技術と実践の、
現場から。

仕様書・マニュアル・規程・記事といった長文を貼ると、階層要約・要点FAQ・スライド構成案を自動で書き出すシステムを開発しました。「読む→まとめる→資料化」の3つの作業を1回の入力に統合します（想定モデルケースを含む）。

調査対象と目的を入力すると、複数の検索を並列で回し、出典を検証して、競合比較表・市場概況・SWOT・推奨アクションまでを「全主張に出典つき」で書き出すリサーチ自動化システムを開発しました。AIリサーチの弱点である「もっともらしい誤情報」に正面から対処した実装です（想定モデルケースを含む）。

契約書や規約を貼り付けると、リスクになりやすい条項・抜けている条項を根拠つきで洗い出す一次レビュー支援システムを開発しました。最終判断は専門家が行う前提で、締結前の「下読み」を高速化します（想定モデルケース）。

社内規程やマニュアルをアップロードしておくと、自然言語で質問するだけで出典付きの回答が返る検索ボットを開発しました。根拠がない質問には推測で答えず「分かりません」と正直に返します（想定モデルケースを含む）。

領収書・請求書の画像やPDFを渡すと、日付・金額・取引先・税区分を読み取り、freee／マネーフォワードに取り込める仕訳CSVを自動生成するシステムを開発しました。軽減税率の区別や「要確認」の切り出しまで行います（想定モデルケースを含む）。

売上やKPIのスプレッドシート／CSVを取り込むと、集計・前月比/前年比・グラフ・AI分析コメントまで入ったブランド付きのPDFレポートを自動生成するシステムを開発しました。社内月次報告・代理店の運用レポートに対応します（想定モデルケースを含む）。

複数人の日報・週報を渡すと、好調・課題・リスクに分類した全体サマリーと、担当・緊急度つきの要対応リストを自動で書き出すシステムを開発しました。スプレッドシート / Slack / Chatwork 運用を前提にしています（想定モデルケースを含む）。

募集職種と条件を箇条書きで渡すと、Indeed・Wantedly・スカウトメールなど媒体別の求人原稿と、候補者属性別のスカウト文を一括生成する採用文面システムを開発しました。年齢・性別など法令上の限定表現は生成後に自動で検査します（想定モデルケースを含む）。

業種・商材・トーンを入力すると、1ヶ月分のSNS投稿案・投稿カレンダー・画像案を一括で書き出すシステムを開発しました。2つのトーンを並べて見比べられ、結果はスプレッドシートに貼るだけで運用できます（想定モデルケースを含む）。

案件のヒアリングメモを渡すと、課題から解決方針までを書いた提案書ドラフトと、明細・税・合計まで積み上げた見積書ドラフトを自動で生成するシステムを開発しました。Google Docs / Slides / Excel での運用に乗せる前提です（想定モデルケースを含む）。

受信した問い合わせメールをカテゴリ分類・優先度判定し、自社トーンの返信下書きまで自動で作るシステムを開発しました。新ツールへの乗り換えは不要、完全自動送信はせず人が最終確認します。T-WORKS 自身の問い合わせ窓口でも使っています（想定モデルケースを含む）。

会議の文字起こしを渡すと、決定事項・担当と期限つきのToDo・発言ログを自動で書き出す議事録システムを開発しました。T-WORKS 自身の打ち合わせでも使っています（想定モデルケースを含む）。

「AI導入を進めたいけれど、何から始めればいいですか」── ツール選定や研修より先に決めるべき3つの意思決定と、最初の30日にやるべきことを、中小企業の経営者向けに整理します。

「AI業務改善」という言葉は便利ですが、人によって意味が大きく異なります。本記事では、合同会社T-WORKSが日々関わっているAI業務改善を3つのレイヤーに分けて整理し、中小企業が次に何をすべきかの判断材料を提供します。