つまずく理由
何を改善するかが曖昧なまま作る
Beekleの対応
業務と成功条件を、要件にする
業務の順番、例外、使うデータ、完成と判断する条件を具体化します。誰が何を確認するかまで決めるため、完成後に「現場で使えない」と分かる手戻りを減らせます。
倉庫DXでの要件定義・実装の実例 →AIエージェント・業務自動化
AIエージェント・業務自動化｜見積、発注、社内問い合わせの作業をAIに任せたい方へ
AIに自社の知識を入れて、
業務を自動化する
デモまでは0円です。
つまずく理由と、Beekleの強み
手戻りを、早い検証で減らす。
AI・DXは、データの状態や現場の使い方によって成果が変わります。目的が曖昧なまま作る、実物を確かめずに進める、変更に時間がかかる。このつまずきに、要件定義と早い試作で対応します。
つまずく理由
使って初めて、想定との違いが分かる
Beekleの対応
本開発の前に、動くデモで確かめる
ゼロスタートでは、対象を絞った簡易デモを無料で作ります。画面を見ながら使い方と認識のズレを確かめ、有料の検証・開発へ進むか判断できます。
ヒアリングから動作デモを作った実例 →つまずく理由
ズレに気づいても、修正が遅れる
Beekleの対応
確認と修正を、短い周期で重ねる
要件定義から実装まで同じチームが担当。自社基盤「PM on Rails」で、打ち合わせの決定を仕様・実装・テストへつなぎ、確認と修正を短い周期で重ねます。
速い開発と顧客支援を支える仕組み →進め方の例 · 複数システムの作業を任せる場合
調べて、転記して、確認を頼む仕事まで減らしたい。
要件定義で具体化する
- AIが行う処理と連携先
- 人の承認が必要な操作
- 失敗時に止める条件と記録
動くデモで一緒に確かめる
- 対象を絞った作業の実行
- 途中の結果と承認の流れ
- 実行できないときの振る舞い
試して分かったことを、要件と次の実装へ
任せられない処理が分かれば、人の承認を加えるか、自動化の範囲を狭めます。
検討から開発までの進め方の例です。無料デモで扱う項目は打ち合わせで決め、本番向けの検証・連携・運用整備は別途お見積もりします。
本開発前の、ゼロスタート
まずは0円の簡易デモで、判断する。
ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、要件を伺って簡易デモを無料で作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで決めます。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任（月額）で進めます。
実データの共有はNDA締結後。デモで合わなければ、費用をかけずに終了できます。
AIエージェントに任せられる仕事
メールを読むところから、登録の直前まで、AIが進める。
社内の決まりと資料を入れたAIエージェントは、情報を調べて判断し、社内のシステムを自分で操作します。操作した結果も、AIが確かめます。送信や登録のように取り消せない操作の前で止まり、担当者の確認を待ちます。
複数のシステムを使う
メール、在庫、見積の画面をまたいで進める
AIエージェントは、決めた範囲のシステムを順に使います。APIがないシステムも、AIがブラウザの画面を操作して使います。
指示がなくても進む
1件ずつ指示しなくても、確認の直前まで進む
担当者が依頼のたびに手順を指示する必要はありません。AIが決められた手順で調べて計算し、下書きを作って担当者に渡します。
止まる場所が決まっている
送信・発注・登録の前で、人に渡す
取り消せない操作は、担当者が承認してから実行します。AIが勝手に送信や発注をすることはありません。
下の表は、お客さまの案件とBeekle社内で、AIに任せてきた仕事です。
仕事
いま
導入後
営業事務｜見積依頼に返信する（製造業）
いま営業事務が見積依頼を受けてから返信するまでを、手作業で行っていました。1件に平均40分かかっていました。
導入後AIがメールを受けて在庫を調べ、見積を計算して下書きを作ります。担当者は確かめて送るだけになり、1件10分になりました。
情シス｜社内の問い合わせに答える（IT企業）
いま情シスに月200件以上の社内問い合わせが集まっていました。
導入後AIがSlackで手順を案内し、パスワードの再設定まで実行します。定型の問い合わせの75%は、AIが対応しています。
人事｜採用の判断材料をそろえる（HR Tech）
いま採用とチーム編成の判断を、面接担当者の経験と紙の診断票に頼っていました。
導入後AIエージェントが、本人の特性と職種との適合、チームとの相性、入社後のリスクを同時に分析します。結果はPDFのレポートにまとめます。
商品データ｜カタログから適合情報を登録する（PoC）
いま担当者がカタログのPDFを見ながら、適合情報を手で転記していました。
導入後AIがPDFから情報を取り出し、いまあるマスタと照らし合わせて、取込用のCSVを作ります。人は、AIが判断に迷ってレビュー画面に上げた項目だけを確認します。
売上集計｜レシートの数字を入力する（PoC）
いま担当者が複数の拠点から集まるレシートの画像を見ながら、売上金額と件数を手で入力していました。
導入後AIが画像を読み取り、拠点ごとに形の違う帳票を同じ項目にそろえます。担当者は元の画像と並べて確かめるだけです。
開発｜要求から実装まで進める（Beekleの社内）
いま仕様が変わるたびに、影響する箇所を人が追い直していました。
導入後AIエージェントが要求と完了の条件を読んで実装し、テストの合否まで判定します。
経営｜案件とお金の状況を確かめる（Beekleの社内）
いま見込み客、案件、売上、資金繰り、入金の状況を、画面を開いて一つずつ確かめていました。
導入後案件とお金の状況をBeekleの社内CRMにまとめ、AIエージェントが読めるようにしています。経営の判断に使う数字を、AIに聞いて確かめられます。
社内の手続き｜出張や稟議の確認（PoC）
いま社員が規程を探し、担当の部署に確認していました。
導入後AIエージェントが出張前の確認、稟議ルートの案内、レビュー依頼文の作成をチャットで引き受けます。部署ごとに見られる範囲を分け、承認と操作の履歴も残せるようにしました。
送信や更新の直前に、人が止められる画面を置きます。AIがいつ、何を、なぜ実行し、誰が承認したかは記録に残ります。Beekleの開発現場でも、同じやり方で毎日AIエージェントを動かしています。Beekleの開発でも、社外に出る操作はAIから実行できないようにしています。
Beekleはどう作るか
動くものを早く作り、見せて、話して、直す。
Beekleは打ち合わせの直後に動くものを作ります。動く画面を見ながら話すと、どこまで任せてどこで止めるかの認識の違いに、早く気づけます。
STEP 01
業務を伺い、AIに任せる範囲を一緒に決める
何を作るかが決まっていない段階から相談できます。Beekleがいまの手順を書き出し、作業を3つに分けます。AIに判断させるもの、プログラムが決まった手順で処理するもの、人が確認するものです。完成の条件も、手順を書き出すときに決めます。決めた内容はBeekleが開発した「PM on Rails」に記録し、開発と確認でそのまま使います。
PM on Railsの公開サイトを見る（外部提供は準備中）STEP 02
打ち合わせの直後に、動くデモを作る
社内の決まりと資料をAIに入れ、御社の業務で動くデモを作ります。ヒアリングの議事録から、1日で動くデモまで進めた案件があります。デモまでは0円です。
STEP 03
見せて、直して、本番で使えるところまで作る
デモを触って見つかったずれは、すぐに直してもう一度お見せします。本番に向けて、画面・権限・既存システムとの連携・操作の記録まで実装します。動かし始めてから出た失敗も、AIへの指示と、プログラムで止める条件に反映します。
開発実績
業務自動化とAIエージェントの開発実績
製造業
見積1件40分が10分に。送信は人が確認
- 何に困っていたか
- 見積依頼の受付から在庫確認、見積書作成、メール返信までを営業事務が手作業で行っていました。1件あたり平均40分かかり、対応漏れや転記ミスも起きていました。
- 何をしたか
- メールが届くと、AIが在庫を調べて見積を計算し、下書きまで作ります。人がするのは、最後の確認と送信だけです。
- どうなったか
- 1件40分が10分に
- 転記ミスがなくなった
- 営業事務の残業が減った
全部は自動化せず、送信の直前に人の確認を残しています。送る前に人が確かめるので、現場の人もAIに任せると決めやすくなります。
IT企業
定型の社内質問75%をSlackで一次対応
- 何に困っていたか
- 情シス部門に月200件以上の社内問い合わせが集まり、本来のインフラ業務に手が回らない状態でした。
- 何をしたか
- Slackで、社内資料を調べて手順を案内するAIを作りました。パスワードの再設定のような簡単な操作も、AIが実行します。対応できない問い合わせは、担当者に引き継ぎます。
- どうなったか
- 定型問い合わせの75%を自動対応
- 情シスの対応工数が減る
- 夜間も待たされない
操作まで任せるかどうかは、業務ごとに決めます。この案件では操作まで任せたので、情シスの手間が減りました。取り消せない操作は、人がやることにしています。
- 何に困っていたか
- 出荷の作業を、紙の帳票とベテランの記憶に頼っていました。例外の多い業務で、何がどこまで終わったかは現場を歩いて確かめていました。
- 何をしたか
- 要件定義から入り、いまの業務とDX後の業務を整理しました。データ、例外の処理、現場が判断する場面も、要件定義で洗い出しています。そのうえで、スキャン、プリンター、現場で使う端末まで含めて実装しました。
- どうなったか
- 紙の帳票なしで出荷できる
- 在庫担当「楽過ぎて無理です。戻れないです」
- 進捗を聞いて回らずに確かめられる
Beekleは例外の処理と現場が判断する場面を、要件定義の段階で洗い出しました。作業の手順と進み具合が画面に出るので、何がどこまで終わったかを、現場を歩かずに確かめられます。
進め方・費用・向き不向き
自社の仕事で動くデモを見てから、発注を決める。
デモを頼むかどうかと、開発を発注するかどうかは、別々に決められます。デモを見て合わなければ、開発には進まずに終われます。
向いている仕事と、始めやすい条件
- 見積対応、受発注、社内問い合わせのように、手順が決まっていて判断も要る繰り返しの仕事
- 複数の画面やシステムをまたぐ仕事
- AIが触ってよいシステムの範囲を、社内で決められる
- 送信・発注・更新の直前に、人が確認する形でよい
- 最初は仕事を1つ選び、読む・下書きするところから始められる
向いていない相談
- 判断がなく手順も固定の作業だけで、通常のプログラムで足りる
- 人の確認を挟まず、初日から全自動で外部へ送信・発注させたい
- 誰が最終責任を持つかを社内で決められない
0円のデモ
0円
NDAを結び、要件を伺ってデモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければこの段階で終了し、費用は0円です。
PoC
準委任（月額）
PoCは、小さな範囲で試す検証です。0円のデモで実現の見込みを確認できた場合だけ進み、実データで業務として成立するかを確かめます。確かめる範囲は、デモで分かったデータの状態をもとに決めます。
MVP・本番開発・運用
準委任（月額）
PoCの結果を見て、画面、既存システムとの連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
金額は、連携先のシステム数、判断の複雑さ、人が確認する地点の数、監査と権限の要件で変わります。
0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。
ゼロスタートのページを見る時間単価（税別）
有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。
- デザイナー1時間あたり4,000〜5,500円
- エンジニア1時間あたり5,000〜8,000円
- PM1時間あたり10,000円
- AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
本開発の前に、進めるか見送るかを実物で決められる
- 発注前に、判断材料が揃う。動くデモ、作る範囲と完成の条件、概算費用と残るリスクを揃えます。進めるか、範囲を見直すか、見送るかを、揃えた材料で決められます。
- 見た目だけでなく、業務の処理まで試せる。1業務分が実際に動くところまで作るので、現場で使えるかどうかを動かして確かめられます。どこまで作るかは、打ち合わせのうえBeekleが判断します。
- 合わなければ、費用は発生しない。デモは0円です。実現の見込みがなければデモの段階で終了し、見送りの理由と次に確認すべき条件を残します。
- 触って見つけたズレを、次の要件に反映できる。動くものを現場で触って見つかったズレは、要件と完成の条件に反映します。進めると判断したら、検証で作った業務の処理を本開発へ引き継ぎます。
相談の前に
よくある質問
- AIエージェント開発の費用はどのくらいですか？
ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、AIエージェントが実際の操作まで行う簡易デモを0円で作ります。範囲が大きい場合は、別途ご相談させてください。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。
- AIエージェントと、AIチャットボット・RAGの違いは何ですか？
AIチャットボット・RAGは、自社の資料を検索し、根拠を示して質問に答える仕組みです。AIエージェントは、複数のシステムを使って、回答のあとの作業も進めます。たとえば、在庫を確認して発注の下書きを作り、人が確認してから送れる状態にするところまでです。質問に答えるところまでなら、AIチャットボット・RAG開発のページをご覧ください。答えたあとの入力、更新、送信まで任せるなら、AIエージェントのこのページから相談できます。
- どのような仕事が向いていますか？
手順は決まっているが判断がある、複数の画面をまたぐ、繰り返しが多い仕事です。見積対応、受発注、社内問い合わせ、レポート作成、データ収集・集計が代表的な例です。
- AIエージェントが暴走するリスクはありませんか？
Beekleが作るAIエージェントには、暴走を防ぐ仕組みを標準で入れています。送信や金額の大きな処理の前には、人が確認します。1日の実行回数に上限を付け、異常があれば止めて知らせます。操作の記録も残します。最初は読む作業と下書きを作る作業から始め、任せる範囲を段階的に広げます。
- 社内のシステムやメールを、AIはどう使うのですか？
在庫システムやメールを、決めた範囲だけAIが使えるようにします。つなぎ方には、Anthropic社が公開したMCP（Model Context Protocol）という標準を使います。データベースの参照もファイルの操作も、同じ方法で扱えます。APIがなくても、ブラウザで使うシステムなら、AIが画面を操作して使えます。
- 既存のシステムを改修する必要はありますか？
APIがあるシステムは、既存の画面を大きく改修せずに連携できます。既存システム側の改修が要るかどうかは、連携先の仕様、ネットワーク、権限、監査の要件を確認してからお伝えします。
業務別の詳しいページ
業務が決まっているなら、業務別のページへ。
進め方と事例を、業務ごとにまとめています。
発注前に読んでおく記事
- 採用・配置の判断を支援するAIエージェントの事例
- AIエージェントを発注検討者が知っておくべきこと｜中堅企業の判断軸と発注前チェック
AIエージェント案件を発注する前に、用途・体制・リスクで確認すべきこと。
- AI受託開発会社の選び方｜比較するときに聞く7つの質問
発注先候補をどう絞り、何を比較すれば外さないか。検討段階で押さえる判断軸。
- 検証で終わる生成AIプロジェクトの共通点と、本番化に進める条件
PoC止まりになる典型パターンと、本番化に進めるための評価設計の考え方。
目的別のサービス
解決したい業務から、サービスを選べます。
資料検索・問い合わせ対応、営業データの活用、業務の自動化。自社で取り組みたい用途から、開発内容と費用を確認できます。
調べる・問い合わせに答える
AIチャットボット・RAG開発
必要な資料が見つかりません。同じ質問への対応に時間がかかっています。
自社の資料をもとに、根拠を示して回答できる
このサービスを見る商談を振り返り、育成に活かす
営業データ活用・育成支援
商談記録はあるのに、担当者に何を改善してもらうかが見えていません。
営業記録から担当者ごとの改善点を確認できる
このサービスを見る作業まで進めるこのページ
AIエージェント・業務自動化
複数のシステムを人がつないでいます。転記・集計・確認・送信の作業が多くあります。
社内の知識とシステムを使い、調査や資料作成、システムへの入力をAIに任せられる
どの仕事から任せるかを、
一緒に決めませんか。
いまの仕事の流れと使っているシステムを伺い、最初に試す範囲を一緒に決めます。
デモの段階で合わなければ終了でき、費用はかかりません。
送っていただきたいもの
- 自動化したい仕事の流れ
- 使っているシステムの名前
- 人の承認が必要な操作
送信後の流れ
- 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
- NDAを締結し、実データを確認します
- 0円のデモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します