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SUSTAIN ABLE DESIGN

組織が格段に変わる

AI×業務プロセス設計

株式会社装舎|先端技術実装屋

現場の個性や判断を尊重しながら、
安心・安全・高品質な運営を続けられる、
魅力的なエコシステムを育てていきます。

NEXT FUTURE COMPANY

私たちについて

装舎の活動は、AIの技術実装と社会的デザインの交点にあります。
私たちが関わるのは、単なるシステム開発や自動化ではなく、
「組織の信頼構造」そのものを再構築するプロジェクトです。

対応領域は、次のような分野に広がっています。

製造・物流などの現場では、点検・報告・判断の一連の流れをモデル化し、
AIが安全基準を守りながら人の判断を支える仕組みを構築します。
研究・開発領域では、知識の断片をRAGによってつなぎ、
再現性と透明性のある意思決定プロセスをデザインします。
カスタマーサポートや広報の分野では、AIが顧客の声を理解し、
共感を持った応答ができるようにプロセスを整えます。
さらに、行政・教育・医療など「人と社会をつなぐ領域」においても、
データの裏にある感情や背景を読み解きながら、AIを安全に組み込む設計を行います。

これらすべてに共通するのは、AIを“入れる”ことではなく、
AIを“組織の呼吸に合わせる”という発想です。
どんな産業にも、その組織らしい文化や意思決定の流儀があります。
私たちはその文化を尊重し、プロセスとして翻訳し、
AIがそれを学び・支え・守る仕組みに変えていきます。

AIの専門知識と、社会的文脈を読み解く人間理解の両輪。
それが装舎が提供できる最大の領域であり、
どの業界にも横断的に適用できる「先端技術実装屋」としての本質です。

SERVICES

現場の個性を尊重した「人の手と技術の力で安心・安全・高品質を届け続ける小さなエコシステム」の運用を支援します。

Process Modeling Service

モデル駆動プロセス設計

― 組織の「動き方」を、人の手で描きなおす ―

まず最初に取り組むのは、現場の声を丁寧に拾い上げ、業務プロセスや判断基準を可視化することです。
装舎では、単なる業務フロー図ではなく、「誰が、どんな想いで、どのように動くか」という文化的背景も含めてモデル化します。

この段階では、承認ルールやエスカレーションの流れもシステム的に定義し、組織としての“動きの土台”をつくります。
想定外のケースが発生した際には自動的に人に戻せる仕組みを組み込み、「決してAI任せにしない」プロセスを保証します。

プロセスを明確に描くことで、AI導入前からすでに組織の透明性と一貫性が高まり、内部統制の基盤も自然と整っていきます。

Knowledge Integration Service

RAG実装・ナレッジ構造化

― 必要な知見を、探さずに取り出せる環境を ―

次のステップでは、組織に眠る資料や記録、報告書、メール履歴などをデータ構造化し、RAG(情報検索+生成)の仕組みを導入します。
これにより、担当者が「探す時間」を削減し、必要な情報をその場で活用できるようになります。

装舎では、Power Apps/Dataverse/Logic Apps/Azure OpenAI/Blob/AI Searchなどを組み合わせ、
検索性と透明性、そして戻し運用のしやすさを重視して構築します。
また、AIの回答ログはプロセスモデルと紐づけて保存され、いつでも検証・修正できる体制を整えます。

Operational Ecosystem Support

エコシステム運用設計・伴走支援

― 人とAIが共に働く日常を、根づかせる ―

導入後は、運用フェーズに合わせた伴走型サポートを行います。
現場のスタッフが自然にAIを使いこなし、信頼を持って運用できるように、教育・評価・改善のループをデザインします。

利用ルールの設計やモニタリング指標の設定、異常時の“止めどころ”の設計など、すべて「人が主役であること」を前提に構築します。
また、パイロット導入で得たデータをもとに、段階的に部門横断・全社展開へとスケールアップ。
AIに頼りすぎることなく、人と技術が共に成長する小さなエコシステムを持続的に育てていきます。

BENEFIT

01

プロセスの明確化による「再現性のある判断」

モデル駆動で業務フローを設計することで、判断の根拠や承認の流れが可視化されます。
これにより、「誰が・どの基準で・なぜそう判断したのか」が記録され、再現性の高い意思決定が可能になります。
属人的だった判断が組織知として共有され、業務品質のブレがなくなります。

02

人とAIの最適な役割分担による「安全な自動化」

AIは「判断の一部」を支える存在として機能し、最終判断や想定外のケースは自動的に人へエスカレーションされます。
この仕組みにより、AIの誤作動や過信によるリスクを避けながら、日常業務の一部を安全に自動化できます。
現場の人は「人でなければできない判断」に集中できるようになります。

03

知識の構造化による「現場力の底上げ」

過去の資料・報告書・記録がRAG(情報検索+生成)により構造化され、
誰でも必要な情報にすぐアクセスできる環境が整います。
経験の浅いメンバーでも、AIの支援を通して過去の知見をもとに行動でき、
現場の総合力が底上げされていきます。

04

ログとバージョン管理による「監査性・信頼性の向上」

AIと人の両方の判断ログが自動で記録され、バージョン管理も可能です。
これにより、内部統制・監査・法令対応が容易になり、
経営層はリスクを可視化しながら安心してAI運用を継続できます。
組織全体の「透明性」自体が信頼資産になります。

05

小さく始めて広げる「持続的な成長モデル」

導入は、いきなり全社導入ではなく、まずは一部の現場業務から始める設計です。
パイロットで得たデータを検証し、モデルを改善しながら段階的に展開することで、
組織に負担をかけずに自然な定着が実現します。
その結果、現場主導でAIが浸透し、無理のない持続的成長が可能になります。

FAQ — よくある質問

創業準備中の組織でもサービスは利用できますか?

はい、創業段階のチームでも対応可能です。組織として意思決定のルールや業務フローを整える段階から支援します。

AI導入は必須ですか?

必須ではありません。まずはモデル駆動で業務プロセスを設計し、その上でAIを統合することで効率と信頼性を向上させます。

導入にはどのくらいの期間が必要ですか?

組織規模や整備状況によりますが、パイロット計画の設計とモデル駆動設計を含め、1〜3か月で初期導入が可能です。

導入前に準備しておくべきことはありますか?

現行の業務フロー、意思決定ルール、役割分担などを整理しておくとスムーズです。創業前の場合は、想定する業務と意思決定の基本ルールを共有してください。

当社が提供できるサポート範囲は?

モデル駆動による業務プロセス設計、AI統合、RAGを用いた情報管理、現場トレーニング、運用設計、段階的なスケール支援まで、組織の成長段階に応じて幅広く対応可能です。

小規模チームでも導入できますか?

はい。チーム規模に合わせて最適化されたパイロット設計が可能で、少人数でも効果を実感できます。

AIやデータ管理の知識がなくても大丈夫ですか?

大丈夫です。AIはあくまで道具であり、装舎がモデル設計・統合・運用支援まで伴走しますので、専門知識は必要ありません。

導入後の改善や拡張は可能ですか?

はい、パイロットで得たデータを基にプロセスやAIの改善を行い、組織の成長に合わせて段階的に拡張できます。

法令対応や内部統制も考慮されますか?

はい、モデル駆動設計により意思決定の透明性を確保し、必要に応じてログ・バージョン管理で追跡可能な運用を実現します。

依頼前に相談だけでも可能ですか?

もちろん可能です。初回相談は無料で、現状の課題や組織の構想をお聞きしたうえで、最適な導入方法をご提案します。

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