01
営業組織 × 営業育成
採用した営業が育たないのは、教える材料が残っていないからです
架電・商談・受注・失注の記録を一本につなぎ、勝ち負けの理由を担当者ごとに切り出して週次の育成に戻す仕組みを作ります。営業メール生成やリード整理のツールではなく、営業組織がどの段階で数字を落としているかを数字で言える状態にします。
最初の対象
1チーム・1テーマ
検証期間
4〜6週間
検証費用の目安
180〜300万円程度
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業種・業務別ソリューション
AIで何が作れるかではなく、
その会社で何に時間とお金が使われているか。
業種と業務ごとに、いま起きている損失、業務構造上の原因、Beekleの設計、モデルケースの費用と期間をまとめています。 いきなり全部をAI化する提案はしません。業務を整理し、1業務に絞って実装し、前後を測ってから広げます。
共通の進め方
要件定義から入り、動くもので確かめ、成果が数字で出た部分だけを広げます。
01
ヒアリングでいまの業務（As-Is）とあるべき形（To-Be）を書き出す
02
改善対象の業務を1つ選ぶ
03
受入条件を書いてから、実データで動くデモを作る
04
小さく本番に載せてBefore/Afterを測る
05
数字が出たものだけ他業務へ広げる
業種・業務から探す
いま起きている状態に近いものを選ぶ
費用と期間はBeekleの過去案件をもとにしたモデルケースです。実際は対象業務・データ・連携先・権限要件で変わります。
02
製造業 × 型番・仕様・適合
「この部品は、この製品に使えるか」に、根拠つきですぐ答えられますか
型番・仕様・適合・後継関係をたどって回答し、元の仕様書と該当箇所まで示す社内ナレッジ検索を作ります。文書検索で十分な質問にはそのまま答え、関係をたどらないと答えられない質問のためだけに製品・部品・型番・仕様の関係を構造化します。
最初の対象
1製品群
検証期間
6〜8週間
検証費用の目安
250〜450万円程度
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03
自動車・航空 × 大量マニュアル
マニュアルが多いことより、「どの手順が今の条件に当てはまるか」を探す方が大変です
機種・型式・部品・作業条件・文書の版をたどり、適用される手順と根拠箇所を示す技術マニュアル検索を作ります。回答には元文書、該当箇所、文書の版、適用条件を一緒に表示し、最終判断は担当者に残します。
最初の対象
1機種・1作業領域
検証期間
8〜12週間
検証費用の目安
400〜600万円程度
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04
情シス × 社内問い合わせ
同じ質問に何度も答える仕事を、情シスから減らします
社内マニュアル・申請ルール・システム情報を参照してAIが一次回答し、権限変更や個別判断が必要なものは情シスへ引き継ぐ社内問い合わせシステムを作ります。全社の文書を整理してから始める必要はなく、問い合わせの多い一領域から動かします。
最初の対象
問い合わせの多い一領域
検証期間
4〜6週間
検証費用の目安
200〜400万円程度
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05
経理・管理 × 帳票処理
帳票を読むだけで終わらせず、確認・照合・登録まで流します
OCRのあとに残る確認、マスタ照合、異常チェック、業務システムへの登録を一つの業務として自動化し、判断が要るものだけ人へ回します。確実に処理できるものは自動で登録し、不明なものだけ人に確認を出す設計です。
最初の対象
帳票1種類・登録先1つ
検証期間
4〜8週間
検証費用の目安
200〜400万円程度
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CONTACT
業種が一覧にない場合も、そのまま相談できます。
いま繰り返している業務、関わっている人数と時間、遅延やミスで起きている損失をうかがえれば、 最初に手をつけると元が取れやすい1業務の候補と、モデルケースに照らした概算をお伝えします。
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