項目や書き方は提案できます。しかし、御社の単価、担当範囲、過去に起きた問題までは、前提にできません。
必要な資料を参照できる御社の条件を踏まえた下書き
最新の単価表、過去の見積もり、対応範囲、例外の判断理由を読み、根拠を示しながら案をつくれます。
同じAIでも、参照できる情報で答えは変わります。独自データは、自社の仕事に合う答えをつくる重要な材料です。
見積もりは仕組みを説明するための例です。参考：AWS「What is RAG?」
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READING YOUR KNOWLEDGE／ AI時代による世界の変化
会社の資料は、仕事のたびに読ませられる。
会社で管理する資料・ルール・記録
最新版を更新する
読む権限を決める
→必要な情報を取り出すAIが参照する
依頼に関係する箇所を読む
根拠とともに判断材料へ
→人が確認する回答・成果物
内容を確かめる
修正を次の仕事に残す
会社の情報を使わせる方法は、AIそのものを追加学習する方法だけではありません。必要な資料を探して、その場で読ませる方法もあります。検索した情報を回答に使う仕組みは、RAGと呼ばれます。
資料を読ませることと、モデル自体を学習させることは別です。一度渡せば永久に覚えるわけではないため、仕事のたびに最新の資料を参照できることが大切です。
AIに渡す情報・利用目的・保存先・閲覧権限を決めることも、会社の準備に含まれます。
参考：AWS「What is RAG?」
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AI READY／ AI時代による世界の変化
「データがある」を、「仕事に使える」へ。
AI Readyとは、会社の情報を、人とAIが仕事に使える状態にしておくことです。
残っている経験を記録にする
結果だけでなく、何を見て、なぜそう決めたのかを残す。会議、商談、日々の作業に材料があります。
読める必要な情報に届く
どこが最新版かを決め、必要な範囲で参照できるようにする。データを集めただけでは、仕事に使えません。
使い続けられる仕事に合わせて更新する
古い単価や手順のままにしない。実際の仕事で見つかった間違いや改善を、会社の資料へ戻します。
情報の量に加えて、正確さ・新しさ・判断の理由。会社のデータは、使える形にすることで力になります。
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KNOWLEDGE THAT LASTS／ AI時代による世界の変化
AIが変わっても、会社の経験は残せる。
使うAIやツールは、これからも変わっていきます。一方で、お客様が大切にしていること、過去の失敗、現場で覚えた段取りは、御社が積み上げてきたものです。
その知識を会社が管理する資料として残しておけば、使うAIを替えるときにも参照できます。ツールの選び直しと、会社の知識の蓄積を切り離して考えられます。
当日の判断や気づきは、時間がたつと細部を思い出しにくくなります。今日の仕事を記録し、次の仕事で使える状態にしていきます。
今日の仕事経験・判断を残す↓会社の資料人とAIが参照する↓次の仕事使って、改善を残す 企業のAI時代への準備は、自分たちの知識をAIに渡せる状態にすること。では、会社の何を記録しておけばよいのでしょうか。
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THE CONDITION／ AIに伝える会社の情報
AIに、御社のことを伝える。
AI Readyを進める出発点は、やりたいこと、強み、これまでの経験や判断を言葉にすることです。
何を積み上げてきたのか
判断基準・失敗の記憶・顧客への理解
この3つの答えを「文脈（コンテキスト）」と呼びます。AIに仕事を任せるための、大切な情報です。
AI ADOPTION／ AI時代による世界の変化
中小企業のAI活用は、すでに始まっている。
中小機構の調査では、導入・検討中の企業があり、業務効率化への効果も報告されています。
20.4%
AIを導入済み
予定・検討中を含めると
39.0%。
導入状況への回答：1,647社87.0%
業務効率化・時間短縮が目的
AIを導入した企業が、
導入目的として回答。
導入企業の回答：331社83.2%
業務効率化・時間短縮に効果
AIを導入した企業が、
効果として回答。
導入企業の回答：327社目的を決めて使い、仕事がどう変わったかを確かめる。AIの活用は、すでにその段階に入っています。
出典：中小機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（2026年3月公表）。2025年11〜12月調査。生成AIに限定しないAI全般。設問ごとに回答企業数が異なり、目的・効果は複数回答。
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GETTING STARTED／ AI時代による世界の変化
使う方針と、進める人が課題になる。
生成AIを使うかどうか、誰が進めるのか。多くの企業が、この段階で課題を抱えています。
50.9%
生成AIの活用方針を
決めていない
全回答企業6,645社のうち、3,388社。
質問：生成AIの活用方針について55.1%
活用を推進する
専門人材がいない
活用を推進していない理由への回答4,358社のうち、2,403社。
複数回答。左の設問とは回答対象が異なります。何に使うかを決め、実際の仕事で試す。そのための「人」と「進め方」を、AiWiLLは一緒に用意します。
出典：東京商工リサーチ「2025年 生成AIに関するアンケート調査」。数字は同じ母集団の課題ランキングではなく、別々の設問への回答です。
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PASSING ON KNOW-HOW／ 経験と判断を引き継ぐ
ベテランの経験や判断を、
次の担当者へ引き継ぐ。
たとえば、見積もりを決めた理由や、お客様への対応で気をつけること。
その人の頭の中にある知識を言葉にして、会社の資料に残します。
AI社員はその資料を読み、次の仕事の下書きや判断材料に使います。
経験を記録し、次の仕事で使えるようにする。
OUR METHOD／ 伝え方には、型がある
意志と文脈をAIに伝える方法論、
「考脈学（こうみゃくがく）」。
第一工程起こす
頭の中を言葉に起こす。録音ひとつから始まる
第二工程収める
誰が見ても・AIが読んでも迷わない構造に収める
第三工程渡す
AI社員に仕事を教え、働く環境を整える
第四工程磨く
対話で見つけた改善点を反映し、精度を高める
四工程で御社の文脈を整理したものが、「◯◯社カンパニーブレイン」です。AI社員が参照する、会社の資産になります。
体系を公開しています：aiandwill.com/koumyakugaku/
AI ADVISORY／ AiWiLLのAI顧問
仕事をAIに任せ、人はAIを使って事業を伸ばす。
AIで業務を効率化し、事業を伸ばす。そして、会社の価値や文化を残し続ける。
AI顧問使い放題。月2回の定例枠で、なんでも何度でも。AI社員開発・AI研修・AI導入設計と戦略・会社訪問。「うちにはAI社員がいる」と言える会社へ。
月2回の打合せ
事業成長に直結する使い方を、AI顧問が提案する。
御社の理想の実現に、AiWiLLのすべてを使います。AI以外のお手伝いも、お客様同士のご紹介も。
02定型業務を任せる
AI社員の導入
繰り返す仕事をAI社員に任せ、
日々の手作業を減らします。
03人がAIを使う
事業を伸ばす為の
AI研修
全6回の実務セッションで、
自分の仕事にAIを取り入れます。
04会社の情報を整える
AI導入設計・戦略
使うAI・保存先・権限・セキュリティを設計し、
カンパニーブレインを構築します。
05御社の仕事場で
会社訪問
現場に伺い、一緒に考え、その場で試す。
使い方を一緒に模索します。
ここから、4つの支援を順にご説明します。
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24時間働く、
フルリモートのAI社員。
日々の定型業務を任せ、手作業を減らす。
会社の資料やルールをもとに働く社員を迎えるようなものです。
ROUTINE WORK ／ AI社員の担当範囲
AI社員には、繰り返す仕事を任せる。
決まった材料・手順・確認基準で進める仕事を、会社の各部門から選びます。
会社の資料・ルール
AI社員
決まった材料
決まった手順
決まった確認基準
経営判断、新しい企画、売上を伸ばす打ち手は、人がAIを使って考えます。第3部でご紹介します。
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BUILD THE ENVIRONMENT／ AiWiLLが選定・接続
AI社員が働く環境を、AiWiLLがつくる。
AI・バーチャルコンピューター・データベース・メッセージツールを、業務に合わせて選定・接続。
いつものチャットから依頼し、AI社員が業務ツールで作業できるようにします。
依頼・確認
メッセージツール
文章・写真・ファイルで頼む
→仕事を実行する環境
バーチャルコンピューター
VPS・クラウドPCなど
資料と指示をもとに、必要なツールを操作
→業務ツール・連携先の例
Microsoft Excel
kintone
YouTube
Instagram
マネーフォワード
クラウド会計
freee会計書類・報告書・発信・会計への登録
Notion
Google Drive
GitHub
Box 図は構成と連携先の例です。利用サービス・契約プラン・権限に合わせてAiWiLLが設定します。送信・公開・会計への登録は、合意した確認・承認の手順で進めます。
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BUILD WITH YOUR TEAM／ 現場からAI社員をつくる
現場の仕事を、AIに任せられる形にする。
AiWiLLが現場に伺い、スタッフの方と対話しながら、実際の仕事を理解します。
業務を整理してデータに残し、AI社員が仕事を進められるようにします。
01
現場に伺う
実際の作業と、使っている書類・画面を見ます。
02
スタッフと話す
いつもの進め方、困りごと、判断の基準を聞きます。
03
業務を整理する
必要な材料・手順・完成物と、人が確認する箇所を決めます。
04
データにする
書類や口頭の説明を、AIが読める資料・手順・良い例にします。
05
使って確かめる
AIに仕事をさせ、スタッフと結果を確かめ、手順と設定を直します。
AIが読める形で残すもの
一つの仕事を、
ここまで具体的に。
御社の環境に、仕事の知識と手順を残す。その情報を使って、AI社員が日々の業務を進めます。
訪問を含む支援の範囲・実施方法は、契約前に相談して決めます。
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ROUTINE 01 ／ 経営管理
毎朝・月初に、確認する情報が揃う。
数字や記録をまとめる仕事を任せ、経営者は内容の確認と判断に時間を使います。
会議の記録業務の流れ・成果物のイメージ
01入力
会議メモ
会議で残したメモを渡す
02AIが整理
記録を分ける
記録と次の行動を整理する
03人が確認
内容を確かめる
決定した内容と発言を区別する
04保存先
会社の会議記録
Notion Notionへ保存する
会議メモを議事録・決定事項・担当者別TODOに整理し、Notionへ保存する。
朝の予定整理
タスク・前日の記録・カレンダーから、予定と期限を一覧にしてSlackへ届ける。
月次の経営資料
Excelの実績と目標を集計し、予実差・未確認の数字・近い期限を一覧にする。
人が確認すること数字の正確さ、決定事項と発言の区別、優先順位と対応。経営判断は人が行います。
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ROUTINE 02 ／ 営業
商談後の記録・見積・フォローを、滞らせない。
合意した内容を記録し、決まった条件に沿って営業事務を進めます。
商談後のメール業務の流れ・成果物のイメージ
01入力
商談メモ
合意した内容をもとにする
02AIが作成
お礼・次の対応
決まった内容を文章にする
03人が確認
宛先・約束ごと
金額・納期・約束ごとも確認
04下書き先
いつものメール
Gmail
OutlookGmail・Outlookに用意する
商談メモから、お礼と合意した次の対応を整理。Gmail・Outlookに下書きを用意する。
見積書の作成
確定した商品・数量・条件と料金表から、Excelの指定様式で見積書を作る。
案件台帳の更新
商談記録からkintoneの状況・次回対応日を更新し、未対応や期限超過を週次で一覧にする。
人が確認すること宛先・金額・納期・約束ごと。送信や条件の確定、新しい提案内容の判断は人が行います。
WiLLAGENT ／ by AiWiLL Inc.
ROUTINE 03 ／ 提供・現場
現場の記録から、報告書と完了連絡をつくる。
写真・メモ・確定した作業手順を、会社の決まった様式に整えます。
作業報告書業務の流れ・成果物のイメージ
01入力
写真・手書きメモ
現場の記録を渡す
02AIが作成
指定様式の報告書
Microsoft Excel Excelの指定様式に整える
03人が確認
内容・記載漏れ
数値と作業内容を確かめる
04保存先
確認済みの報告書
BoxGoogle Drive 確認後、共有先へ保存する
写真や手書きメモから、Excelの指定様式で報告書を作成。確認後、Box・Google Driveへ保存する。
完了報告
作業記録から定型の報告文をつくり、Gmail・Outlookの下書きに用意する。
手順書の更新
担当者の説明と確定した手順を、Notionなどの決まった書式にまとめる。
人が確認すること読み取った数値、作業内容、記載漏れ。安全・品質に関わる内容と、社外への送信は人が確認します。
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ROUTINE 04 ／ マーケ・発信
決めた企画を、継続して発信する。
テーマや企画は人が決め、制作・入稿準備・結果の集計をAI社員に任せます。
動画の制作・入稿業務の流れ・成果物のイメージ
01入力
決めた企画・素材
企画は人が決める
02AIが制作
動画と入稿素材
決めた企画に沿って制作する
03人が確認
事実・権利・表現
公開前に内容を確かめる
04入稿先
非公開で用意
YouTube YouTubeへ非公開でアップロード
決めた企画と素材から動画・サムネイル・説明文を用意し、YouTubeへ非公開でアップロードする。
記事・SNSの定期制作
決めたテーマ・構成と承認済み資料から記事を下書きし、Instagramなどの投稿文も用意する。
発信結果の定点集計
検索・SNS・動画の決めた指標を集計し、Excelの週次レポートにまとめる。
人が確認すること事実・権利・表現と公開。新しい企画や、結果を見て何を変えるかは、人がAIを使って考えます。
WiLLAGENT ／ by AiWiLL Inc.
ROUTINE 05／ 経理：レシートから仕訳・記帳まで
レシートを送って、仕訳を承認するだけ。
記帳・請求書の下書き・支払や入金の一覧作成などを担当。ここでは、レシートの記帳をご紹介します。
01入力
レシートを送る
LINESlack LINEやSlackに、撮影したレシートを送る。
02AIが提案
仕訳の候補
日付・金額・支払先を読み、勘定科目などの候補を返す。
03人が確認・承認
修正して、OKを返す
金額や科目を確認。必要なら修正し、OKを返す。
04AIが登録
記帳して完了
マネーフォワード
クラウド会計freee会計 お使いの会計ソフトへ、承認された内容を登録する。
レシートの送付 → 仕訳案の確認・承認 → 会計ソフトへの登録完了
登録先はマネーフォワード クラウド会計、またはfreee会計。お使いの環境に合わせて設定します。
支払い・送金は人が行います。
WiLLAGENT ／ by AiWiLL Inc.
ROUTINE 06 ／ 管理
採用事務・社内質問・定時処理を、決めた手順で進める。
人事・総務・情報システムの日々の事務と、同じ質問への対応を支えます。
応募書類の整理業務の流れ・成果物のイメージ
01入力
応募書類
原文と確認項目を渡す
02AIが整理
確認項目ごとに要約
決めた項目に沿って整理する
03人が確認
原文と照合
原文との一致を確かめる
04成果物
応募書類の確認表
Microsoft Excel Excelの確認表にまとめる
決めた確認項目に沿って応募書類を要約し、Excelの確認表にまとめる。
社内質問への一次回答
承認済みの手順書・過去回答を参照し、Slackに届く質問への回答案を用意する。
定時の同期・点検
決めた時刻に指定フォルダを同期・点検し、結果をSlackへ報告する。
人が確認すること応募書類と原文の一致、合否、例外への対応。権限変更・削除・異常時の対処は人が判断します。
WiLLAGENT ／ by AiWiLL Inc.
HUMAN REVIEW ／ 人が確認すること
送信・公開などの前に、人が確認する設計。
送信・入金・公開・削除など、外部に情報を出す操作や取り消せない操作の前に、人の確認を待ちます。すべてのAI社員に共通するルールです。
AIに任せる業務と、人が確認・判断する範囲を決めておきます。
FROM EFFICIENCY TO GROWTH ／ 次に取り組むこと
定型業務が整ったら、新しい仕事をつくる。
AI社員による業務効率化導入には、ひと区切りがある。
経営管理、経理、マーケ、営業、提供、管理。任せたい定型業務を一通り整えれば、導入は一区切りです。
運用・改善を続けながら、日々の手作業を減らしていきます。
→人がAIを使う事業成長新しい仕事の可能性は、尽きない。
誰に、何を届けるか。新しい商品、営業施策、サービスをどうつくるか。ここからは、その都度考える仕事です。
幹部もスタッフもAIを使い、考え、試し、売上につながる仕事を増やしていきます。
次の章では、全6回の実務研修をご紹介します。
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03PART 03 / 07
事業を伸ばす為の
AI研修
全6回のセッションで、幹部・スタッフが自分の仕事で実践する。
実演を見て、本人が操作し、自社の仕事で使ってみる。
AI ADOPTION & TRAINING／ 導入設計と実務研修
AIを使う環境を整え、実務で学ぶ。
会社へのAI導入設計と、全6回の実務研修。どちらも受け放題です。
環境を整えながら、経営者・幹部・スタッフが事業を伸ばす仕事にAIを使います。
会社の環境を整える
会社へのAI導入設計
いまの業務・ツール・情報の置き場を確認し、何から導入するかを決めます。
使うAI・契約プランデータの保存基盤閲覧・操作の権限導入計画・役割分担
会社に残すものAI導入計画、ツール構成、権限・運用ルール
自分の仕事で使う
全6回の実務研修
AI Readyの考え方から、業務の要件化、ツール接続、自動化、クラウドと権限、AI社員の構成まで学びます。
実演で知る→自分で操作→仕事で試す
会社に残すもの業務の要件・成果物・手順、接続・自動化の記録、共有ルール
実務で使う→つまずきを確かめる→環境と使い方を改善する
会社の設計と人の実践を、同じ支援の中で並行して進めます。
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SIX SESSIONS／ 全6回の実務研修
全6回で、自分の仕事にAIを取り入れる。
月2回・隔週90分、3か月の6回セッション。
AI Readyから、業務の要件化・接続・自動化・情報共有へ。AI社員の構成まで学びます。
1か月目
第1回導入・AI Ready
AI時代の変化と、会社の準備を学ぶ。
第2回業務を形に残す
仕事を分解し、要件・成果物・手順を残す。
2か月目
第3回API・MCP・CLI
接続の違いを学び、業務に必要な道具へつなぐ。
第4回ルーティン自動化
安定した仕事を、決めたタイミングで動かす。
3か月目
第5回クラウドと権限
最新版の共有と、読む・更新・公開の権限を学ぶ。
第6回AI社員の作り方
VPS・AI・データベース・チャットの構成を学ぶ。
研修と並行して進めることAI・プランの選定／保存基盤・権限の整備／合意したAI社員の制作・改善
各回の題材と進み方は、御社の課題や利用状況に合わせて調整します。
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AI SESSION／ 第1回
導入・AI Ready
AI時代に会社が何を準備するかを学びます。
自社のデータをAIに渡して仕事に使うために、導入の目的と管理の範囲を決めます。
会社のデータAI Readyを理解する
自社のデータを安全にAIへ渡せるか。AIがそれを安全に、必要な範囲で使えるか。この二つから、会社の準備を考えます。
仕事の分担任せる範囲を決める
何に使い、どこまで任せるか。AIが行う作業、人が確認する操作、管理する情報を整理します。業務の要件と成果物を残す進め方も学びます。
利用のルール設定と情報の扱いを確認する
会社の情報を使う前に、契約・設定上の学習への利用条件と、入力してよい情報の範囲を確認します。会社として最新版を置く場所の候補を一つ決めます。
その場で決めるAIに任せる作業 ／ 人が確認する操作 ／ 入力してよい情報 ／ 最新版を置く場所
仕事に残るもの導入の目的、AIと人の担当範囲、入力する情報の範囲、設定の確認事項、最新版を置く場所の候補。
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AI SESSION／ 第2回
業務を形に残す
自分の仕事を分解し、要件をファイルにして、実際にAIで進めます。
やりたいこと・必要なデータ・実行環境を揃え、成果物と次に使う手順まで残します。
01仕事の棚卸し
AIとの対話で、普段の仕事を3〜5件に整理。
→02一つの業務を分解
人とAIの工程を分け、今日進める仕事を選ぶ。
→03要件をファイルに
目的・材料・手順・完成条件を書き、本人が読む。
→04実行して確かめる
要件をAIへ渡して実行。完成条件で成果物を確認。
→05手順を残す
使えたやり方を、次回も使えるマニュアルにする。
要件に書くこと目的・きっかけ・入力・手順・完成条件・受取人・確認者。
「何ができたら完了か」を、人が読んで確かめます。
演習例：会議の準備、企画書の作成、資料の集計など、自分の実務から一つ選びます。
仕事に残るもの一つの業務の要件ファイル、実際の成果物、新しい材料でも同じ仕事を頼める実行マニュアル。
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AI SESSION／ 第3回
API・MCP・CLIで、働ける幅を広げる
第2回の仕事を、外部の業務システムやファイルにつなぎます。
API・MCP・CLIの違いを理解し、その仕事に必要な接続を一つ試します。
データをやり取りするAPI
業務システムと、決まった形式でデータをやり取りする窓口。
AIから道具を使うMCP
AIが外部の道具や情報を使うための接続の仕組み。
コマンドで処理を動かすCLI
文字のコマンドで、PCやサーバーの処理を動かす方法。
その場で試す必要な接続を一つ選ぶ → 読む・変更する範囲を確認 → 接続して前回の仕事を実行する。
認証情報の管理と、人が確認する操作も一緒に確かめます。
必要なサービスや処理に合わせて接続を選びます。コードの自作を全員に求める内容ではありません。
仕事に残るもの選んだ接続、参照・操作の範囲、実行結果と残る課題。次は同じ接続で別の入力を試します。
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AI SESSION／ 第4回
ルーティンを組んで、自動化する
手動で安定して進められた仕事を、決まったタイミングで動かします。
手順と実行条件を分け、確認方法と止め方まで練習します。
どう進めるかSkill
何を読み、どんな手順で進め、どう確かめるかを残したもの。
いつ動かすかRoutine
その仕事を、いつ・どんな条件で動かすかの設定。
動作を確かめるTest run
設定した仕事を試しに動かすこと。実際の処理として確認します。
その場で試す第2回・第3回で安定した仕事を選ぶ → 手順と実行条件を設定 → 試運転する。
読む情報・保存先・人の確認・失敗時の扱いを決め、停止や一時停止の方法まで確かめます。
自動化した後も、次の周期の結果を確認します。送信・公開などは、人の確認を挟みます。
仕事に残るもの仕事の手順、ルーティンの設定、試運転の記録、確認方法と止め方。
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AI SESSION／ 第5回
クラウドと権限
会社の情報をクラウドに残し、チームで同じ最新版を使います。
AIに渡す前提や資料（コンテキスト）を共有し、誰が読めて、誰が更新できるかを決めます。
会社の共有領域最新版を確認・更新する場所を決める
仕事の前提・資料・手順・判断基準を残します。情報ごとに正式な編集元を決め、そこを読み直して使います。
保存先は、御社の環境に合わせて選びます。
人とAIの権限を分ける読む
仕事に必要な情報だけを参照できるようにする。
更新する
誰が内容を直せるか、どこまで変更できるかを決める。
公開する
社外に出してよい情報と、確認する人を決める。
経営と現場などで情報を分け、実際のアカウントで権限を確かめます。
その場で試す別のメンバーが同じ情報と手順を読み、仕事を進めます。
つまずいたところを直し、入力してよい情報と共有ルールを残します。
仕事に残るもの共有する正系、権限表、入力・共有のルール、別のメンバーが使って確かめた結果。
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AI SESSION／ 第6回
AI社員の作り方
VPS・AI・データベース・チャットの、四つの構成を学びます。
それぞれがどうつながり、一つの仕事を進めるかを確認します。
依頼と結果の受け取りチャット
人が仕事を頼み、成果物と確認事項を受け取る場所。
⇄VPS常時稼働するクラウドのPC
AIエージェント指示と資料に沿って仕事を進め、成果物を残す。
業務と権限に合わせて環境を分けます。
⇄仕事で参照する情報データベース・資料
会社の情報・手順・判断基準。最新版を置く場所を先に決める。
その場で試す一つの担当業務と権限を決め、学習用または許可された環境で一緒に動かします。
依頼から下書きの確認までを試し、残る課題と次に取り組む業務を整理します。
仕事に残るものAI社員の構成図、担当業務と権限の範囲、実行・確認の記録、次に取り組む業務。
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REGULAR SESSIONS／ 研修と実務の繰り返し
定例で試し、次の仕事で使ってみる。
月2回・隔週90分。経営者・幹部・スタッフが参加し、実際の仕事を題材に進めます。
01実演を見る
AIへの依頼、接続、自動化など、その回の操作を知る。
→
02本人が操作する
自分の仕事を題材に操作し、成果物や動作を確認する。
→
03見せ合って確かめる
成果物や動作、確認した理由を共有し、指摘をもとに直す。
→
04自社の仕事で使う
次回までに別の資料や入力で試し、困った点を持ち寄る。
AiWiLLが進めること
- 会社への導入設計、設定・接続の支援
- 合意したAI社員の制作・改善
- 実演、本人操作の支援、次の実践の準備
御社に取り組んでいただくこと
- 使う資料の共有と、業務の説明
- 本人による操作と、実務での試用
- 成果物の確認・判断、利用結果の振り返り
できたことと未確認のことを分け、次に誰が何を試すかを決めます。
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HANDS-ON／ 人がAIを使う実践例
顧客を調べ、提案し、試す。
実際の仕事でAIを使う。
たとえば、新しい商品の提案を増やしたいとき。顧客の課題を確かめるところから、一緒に取り組みます。
1. 顧客を調べる
顧客の声や市場情報をAIで整理し、何に困っているかを考える。情報の根拠は人が確認します。
2. 提案・企画をつくる
AIと案を出し、誰に何を届けるかを決める。提案書や試すための資料を用意します。
3. 試して、振り返る
顧客の反応を確かめ、AIと結果を整理する。伝え方や商品の改善点を考え、次に試します。
実務で得た判断と学びを、会社の知識として残します。
WHAT CHANGES／ 伴走で変わるのは「実行量」
伴走による実行量と作業時間の変化。
月間の施策実行数
4
→
15
導入前 → 6か月後
問い合わせ返信時間
60分
→
15分
導入前 → 6か月後
提案書づくり
半日
→
1時間
導入前 → 6か月後
AIで実行できることを増やし、事業の成長につなげます。
※ 当社支援先の一例です。「6か月後」は効果を測定した時点です。成果は保証していません。
04PART 04 / 07
AI導入設計・戦略
——会社の脳のつくり方
使うAI・保存先・権限・セキュリティを設計し、AIが読む会社の情報（カンパニーブレイン）を整える。
設計する→資料を整える→結果を残す
AI ADOPTION DESIGN／ 使うAIと契約プラン
使うAIとプランを、仕事と会社の条件から選ぶ。
使いたい業務、利用人数、会社での管理方法、費用を確認します。
必要な機能を実際の仕事で試し、使うサービスと契約プランを決めます。
AIの候補例いまの契約を確認し、追加・変更が必要かを検討します。
仕事に合うか必要な機能を比べる
調査、企画、資料作成、データ整理、ツール操作。担当する仕事で使い、出力と使いやすさを確かめます。
会社で管理できるか契約と利用者を決める
個人用・組織用・APIなどを比較。利用者、管理者、請求先、利用上限、連携にかかる費用を確認します。
情報をどう扱うか契約・設定を確認する
入力できる情報、データの保存・学習への利用、外部サービスへの接続範囲を確認します。
設計で残すもの使うAI・契約プラン・利用者・想定費用の一覧
サービス名は候補例です。御社の環境に合わせて選び、利用条件は選定時に確認します。
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AI ADOPTION DESIGN／ データの保存先と更新方法
会社の情報を、どこに置き、どこで直すか。
既存の資料とシステムを確認し、情報ごとの正式な編集元を決めます。
使い慣れた環境を生かしながら、AIが必要な情報を参照できる構成にします。
必要な範囲だけを参照↓人とAIが、同じ最新版を仕事に使う
設計で残すもの情報の配置図 ／ 正式な編集元 ／ 更新する担当 ／ AIの参照先
上記は保存先の候補例です。情報の種類と、いまの利用環境に合わせて選びます。
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AI ADOPTION DESIGN／ 閲覧・編集・実行の権限
人とAIの、読む範囲・操作する範囲を決める。
誰がどの情報を使うかを整理し、AIが使うアカウントと接続先を決めます。
読める情報と、変更できる情報を分けて設定します。
| 情報の区分例 | 読む人 | 編集する人 | AIに認める範囲 |
|---|
| 全社の手順・FAQ | 社内の利用者 | 指定した担当者 | 承認済み資料の参照 |
|---|
| 部門の業務資料 | 該当部門・関係者 | 該当業務の担当者 | 担当業務に必要な資料と操作 |
|---|
| 限定する経営・人事情報 | 個別に指定した人 | 権限を持つ担当者 | 必要な場合のみ個別に設計 |
|---|
送信・公開は、確認する人を決める
AIが下書きを作るところと、人が確認・承認して実行するところを分けます。
設定後に、実際の権限で試す
読めるべき情報が読めるか、対象外の情報に届かないか、想定外の操作ができないかを確かめます。
設計で残すもの人とAIの権限表 ／ 接続に使うアカウント ／ 確認・承認の流れ
接続先は、依頼者本人と異なるアカウントの権限で動く場合があります。実際の契約・設定で確認します。
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AI ADOPTION DESIGN／ プライバシーとセキュリティの設計
AIに渡す情報と、読める範囲を決める。
01入れないものを決める
個人情報・機微情報など「AIに入れてはいけない情報」のルールを、初回に一緒に決めます。
02使う環境を確認する
使う資料・AIに渡す情報・アクセス権限と、契約・設定上の学習への利用条件を、導入前に確認します。
03見せる範囲を分ける
給与・人事・顧客情報は保管場所と権限を分け、各AI社員が読める範囲を限定します。
設計で残すもの：AIに入れない情報のルール ／ 学習利用と入力範囲の確認結果 ／ 機微情報の保管場所と権限の分離
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AI ADOPTION DESIGN／ 設計から社内での利用へ
選んだツールを、使い続けられる環境にする。
必要な設計をまとめ、合意した範囲で設定・接続と実務での検証を進めます。
試して分かったことを、設定・資料・社内ルールへ反映します。
01現状を確認
業務・人・契約
資料の置き場
→02設計を決める
AI・保存先
権限・優先順位
→03設定・接続
必要な環境と
利用手順を用意
→04実務で試す
1つの仕事を
最後まで通す
→05運用を直す
困った点を直し
次の業務へ
AiWiLL設計と導入を支援する
選定案・構成案・権限表をつくり、合意した設定や接続、動作確認を支援します。
御社社内で決め、実際に使う
対象業務と担当者、契約・権限を確認。必要な資料を共有し、実務で使った結果を伝えます。
会社に残すもの導入計画 ／ 構成・権限表 ／ 利用ルール・手順 ／ 動作確認の結果
設計と並行して、全6回のセッションで自分の仕事に使う練習を重ねます。
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INFORMATION／ AIが読む資料を整える
教え方に加えて、
「AIに何を読ませるか」。
読む資料が古ければ、教え方がよくても誤った答えにつながります。
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COMPANY BRAIN／ 仕事の知識を会社に残す
仕事の結果と、人の判断が、会社の知識になる。
内容を
確認して保存→
カンパニーブレイン会社の最新版の
資料と決めごと
仕事のやり方判断基準価値観・会社の歩み
参照できる形で蓄積する
次の仕事で参照する↓いまの社員新しく入る人AI社員
人が内容を確かめて記録を更新し、次の仕事に生かします。
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YOUR WORKSPACE／ いま使っている資料の置き場から始める
カンパニーブレインは、いまの置き場でつくる。
会社の最新版の資料をまとめて管理する場所です。特定の製品を指す名前ではありません。
いまお使いの資料の置き場から始められます。
● ● ●会社の資料配置の説明例
最新版の資料と決めごと
正式な編集元下書き・作業中正式な資料と分けて保管
NotionGoogle DriveGitHubBox 資料を管理する5つの条件
- 最新版がひとつ別バージョンが散らばっていない
- 更新の手順がある変更の理由と履歴を残す
- 書きかけを混ぜない下書きは別の作業場で
- 人もAIも読み書きできるどちらか専用にしない
- 見せる範囲を分けられる給与・顧客情報は保管場所と閲覧権限を分ける
まず確認するのは、「いま、最新版はどこにありますか？」
紙とExcelで管理している会社も始められます。最初の1業務について、資料の置き場を一緒に決めます。序章の点検現場も、その一例です。
古い資料を混ぜると、誤った情報をもとに答える原因になります。この5つを整え、いまの置き場をAIが使える状態にします。
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INFORMATION BY DEPARTMENT／ 部門ごとに必要な資料
6つの部門で、AIが読む資料を整える。
第2部で紹介した定型業務には、それぞれ参照する資料と、確認する基準が必要です。
経営管理
目標・実績・予定・決定事項
→ 月次集計や議事録に使う経理
請求内容・証憑・会計ルール
→ 記帳や請求の準備に使うマーケ・発信
承認済み企画・素材・表現の基準
→ 定期制作と投稿準備に使う営業
商品・価格・商談記録・見積の型
→ 記録や見積、フォローに使う提供・現場
作業記録・手順書・報告書の型
→ 報告書や完了連絡に使う管理
社内ルール・確認項目・運用手順
→ 事務や社内質問への対応に使う各AI社員は、担当業務に必要な範囲で、同じ最新版を参照します。
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GROWING BRAIN／ 仕事を重ねるほど、知識が蓄積する
一つの業務から、会社の知識が積み重なる。
最初の業務1つの業務から
まずは1つの業務に必要な資料から。
業務を広げる段階判例（過去の判断）
仕事の成果物
決めごと
最新版の資料
ほかの業務にも活用
仕事の結果と判断の記録が増えていく。
知識が蓄積した段階会社の判断の癖・社風
磨かれた手順
判例（過去の判断）
仕事の成果物
決めごと・最新版の資料
会社の知識として共有
会社の知識が蓄積し、新しく入った人も仕事を理解しやすくなる。
資料をそろえる→結果と判断を残す→次の人・次の仕事へ
仕事の結果と判断を、確かめて記録する。人が入れ替わっても、知識を引き継げます。
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PRECEDENTS／ 会社の判断が、資産になる
決めたことが、理由ごと1行で残る。
セッションで決めたことは、その日のうちに「何を・なぜ」を1行で決定台帳に残します。この記録を判例と呼びます。
| 場面 | 何を決めたか | なぜ、そう決めたか |
|---|
| 見積の下書き | 担当者名で出さない。会社名で統一 | 個人宛の値引き交渉を防ぐため |
| 報告書のAI下書き | 数値欄だけ二重確認 | 文章より数字の読み取りが間違いやすかったため |
| SNSのお客様の写真 | 顔が写らないものだけ | 掲載許可の確認負担とトラブルを減らすため |
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OUR OWN CASE／ 私たち自身の実例
AiWiLLのAI社員は、同じカンパニーブレインを読んでいる。
請求書と会計点検、SNSと記事など、担当する仕事が違っても、AI社員は共通の情報や表現の基準を参照できます。
仕組みの説明例記事の下書きをつくる場合
Notion 会社に残る情報
同じ最新版を参照する
読む→
記事の下書き
資料と基準に沿って
AI社員が仕事を進める
人が確認→
修正と、その理由
直した表現と理由を
記録して残す
「何を・なぜ」を記録←結果と修正理由を会社の情報へ戻す。次の仕事でも参照する。
最新版を共有コピーを配らず、各AI社員が同じ最新版を読む
結果を残す仕事の結果と判例を、毎日資料に書き戻す
ほかの仕事へ得た知識を、ほかのAI社員も参照できる
この仕組みごと、御社に作るのがWiLLAGENTです。
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DELIVERABLES／ 取り組んだ業務の資料を残す
社内で使い続ける5つの資料。
整える資料の構成イメージです。取り組んだ業務に合わせて、中身を残します。
資料の配置一覧
会社の資料部門の情報仕事の手順判断の記録
御社のカンパニーブレインの構造。どこに何があるかの一覧
職務定義書
- 役割
- 読む資料
- 人が確認すること
- 成果物・更新方法
AI社員1体につき1枚。役割・読む資料・人が確認すること・成果物と更新方法
業務ごとに、要件定義・手順マニュアル・KPI・良い例
仕事で決めたことと、その理由の記録
リターン明細書
A 稼働した業務B 準備・改善中C 単発の成果物D 新しい手
毎月の効果の記録
取り組んだ業務に合わせて整え、御社の資産として残します。
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CONTINUING THE WORK／ 3か月目に、続け方を相談する
カンパニーブレインは、仕事に合わせて更新していく。
仕事の中で、新しい決めごとや成果物は生まれ続けます。最初の3か月の取り組みを振り返り、その後の進め方を相談します。
社内で運用する
利用結果の確認と、資料の更新を続けます。担当者ができることと、今後の課題を確認し、引き継ぎます。
AI顧問を継続する
AI社員の改善、人のAI活用、新しい業務への導入。継続して取り組む内容と条件を、期間満了前に相談します。
契約の自動更新はありません。整えた資料は御社に残ります。
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OUR VISION／ 目指す未来
1000年先も繁盛する会社を残す
人が替わっても、仕事のやり方や判断、会社の文化を受け継いでいく。
そのために、いまの経験を言葉とデータに残します。
いま取り組むこと会社の文脈を残す
手順、判断の理由、成果物を記録し、
人とAIが参照できる状態にする。
⇢
将来構想次の世代のAIへ引き継ぐ
さらに進化したAIが会社の文化や判断を理解し、
経営まで担う未来も見据えています。
いまのミッションすべての会社をAI Readyへ
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PHYSICAL AI／ 将来構想｜現場で働くAI社員
AIが働く場所を、PCから現場へ
会社の仕事を担う「物理的なAI社員」も、将来つくりたいと考えています。
会社の仕事のデータ手順・判断基準・作業の記録
↓⇣
現在の支援AI社員 × PC
報告書、集計、見積書、定期的な情報発信。
パソコン上の仕事を進めます。
将来構想AI × ロボット
点検や物の運搬など、現場の仕事へ。
実現には、作業データと現場での検証が必要です。
進化するAIを仕事に取り入れるために、いま会社の情報を整えておく。
次の章では、会社訪問をご紹介します。
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05PART 05 / 07
御社の仕事場で、
一緒に考えて試す。
会社訪問は、依頼し放題。
実際に仕事場に赴き、特定の業務のAI活用を一緒に考え、その場で試します。
ON-SITE VISIT／ 会社訪問：御社の仕事場で、一緒に考えて試す
御社の仕事場に伺い、一緒に考えて、一緒に試す。
会社訪問は、依頼し放題。実際に御社の仕事場に赴き、特定の業務のAI活用を一緒に考え、その場で試し、使い方を一緒に模索します。決まった型に当てはめる前の、柔軟なご相談に使えます。
01現場を見る
実際の作業と、使っている書類・画面・道具を見ます。話だけでは分からない「どこで手が止まるか」を、その場で確かめます。
→
02その場で試す
目の前の1つの業務をAIに頼み、返ってきた結果をスタッフの方と一緒に確認します。使えるか、どこを直すかを、その日のうちに判断します。
→
03使い方を一緒に模索する
任せる範囲、止める点、資料の置き場を、現場の言葉で決めます。正解が決まっていない業務ほど、一緒に手を動かして探します。
訪問の使い方の例
- 現場の記録（点検メモ・手書き伝票・写真）を、その場でAIに読ませる
- 店舗や事務所での、スタッフ向けAI活用レクチャー
- 経営者との1対1の相談。新商品、営業の打ち手、組織の悩み
- 部門を回る業務の棚卸しと、次に任せる仕事の選定
訪問のルール
- 定例は訪問でもオンラインでも。回ごとに選べます
- 訪問の交通費は別途実費
- 訪問を含む支援の範囲・実施方法は、契約前に合意します
- ご希望は定例、またはチャットでお知らせください
画面共有では見えない紙の書類、現場の動き、スタッフの困りごとを、その場で見て決めます。
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06PART 06 / 07
では、
いくらかかるのか
外注・採用の場合と費用を比較します。
毎月の効果は、リターン明細書で報告します。
PRICING／ AI顧問の料金と支援内容
4つ、ぜんぶ。ひとつの顧問料で。
標準料金｜税別（訪問の交通費は別途実費）
初月 10万円
翌月から 月30万円
月2回・隔週90分 ／ 社員同席込み
月2回・隔週90分の定例枠の中で、事業成長に直結する順に、AI顧問が使い方を提案します
AI社員開発（開発し放題）
定例で依頼いただいた分を、次の定例までに制作・改善。
AI研修（受け放題）・AI導入設計・戦略（立て放題）
全6回を何周でも。使うAI・保存先・権限を設計。
会社訪問（依頼し放題）・相談し放題
定例は訪問でもオンラインでも。チャットは2営業日以内に返答。
事例掲載にご協力いただける場合：月20万円もご相談可能
適用条件・対象期間・掲載範囲は、契約前に個別に確認します。
定例の追加は1回10万円（90分・税別）。使わなかった回は翌月へ繰り越し可。自動更新はなし。AIツール利用料は別途実費。
支援範囲は契約前に合意します。開発請負・成果保証は含みません。ご相談は定例とチャットでお受けします。
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FIRST 3 MONTHS／ 最初の3か月の進め方
最初の3か月は、
御社に本当に必要な支援を提案します。
決まったメニューを順にこなす3か月ではありません。業務と事業の状況を伺い、AI社員・AI研修・AI導入設計・会社訪問を、御社にいま必要な順に組み立てて提案します。
例：A社の場合
1か月目業務を棚卸しし、業務要件定義をつくって、1体目のAI社員へ
仕事を洗い出してAIに任せる業務を決め、業務の流れ・使う資料・判断の基準・成果物を業務要件定義にまとめます。それをもとに1体目のAI社員をつくり、実務で使える状態にします。
2か月目2体目のAI社員をつくる
1体目の利用結果を確かめ、次に効果の大きい業務で2体目のAI社員をつくります。
3か月目社内浸透のためのAI研修
社員がAI社員を使いこなし、自分の仕事にもAIを使えるように、実務のAI研修を行います。
※進め方の一例です。何体つくるか、研修・導入設計・訪問をいつ入れるかは会社ごとに提案し、合意してから進めます。
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TOTAL COST／ かかるお金の全体
顧問料のほかに、何がかかるのか。
当社がご請求するのは顧問料だけです。AIと道具の利用料は、御社が直接契約してお支払いいただきます。比較の前に、かかるものを先にお伝えします。
| かかるもの | 金額 | お支払い先 |
|---|
| AI顧問の顧問料 | 初月10万円、翌月から月30万円（税別） | AiWiLL |
| AIの利用料 | 1人あたり月30米ドルから。実費で、使う人数ぶん | 各AIサービスへ直接 |
| そのほかの道具 | 必要なら。メッセージツール、資料の置き場、電話、オンラインFAX、打ち合わせの録音など | 各サービスへ直接 |
いま持っている道具は、そのまま使う
すでにお使いのメッセージツールや資料の置き場があれば、追加の費用はかかりません。足りないものだけを、必要になった時点で入れます。
契約は、御社の名義で持つ
当社が間に入って請求することはありません。顧問契約が終わっても、道具もデータも御社の手元に残ります。
使う人数と、いまお持ちの道具を伺えば、合計の目安をその場でお出しします。
対象の業務と人数が決まったら、正式なお見積りとしてお出しします。AIの利用料は各サービスの価格改定で変わるため、契約時点の金額で確認します。
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BY THE NUMBERS／ 業務ごとに外注したら、いくらかかるか
AIを使って進める業務を、外注費で比較する。
| 業務 | 外注した場合の相場 |
|---|
| HP制作・更新 | 制作 30〜100万円保守 月1〜5万円 |
| LP（1本） | 10〜50万円 |
| SNS運用代行 | 月5〜15万円1媒体 |
| 動画・ショート編集 | 1本 3〜10万円 |
| 記事・ブログ執筆 | 1本 3〜10万円 |
| チラシ・デザイン | 1点 3〜10万円 |
| 経理代行（記帳・請求） | 月3〜10万円 |
| 事務代行（オンライン秘書） | 月10〜15万円 |
このうち3〜4業務を外注する場合月30〜60万円
の外注費がかかる
AI社員と、人のAI活用定型の制作・更新は
AI社員へ。
企画や内容を考える仕事は、
人がAIを使って進めます。
※ 一般的な外注相場の目安（2026年7月時点・当社調べ）。品質・対応範囲により変動します。
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3 OPTIONS／ 業務を担う3つの選択肢
仕事を進める方法を、費用と運用で比べる。
OPTION 1
業務委託で
個別に外注する
OPTION 2
AI・DX人材を
採用する
OPTION 3
AiWiLLと一緒に
AIを導入し、仕事で使う
費用の目安
月40〜80万円
年600〜800万円＋採用費 約2百万円
初月10万円翌月から月30万円（税別）
＋AIツール代（実費）
進め方
ライター・デザイナー・リサーチ・事務代行などを個別に契約。依頼ごとの費用に加え、発注・管理の手間がかかる。
採用競争が激しく、採用費は年収の約3割が相場。立ち上がりに数か月かかる。
AI顧問使い放題。AI社員開発・研修・導入設計と戦略・会社訪問を、月2回の定例枠で。
会社に残す
ノウハウを社内に残す工夫も必要。
退職時の知識の引き継ぎも必要。
仕組みは御社の資産として残り、社内でAIを使いこなす担当者も育つ。
※ 外注費・年収・採用費は一般的な相場観で、支援範囲は同一ではありません。
AI顧問は税別。訪問の交通費とAIツール代は別途実費です。
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BUSINESS GROWTH／ 売上を伸ばすAI活用
AIで、売上につながる仕事を増やす。
効率化には、減らせる作業時間の上限があります。
そこで生まれた余力を、顧客への提案や新しい事業に使っていきます。
AI社員に任せる日々の業務を進める
決まった手順で繰り返す仕事を支えます。
生まれた余力を→
人がAIを使う新しい価値をつくる
顧客を調べる→提案する
商品を考える→試す
事業や組織を、次の段階へ進めます。
御社の情報があるから、御社の仕事に使える
仕事の進め方・判断基準をAIに渡し、成果と学びを会社に残して、次の仕事に生かします。
会社への導入から幹部・スタッフの実務教育まで、御社の仕事に合わせて支援します。
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MEASURING VALUE／ 効果を確かめる2つの軸
増えた取り組みと、減った作業を確かめる。
初日に「構想はあるのに止まっていること」を伺い、着手できたかを確認します。
第一軸｜実行できた施策新しく、何を進められたか
提案、発信、商品づくりなど、実際に取り組めた内容と回数を記録します。
施策ごとの件数 × 外注単価を合算参考額
第二軸｜時間削減日々の作業が、どれだけ減ったか
報告書づくりや集計など、導入前後の作業時間を比べます。
削減できた作業時間を測る補助指標
目指すのは、実行量の増加を売上と事業の成長につなげることです。
外注費への換算額は、実際の売上・利益とは分けて扱います。
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RETURN STATEMENT／ 毎月のリターン明細書
毎月の効果を、金額と行動で報告します。
毎月の請求書と対で、4欄のリターン明細書をお渡しします。
＋セットで
お渡し
RETURN STATEMENT
リターン明細書
構成イメージB準備・改善中
準備・改善している業務と、次に確認すること
C単発の成果物
今月できた資料・仕組み。外注費の相場で換算
D今月打てた新しい手
導入前はできていなかった施策・行動の記録
成果物の換算額は、外注相場を参考にした目安です。
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MEASUREMENT／ 変化を確かめる4つの計測
導入前後を比べて、変化を確かめる。
初日T0——出発点
15分だけ。いまの業務時間と「構想はあるのに止まっていること」を記録する
毎回進捗の記録
セッションごとに3分。新たに打てた手・回り始めた業務を1行ずつ
毎月リターン明細書
請求書と対で発行。業務の進捗・成果物・新しい施策を記録
3か月目継続を相談
導入前との比較を1枚にまとめ、継続判断の材料にする
記録は私たちがまとめます。御社には、実際の利用結果の確認をお願いします。
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FAQ 1/2／ よくあるご質問
PC初心者でも大丈夫ですか。
大丈夫です。何から始めるか分からなくても、困っている業務と売上課題から一緒に整理します。
会社の情報をAIに入れて、安全ですか。
使う資料・AIに渡す情報・アクセス権限を、導入前に確認します。「AIに入れてはいけない情報」のルールも、最初に一緒に決めます。
外注を全部やめるサービスですか。
外注を続けながら、社内で作れる下書き・調査・改善案を増やします。外注先に任せる部分を見極め、依頼する内容も具体的にします。
売上は保証されますか。
売上保証はしません。問い合わせ・営業接触・投稿・改善案など、売上につながる実行量と先行指標を増やします。
忙しくて、時間が取れるか不安です。
月2回の定例で、課題と利用結果を確認します。状況に合わせて、AiWiLLが制作を進める方法も相談できます。御社には資料の共有・試用・結果の確認をお願いします。
継続して利用できますか。
継続できます。AI社員の改善や社内でのAI活用など、今後取り組む内容を期間満了前に相談します。自動更新はありません。
FAQ 2/2／ よくあるご質問
税理士・社労士など、いまの顧問との関係は。
AI社員が資料整理・仕訳案の作成・点検を担当し、人が承認した内容を会計ソフトへ入力します。税務・法務の専門判断は、これまでどおり専門家が行います。
拠点や部門が多くても、大丈夫ですか。
各拠点で同じ最新版を参照できるようにします。給与・人事などの情報は保管場所を分け、閲覧できる人とAI社員を限定します。
解約したら、何が残りますか。
支援で整えたカンパニーブレインの資料、AI社員の職務定義、判断の記録などは、御社の資産として残ります。契約の自動更新はありません。
AIツールは何を使いますか。指定はありますか。
業務と利用人数に合うAI・契約プランを選び、保存先・権限も一緒に設計します。いまの環境を確認して進めます。特定ツールの販売代理ではありません。
ABOUT US／ 私たちについて
御社と一緒に進める、
私たちをご紹介します。
会社の考え方と、伴走する顧問について。
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07PART 07 / 07
私たちが、
隣で手を動かす理由
AiWiLLは、ビジネス×AIを研究する会社です。
FOUNDER／ 代表紹介
WATARU AKAHORI
赤堀 亘
AiWiLL株式会社 代表取締役／伴走型AI顧問／「考脈学」提唱
1995年生まれ、岡山県津山市出身。静岡県熱海市を拠点に、中小企業の現場へ入っています。SHIFT AI創業メンバーとしてコミュニティを3万人規模へグロースし、2026年2月にAiWiLLを創業。顧客は累計30社以上（AI顧問・研修・講座を含む）。
やっていることは、AIの使い方を教えることだけではありません。社長の判断基準とベテランの暗黙知を聞き出して構造にし、AIが実務を担える状態まで持っていく。その仕組みを、会社の手元に残すことです。
AiWiLL公式HP 掲載プロフィール
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YOUR ADVISOR／ 伴走するのは、こんな人
「“あの人にしかできない”を、
“誰でもできる”に変える人」
赤堀 亘（AiWiLL代表 ／ WiLLAGENT主席顧問）
100名以上にAIを教えるなかで、「教える自分が、現場を知らない」と気づき、さまざまな現場へ自ら足を運ぶようになりました。
不動産防災・設備スーパー市役所旅館メーカー…ほか
自分で日々使い、現場の経験をもとに具体的に答えます。
HANDS-ON／ 自社の業務で日々実践する
自社の“ほぼ全業務”を、AIで回している。
AiWiLLでは、制作から日々の業務まで、自社でAIを使って検証しています。
● 伴走型AI顧問 ／ AI ADVISOR — 総合営業資料 完全版
初月10万円で、
AI顧問、使い放題。
AI社員、開発し放題。AI研修、受け放題。AI導入設計・戦略、立て放題。
会社訪問、依頼し放題。最先端のAIを取り入れて不安を安心に、「うちにはAI社員がいる」と言える会社へ。
月2回
初月10万円・翌月から月30万円（税別）
御社の業務を覚えたAI社員を、いつものチャットに。
広告運用SNS運用申請書作成デザイン業務業務アプリ開発営業資料経理業務記事制作・SEO分析問い合わせ対応セミナー資料議事録・要約業務マニュアル制作
事業ごと、AIで回す
マーケ・営業・企画・バックオフィスまで、自分の事業でAI経営を実証。この提案資料も、AiWiLLの情報をもとに、AIと一緒に作成しています。
自社で試した経験を伝える
実際に使った経験をもとに、業務での使い方を具体的にお伝えします。
FIELD WORK／ 研究は、現場で行う
現場で試し、使える方法を確かめる。
顧問先・自社事業・地域のイベントで「ビジネス×AI」を研究しています。現場で確かめた型を、御社にお渡しします。
スーパーでのAI活用レクチャー
従業員向けに生成AIの活用をレクチャー。身近な業務をその場でAIに任せる体験を行った。
生涯学習イベントで実証・展示
市民向けにAI活用を展示・体験。身近な業務をその場でAIに置き換える様子を、職員・来場者と一緒に確かめた。
研究する → 現場で検証する → 型にして渡す。
OUR MISSION／ いまの使命と、目指す未来
すべての会社をAI Readyへ
AI Readyとは、会社の情報や仕事のやり方を整理し、AIに渡せる状態です。
進化するAIを自社の仕事に取り入れるために、この準備を進めます。
いまの取り組みAI社員をつくる
人がAIを使いこなす
→
私たちのビジョン1000年先も繁盛する会社を残す
30社以上 顧客累計（AI顧問・研修・講座を含む）100名以上 AIレクチャーの受講者10,551名 イベント参加者の累計
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NEXT STEP／ ご相談から開始まで
AIに任せたい仕事と、
これから取り組みたいことを聞かせてください。
STEP 1仕事と課題を伺う
日々の業務と売上の課題、いま使っているツールを伺います
STEP 2最初の3か月の進め方を提案する
AI社員開発・AI研修・AI導入設計と戦略・会社訪問はすべて含まれます。御社に本当に必要な支援を、3か月の進め方にして提案します
STEP 3条件を確認し、開始する
対象業務・支援範囲・料金に合意し、契約と初回の日程を調整します
初月10万円・翌月から月30万円（税別・訪問の交通費は別途）。
ChatGPT Work一人ひとりの実務で、同じ流れを繰り返す
Chatwork
Claude
Gemini
Grok
