アールスリーインスティテュートは11月4日、生成AIを使った業務改善サービスを開始しました。
「キミノマホロ for 生成AI」として、活用箇所の見極めから仕組みづくり、運用後の改善まで支援します。
同社のバックオフィスでは、毎月約100件の請求書チェックを自動化し、確認時間を6〜8時間から約0.5時間に短縮しました。
記事の概要
本サービスは、AIツールを導入するだけでは対応しにくい業務を対象にしています。
業務を見ながら、生成AIを使うべき範囲と、他の技術や人が担う範囲を整理します。
そのうえで、データを生成AIが扱える状態に整え、既存システムと接続した仕組みを構築します。
導入後は想定外のケースを取り込み、生成AIに任せる範囲を調整しながら改善します。
対象業務として、メール・FAX・PDFによる受注処理や請求書チェックを挙げています。
問い合わせ対応では、顧客情報や契約情報、過去のやりとりを集めて返信案を作成します。
請求書チェックでは、発注内容や納品実績との照合後、問題の可能性があるものを担当者が確認します。
記事のポイント
- 3段階で業務を改善します： 業務を見極め、生成AIと既存技術を組み合わせて仕組みをつくり、運用しながら育てます。
- 請求書確認を自動化します： 毎月約100件の請求書チェックを自動化し、確認時間を6〜8時間から約0.5時間に短縮しました。
- 人の判断を残します： 在庫不足や金額不一致、返信案の確認など、判断が必要な処理は担当者が担います。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 導入前に業務を棚卸しし、生成AI・既存技術・人の判断を分けて設計する必要が高まりそうです。効果だけでなく、例外処理や運用後の改善まで含めた計画が求められます。
- 同業のサービス提供者： 単体のAI機能ではなく、活用箇所の選定から既存システムとの接続、運用改善までを含めて提案できるかが、サービスの比較軸になる可能性があります。
- 業務自動化市場： 請求書確認で作業時間を大幅に短縮した事例は、定型処理の自動化だけでなく、人が確認すべき例外を残す設計の実用性を示す材料になりそうです。
このニュースの背景
生成AIへの関心が高まる一方、企業では業務のどこに使うか、既存業務に適合するか、導入後も使い続けられるかが課題になっています。
生成AIは人が目で見て都度判断する業務に向く一方、実際に動かして初めて想定外のパターンが分かるため、導入時点で完成させるのが難しいとされています。
そのため、後から広げやすい仕組みや、生成AIが扱えるように整えたデータ、運用中に改善できる設計が必要になっています。
同社は2024年4月に提供を始めたkintone活用の業務改善サービスの考え方を生かし、生成AIの業務利用にも一貫した支援を広げています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
有限会社アールスリーインスティテュートのプレスリリース（2026年11月4日 11時00分）アールスリーインスティテュー…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000076.000110790.html