はじめに：セミナーでの出会いから始まった生成AI活用の挑戦 きっかけは、弊社が登壇したAI活用セミナーに、A社（設計支援課）の担当者様が参加されたことでした。A社様の設計支援課は、社内の半導体設計者が使用する設計ツール等のエラー対応や、使い方の技術サポートを行っている専門部署です。 セミナー後にお声がけいただき、日々のサポート業務における切実な課題と、生成AI活用への熱意をお伺いしたところから、私たちの二人三脚のプロジェクトがスタートしました。 生成AI導入を阻むデータの壁｜RAGが直面する属人化と手動検索の限界 A社様の最大の課題は、生成AIに読み込ませる「データの整理」でした。 じっくりとお話を伺うと、サポート現場では大きく分けて以下の3つの壁に直面していることが分かりました。 情報がいろいろな場所に散らばっている 過去の対応履歴は、メールやチャット、プロジェクト管理ツールなどに点在しています。似たエラーの対応方法を探すために、複数のシステムを手作業で検索するしかありません。その結果、回答の作成にとても時間がかかっていました。 ベテランの記憶

大企業にはCFO、経営企画部、データ分析の専任チームがいる。中小企業にはそれがない。でも、経営判断の重さは同じ——むしろ中小企業のほうが、一つの判断ミスが致命傷になる。この「不公平」を解消するために、私たちスノーリーズ株式会社はAIbox for Ontologyを開発しました。 中小企業の経営データが「正常に見えて危険」な理由 売上は堅調。勤怠管理も問題なし。受注も順調——。会計ソフト、人事ソフト、販売管理ソフト。それぞれの画面を開けば、数字は「正常」に見えるかもしれません。 しかし、ソフトごとに閉じたデータでは見えない異変があります。売上好調の取引先が、実は回収を毎月遅延させていた。残業ゼロ申告の社員が、工数管理では月160時間稼働を記録していた。利益率は安定に見えても、特定部門の人件費が急膨張していた。 これらはすべて、複数のデータを「横断して見る」ことで初めて発見できる経営リスクです。 中小企業の経営課題が「手遅れ」になる根本原因は、このデータのサイロ化にあります。 会計・人事・販売——ソフトごとにデータが分散し、全体像を把握するには手作

引用元： https://claude.com/blog/cowork-research-preview スノーリーズ株式会社の菊地です。 今回は、Anthropic社のAIエージェント「 Claude Cowork 」を実際の業務で使ってみました。試したのは以下の2つのタスクです。 タスク1： このブログ記事の執筆をAIに丸投げ タスク2： MCP連携で取引先別売上データを前月比分析 「チャットAIに聞く」のではなく「 AIに仕事を任せる 」。この違いがどれほど大きいか、実際の画面キャプチャをお見せしながらレビューします。 Claude Coworkとは？── 30秒でわかる概要と料金 Claude Cowork は、 Claude Desktopアプリ に搭載されたAIエージェント機能です。2026年1月にリサーチプレビューとして公開されました。 Claude Desktopを開くと、上部に「チャット」「 Cowork 」「コード」の3つのタブがあります。普段使いの「チャット」と、エンジニア向けの「コード（Claude...

中小規模の会計事務所では、採用難・退職リスク・法改正対応・報告遅延などの課題が重なりやすく、現場は慢性的な残業と手戻りに悩まされがちです。多くの事務所では、税務・会計・給与といった基幹システム、顧問先管理、文書管理、コミュニケーション、さらにはAI-OCRやRPA（定型作業自動化）を個別導入していますが、それぞれが分断され「人が橋渡し」をする構造のままです。本記事では会計事務所におけるAI活用の中核として、MCP（Model Context Protocol）を軸に既存システムを安全に接続し、横断検索・自動要約・ドラフト生成・申請／承認までを一気通貫させる実践モデルを、具体事例とともに解説します。 会計事務所が直面する5つの壁 採用難や残業常態化が続くなか、多くの会計事務所ではツール導入が進んでも業務は“人の橋渡し”に依存し、生産性と品質の両立が難しくなっています。ここでは現場で頻発するボトルネックを 5つの壁 として再整理し、実際のシーンと失われるコストを具体化します。 1. 会計事務所の人材確保・定着の壁 面接では前向きだった新人が、繁忙期に

AIと社内システムをMCPで繋ぐことで可能となる、業務効率化・DX推進の事例を紹介します。 各部署・業種別のメインシステム、メイン業務での課題や解決方法を解説。 部署別　事例集 営業部 営業の「忙しすぎる」を解消！AI×社内システム連携で業務効率化を実現します 主な連携：SFA/CRM、見積・契約、MA、ファイル/ナレッジ 焦点：商談速度と成約率、パイプライン精度 代表シナリオ：案件要約の自動作成、提案書ドラフト、失注要因の横断分析 総務部 総務部の悩みを丸ごと解決！AI×社内システム連携で業務効率化の新常識 主な連携：社内ポータル、申請ワークフロー、規程集、FAQ 焦点：問い合わせ一次解決、規程の更新/周知、全社アナウンスの即時性 代表シナリオ：規程RAGによる即時回答、申請ルート自動判定、配信・既読管理 人事部 人事部の人材確保・育成・労務管理をまるごと解決！AI×社内システム連携で一元化 主な連携：ATS（採用）、LMS（学習）、人事評価、勤怠・就業、FAQ/規程 焦点：採用の充足と質、オンボーディング、評価運用の平準化...

経営企画部の業務量は増えるのに、人数もスキルもすぐには増やせない――そんな状況に心当たりはありませんか。経営陣と現場の板挟み、失敗が許されないプレッシャーの中で、新規事業やM&Aまで同時進行。限られた時間で“正しく速い判断”を支える体制づくりが求められています。...

人事部は、採用・人材育成・評価・労務管理・制度運用など、企業の基盤を支える多岐の業務を担っています。しかし、人材不足や働き方の多様化、システムの分断、データ活用の不足により、非効率や属人化が進みやすい現状があります。 本記事では、人事部が直面する主要課題を整理し、その背景を...

カスタマーサクセスの現場で、検索に時間を奪われ、回答の根拠集めに追われ、担当者ごとに応対品質がばらつく——そんなお悩みはありませんか。新人教育に工数がかかり、ベテランに依存する体制では、人材定着も難しくなります。問い合わせが増える一方で、エスカレーションは渋滞し、カスタマー...

経理部門は、売掛・買掛管理や経費精算、給与計算、税務対応、決算業務など、企業運営に欠かせない多岐にわたる業務を担っています。しかし、専門性の高さや法改正への対応、紙書類の管理、他部署との連携不足などによって、非効率や属人化が進みやすい現状があります。...

総務部は、社内全体の業務を支える“縁の下の力持ち”です。しかしその実態は、マニュアルの整理や社内問い合わせ対応、備品管理、ワークフローの運用など、煩雑で広範な業務に追われ、慢性的な忙しさを抱えがちです。 「また同じ質問が来た…」「その担当者がいないと仕事が止まってしまう…」...

営業現場でこんな悩み、ありませんか？「どの顧客に手をかけるべきかが分からない…」「提案書の作成が時間かかりすぎてもう疲れた…」「KPIの報告が追い付かず、会議のたびに資料作りに追われている…」。営業職は、やるべきことがたくさんありますが、それらを管理するツールは分かれていて...

中小企業の経営者・経理担当者の皆様へ。2024年1月から完全義務化された電子帳簿保存法への対応はお済みでしょうか？ 多くの中小企業が「法令遵守のための面倒な作業」として捉えがちな電子帳簿保存法ですが、実は 年間40万円以上のコスト削減...

生成AI（Generative AI）は、文章や画像、音楽などを自動生成する革新的な技術として、急速に私たちの社会やビジネスに浸透しています。ChatGPTやMidjourney、Stable Diffusionなど、日々進化するツールは、コンテンツ制作や業務効率化に大きな...

AI活用こんな課題、思い当たりませんか？ 「AIを使ってみたいんだけど、正直どこから手をつければいいのかわからない」 「部署ごとに導入したツールがバラバラで、逆に手間が増えてしまった」 こんな声、あなたの職場でも聞いたことはありませんか？...

n8n（エヌ・エイト・エヌ）とは何か？ n8n（エヌ・エイト・エヌ）は、オープンソースで提供されているワークフロー自動化ツールです。ノーコードまたはローコードで様々なサービスやアプリケーションをつなぎ、業務プロセスの自動化を実現するプラットフォームとして注目されています。...

猛暑時代の新常識：AIが必要な理由とは？ 2025年の夏、日本列島は再び「災害級の猛暑」に見舞われている。気象庁は、全国の平均気温が観測史上最高となる見込みと発表。実際、熱中症による救急搬送数は過去最多を更新しており、もはや空調設備だけでは対応が難しい局面にある。...

ChatGPTの代わりが必要な理由とは ChatGPTの登場以来、AI業界は急速な進化を遂げています。2025年現在、多数の高性能な ChatGPTの代わり となるツールが登場し、 企業や個人のニーズに応じて最適なAIアシスタントを選択できる時代 になりました。...

舞鶴市デジタル推進課の大型活用例 Google日本法人によると、京都府舞鶴市では、Google Workspace や Imagen3、Meet の文字起こし機能などとあわせて、生成AI「Gemini」を全庁で活用する大規模な取り組みを進めている。職員が地域に出て活動する環...

筆者：スノーリーズ株式会社　取締役COO　菊地 智仁 製造業AI活用の現状と変革の必要性 日本の製造業は今、歴史的な転換点に立っています。労働生産人口の急速な減少、熟練技術者の大量退職、そしてデジタル競争力の相対的低下という三重苦の中で、製造業AI活用という革新的な技術...

自己紹介 スノーリーズ株式会社 代表取締役の石黒です。私たちはAIを活用して企業のDXを支援しています。会計システムとAIを連携しレポートを自動作成したり、AIを使った求人マッチングサービスの開発にも取り組んでいます。現場の課題に正面から向き合い、実際に使えるソリューション...