この記事では、企業のDX推進担当者向けに、業務の効率向上と自動化を実現できる「Pleasanter（プリザンター）」について解説します。
Pleasanterを活用することで自動化できる業務や活用事例も紹介しています。

Pleasanterとは

Pleasanter（プリザンター）とは、Webデータベースを構築できるオープンソースソフトウェアです。
ローコード・ノーコード開発ツールのため、プログラムの知識がなくても活用できます。
さまざまな業務を自動化できるため、注目を集めています。

Pleasanterでできること

Pleasanterでは、自由度の高いWebデータベースを作成できます。プログラミングに詳しい人なら、JavaScriptやCSS、SQLを使ったカスタマイズも可能です。
また、PleasanterにはAPIが搭載されており、これを利用することで外部のデータベースに接続し、データを一元管理できます。

Pleasanterでできないこと

一方で、Pleasanterにはできないこともあります。
例えば、クリエイティブな業務です。独創的なアイデアが求められたり、複雑な手順を伴う業務にはPleasanterは不向きでしょう。

Pleasanterを活用して自動化できる業務

Pleasanterを活用することで自動化できる業務を4つご紹介します。

• 自動発注システムの構築
• 請求書作成
• 顧客情報の一元管理
• 自動応答

自動発注システムの構築

Pleasanterを活用することで、在庫レベルや需要予測をもとに自動で発注を行うシステムを構築できます。
在庫不足や過剰在庫などの問題を最小限に抑えつつ、効率的なサプライチェーン管理が可能です。
自動発注システムの構築については、下記の記事も参考にしてみてください。
「自動発注システムのメリットとは？導入のポイント、おすすめ製品をご紹介」

請求書作成

Pleasanterは、請求書作成にも活用できます。
契約や取引内容に基づいて自動作成されるため、作成のたびに発生する確認作業などの手間も省けるでしょう。また、送信ミスや表記ミスなどのヒューマンエラーも抑えられることもポイントです。
自動請求書の作成については、下記の記事もご覧ください。
「エクセルでの簡単な請求書作成の方法3選をご紹介！」

顧客情報の一元管理

Pleasanterでは、リアルタイムでデータ更新ができるため、顧客情報が更新された場合は即座に反映されます。また、さまざまな顧客データを集約し、一元管理できるため、データベースの煩雑化の防止にも役立ちます。
データが整理されることで、データ分析や意思決定もスムーズになるでしょう。

自動応答

Pleasanterを活用することで、顧客からの一般的な問い合わせへの自動応答も可能です。
そのためには、事前にルールを設定する必要がありますが、顧客からの一般的な問い合わせに正確な応答ができます。
その結果、顧客サポートの効率向上が期待できます。

Pleasanterの活用成功事例

実際にSMSデータテックが支援を行い、Pleasanterを導入した企業の成功事例を紹介します。

• JA三井リースアセット株式会社
• 株式会社ナチュラル・ハーモニー
• 株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット
• エム・アイ・エス テクノロジー株式会社

JA三井リースアセット株式会社

リース満了後の契約処理やグループ子会社の決算業務、保険代理店業務を中心に中古機器や動産資産のリユース事業さらに事務所移転に伴う廃棄・売却、工作機械や備品の販売などを行っているJA三井リースアセット株式会社は、査定・承認業務をDocuWorksで行っていましたが、承認プロセスがブラックボックス化することや、業務が停滞することが課題でした。これらの課題を解決すべく、ローコード開発プラットフォーム「Pleasanter」を導入しました。
現在ではPleasanterの導入により、承認プロセスの透明化や、業務時間が月20～30時間削減することができました。今後は案件管理ツールへの展開などを行い更なる業務効率化が期待されています。

詳細はこちらからご覧ください。

株式会社ナチュラル・ハーモニー

農薬・肥料を使わない自然栽培の農産物や、衣食住アイテムの小売・卸、オリジナル加工食品の販売を行う株式会社ナチュラル・ハーモニーは、Excelでの商品マスタの管理や、クラウドDBへの以降をしていきたいといった課題を抱えていました。
そこで、Webデータベース構築が可能な「Pleasanter」が解決策として浮上しました。
現在では、Pleasanterを用いて商品マスタの一元管理が可能となり、保守管理にかかる時間を月20時間程度削減することができました。今後は商品マスタだけでなく、経営データや情報システム部での活用も期待されています。

詳細はこちらからご覧ください。

株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット

JR西日本近畿地区の駅構内のコンビニエンスストアの運営や、商業施設「エキマルシェ」、25施設の「ヴィアインホテルズ」の運営を行う株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット（DSN）は、複数の店舗や施設を統括するなかで、紙やExcelでの設備管理が複雑化し、情報の不備や誰が管理しているか不明な状態になっていました。
そこで、クラウド上で設備管理台帳を運用するアイデアが浮かび上がり、Webデータベース構築が検討されました。初めは検討が難航しましたが、「Pleasanter」が解決策として浮上しました。Pleasanterの特徴である、業務データをクラウド上で一元管理できることに惹かれ、Pleasanterの使いやすさや柔軟性に加え、セキュリティ対策も万全で、独自の機能も追加できました。
現在は、500店舗以上の設備データをクラウド上で一元管理し、業務効率の向上や出張確認の手間も減少しました。将来的には他の業務にも活用し、システムの効率化や経費削減に寄与することが期待されています。
詳細はこちらからご覧ください。

エム・アイ・エス テクノロジー株式会社

エム・アイ・エス テクノロジー株式会社（MIST社）は、水晶デバイスや半導体デバイスの出荷前テスト用ソケットを専門に開発・製造・販売する企業です。
MIST社では、営業活動の課題にデータの不統一や入力ミスの発生がありました。複数のパソコンで顧客情報や注文書を管理していたり、20年分の帳票が印刷され紙で保管されていたことが原因で、情報の迅速な検索が難しく、業務が停滞していました。
これを解決すべく、ローコード開発プラットフォーム「Pleasanter」を導入しました。Pleasanterの柔軟性とSMSデータテックの技術力により、独自の業務処理がシステム化され、帳票やデータが一元管理されました。これにより、業務の効率化やミスの軽減が実現し、注文書や請求書の一元管理、業務ステータスの確認が容易になりました。今後はデータの蓄積を活かし、市場分析や営業戦略の立案にもPleasanterを活用する予定です。
詳細はこちらからご覧ください。

Pleasanterで自動化することのメリット

Pleasanterを活用して業務を自動化することによる主なメリットについて以下の3つを順に解説します。

• 定型作業の効率化
• 属人化の回避
• コスト削減

定型作業の効率化

Pleasanterによる自動化は、主に定型作業が該当します。
定型作業は日々発生するものから週次、月次のものまで、タイミングによって作業内容も変化します。Pleasanterはローコードツールのため、従来の手順を踏襲したまま自動化できます。
そのため、アウトプットの品質を損なうことなく、作業の効率化を実現可能です。

属人化の回避

Pleasanterはプログラムによる自動化ではなく、マウスなどのGUIにより自動化を実現します。
そのため、自動化の手順を可視化でき、ただ作業するだけの状況を解決できるでしょう。個々の担当者の特定のスキルや知識への依存を減少させます。

コスト削減

業務の自動化は、人的リソースやヒューマンエラーを削減できるため、結果として大幅なコスト削減に寄与します。

Pleasanterのユーザー向けサポート

Pleasanterを導入する際は、提供企業がPleasanterの認定パートナー企業かどうかを確認することをおすすめします。
認定パートナーとは、安定した運用を実現するための年間サポートサービス、トレーニング、導入支援、テクニカルコンサルなど各種のサービスを展開している企業のことです。
SMSデータテックは認定パートナー企業に登録されており、2025年度には、【Top Revenue Award 】（トップレベニュー賞）の受賞しています。
豊富な導入実績とノウハウを活かし、Pleasanterの導入支援として、お客様の業務や課題に合わせたシステム構築から、導入後の活用まで一貫してサポートしています。

まとめ

Pleasanter（プリザンター）とは、Webデータベースを構築できるオープンソースソフトウェアです。ローコード・ノーコード開発ツールのため、プログラムの知識がなくても活用できます。
Pleasanterを活用することで様々な業務の効率化が可能です。

SMSデータテックでは、Pleasanterの認定パートナーとして導入支援を行っています。Pleasanterを使った業務効率化を検討している方や、業務の効率化にお悩みのある方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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自動化を成功させる最短ルートは、いきなり全社導入を目指すのではなく、①自社と近い業種・業務の事例を1つ見つけ、②その事例に近いツール（RPA／ノーコード／内製／外注）を選び、③まず1つの業務で試して効果を確認し、④効果が出た方法を横展開する、という順番を踏むことです。

この記事は、すでに自動化の必要性は理解している方が、実際に何から手をつければよいか、どんな事例があるのか、どのツールを選べばよいのかを一気に把握できる実践ガイドです。

私たちSMSデータテックがこれまで支援してきた20件の自動化事例をもとに、実務で使える知見をまとめました。自動化の意味そのものを詳しく知りたい方は、先に以下の記事をご覧ください。

自動化の全体像：4つの領域

一口に「自動化」と言っても、対象となる業務や技術はさまざまです。本記事では、話を分かりやすくするために、対象範囲を4つの領域に整理してご紹介します。

この記事では特に、多くの企業が最初に取り組みやすい「業務自動化」と「IT運用の自動化」を中心に、事例とノウハウを解説していきます。

自動化が「今」求められる理由

自動化への関心が高まっている背景には、主に3つの社会的要因があります。

① 労働人口の減少・人材不足

少子高齢化により、日本の労働力人口は減少が続いています。限られた人員で成果を出すためには、定型業務を人の手から切り離すことが避けられません。

② 働き方改革への対応

長時間労働の是正が求められる中、単純作業や反復作業を自動化することで、従業員の負担軽減とワークライフバランスの実現が期待できます。

③ 生成AI・AIエージェントの普及

これまでRPAが苦手としていた「判断を伴う業務」も、生成AIと組み合わせることで自動化の対象に含められるようになってきました（詳細は「11. 自動化×AIエージェントのトレンド」で解説）。

自動化のメリット・デメリット

メリット

• 定型業務の時間短縮：手作業で数時間かかっていた業務が数分で完了するケースもある
• 属人化の回避：特定の担当者しかできない業務がなくなり、業務品質が均一化する
• 人的ミスの削減：入力ミスや確認漏れなど、疲労や集中力低下に起因するミスを防げる
• コア業務への集中：単純作業から解放された人材を、企画・顧客対応など付加価値の高い業務に配置できる

デメリット・注意点

• 導入コストがかかる：ツール導入や環境構築には初期費用・工数が発生する
• すべての業務を自動化できるわけではない：創造性が必要な業務や、倫理的判断が伴う業務には向かない
• 保守・運用の手間が発生する：業務フローの変更に合わせて自動化の仕組みもメンテナンスが必要になる
• 導入自体が目的化するリスク：ツール導入自体がゴールになってしまい、業務改善につながらないケースがある

4. 自動化に関連する重要キーワード7選

自動化を検討する上で押さえておきたい関連用語です。

RPA

RPAとは、「Robotic Process Automation」の略称で、ロボットによって人間が行っている作業を自動化する技術のことです。具体的には、データ入力や処理の自動化、人間の手作業の自動化などで、業務の効率化と生産性向上を実現します。

RBA

RBAとは、「Run Book Automation」の略称で、手順に従い連携した一連の業務を自動化するツールです。（Run Bookとは「運用手順書」のこと）オーケストレーションツールとも呼ばれています。

OCR

OCRとは、「Optical Character Recognition/Reader」の略称で、画像や紙に記載の内容をテキストデータに変換する技術を指します。RPAと連携することで、一歩進んだ自動化・業務効率化を実現できます。

ハイパーオートメーション

ハイパーオートメーションとは、ML（機械学習）、AI、RPAなどの先端技術や既存の仕組みを組み合わせることにより、より高度な自動化を目指すことです。ガートナーの戦略的テクノロジのトップ・トレンドに2020、2021の2年連続で取り上げられたことで注目されるようになったキーワードです。

IoT

IoTとは、Internet of Thingsの略称で、「モノのインターネット」のことです。あらゆるモノ（機器、デバイス）をインターネットと接続し、情報の収集や作業の効率化を目指したものです。最近は身近になってきており、私たちの暮らしを便利で豊かなものにしてくれる技術です。

RPAシナリオ

RPAシナリオとは、会社内でRPAを使用する際に実行する処理の手順や段取りを可視化したものです。RPAを社内で導入を成功させるためにはこのRPAシナリオの作成が重要になってきます。

自働化

自働化とは、作業者の技能や経験を活かし、それを機械やシステムと組み合わせることで、人が作業し、少ない労力で高い品質を維持できる生産プロセスを実現することです。トヨタ自動車等でも取り入れられており、特に製造業において品質保持とコスト削減、さらには作業環境の改善において有効です。

SMSデータテックの自動化成功事例

私たちSMSデータテックがこれまで取り扱ってきた20件の自動化関連の事例をご紹介します。
支援業種は製造業（半導体・医療機器）、物流・リース、金融・決済、エネルギー（太陽光発電）、IT・データセンター、通信、鉄道グループ、小売・輸入など9業種以上にわたり、RPAによる業務自動化、サーバ・ジョブ監視の自動化、ノーコードツール（Pleasanter）によるワークフロー構築まで対応領域も多岐にわたります。

自動化のお悩み逆引きチャート

「何から自動化すればいいか分からない」という方向けに、実際にお問い合わせいただいた課題と解決策を一覧化しました。同じ悩みを抱えている場合は、該当する事例記事もあわせてご覧ください。

業界別 自動化事例

課題がまだ明確ではなくとも、同じ業界で実施した自動化成功事例は、類似の自動化をすることで業務が効率化することもあります。ぜひ参考にしてください。

製造業

• 工場自動化のメリットは？今後の課題と導入事例をご紹介
• エム・アイ・エス テクノロジー株式会社様（半導体・電子デバイス）

医療

• 医療業界の自動化｜RPA導入のポイント、メリットや導入事例をご紹介
• 紙の運用からの脱却、Sanko MedicalのDX挑戦記（医療機器製造）

小売

• 小売業界のDX・自動化事例7選！
• 株式会社AXES様（輸入雑貨・小売）

物流

• 物流倉庫の自動化のトレンドはこれだ！
• 査定依頼の属人化を解消。Pleasanter導入でユーザー200アカウント、買取201件を実現（JA三井リースアセット株式会社様）

金融・決済

• 株式会社トランザクション・メディア・ネットワークス様

エネルギー

• アドラーソーラーワークス株式会社様（太陽光発電の監視自動化）

IT・データセンター

• 株式会社ブロードバンドタワー様

通信

• 情報通信業界A社様

鉄道

• 株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット様

自動化を実現させる4つの方法

自社に合う自動化の始め方チェックリスト

以下の質問に答えるだけで、自社に合った自動化の進め方の方向性がつかめます。

• Q1. 自動化したい業務は「手順が決まっている定型業務」ですか？

→ YES：RPAツールの導入から検討　／　NO：まずは業務の可視化・課題抽出から着手

• Q2. 社内にITに詳しい担当者はいますか？

→ YES：内製開発やノーコードツールも選択肢に　／　NO：外注・コンサルティングの活用を検討

• Q3. 既存の社内システムとの連携が必要ですか？

→ YES：RPA以外のツール（iPaaS等）や開発も視野に　／　NO：RPA単体でも対応できる可能性が高い

• Q4. 自動化の目的は明確になっていますか？

→ NO：目的を明確にしてから着手することを強く推奨（「導入が目的化」する失敗の多くはここが原因）

自動化ツールの選び方・比較

自動化を成功させるポイントと失敗パターン

成功のポイント

1. 既存業務の可視化 → 課題の抽出 → 改善案の立案と実行、という順序を守る
2. RPAなどのツール導入そのものを目的化せず、業務改善のゴールを先に定める
3. 自動化に向かない業務（創造性・倫理判断が必要な業務）を無理に自動化しない

よくある失敗パターン

• 自動化環境は整えたが、活用しきれていない
• 既存システムとの連携がうまくいかず、かえって業務が増えた
• 目的が曖昧なままツールだけ導入してしまった

【2026年最新】自動化×AIエージェントのトレンド

これまでのRPAは「決められた手順を正確に繰り返す」ことが得意な一方、判断や例外対応が必要な業務には不向きでした。近年は生成AI・AIエージェントとの組み合わせにより、この弱点を補う動きが進んでいます。

• 問い合わせ内容を判断して振り分ける、といった「判断を伴う自動化」が実用段階に入りつつある
• RPA単体からハイパーオートメーション（AI＋RPA＋既存システムの統合）へのシフトが進んでいる
• 自動化の導入・運用自体をAIが支援するツールも登場している

12. よくある質問（FAQ）

Q. 自動化とDXの違いは何ですか？

A. 自動化は個別の業務・プロセスを効率化する取り組みです。一方DXは、デジタル技術を使って事業モデルや組織全体に変革をもたらすことを指します。自動化はDXを実現する手段の一つと位置づけられます。

Q. 自動化に向いていない業務はありますか？

A. 創造性が求められる業務や、倫理的な判断が必要な業務は自動化に向かないケースがあります。まずは定型的で手順が明確な業務から着手するのがおすすめです。

Q. 中小企業でも自動化はできますか？

A. 可能です。近年はノーコード・ローコードのツールが充実しており、専門知識がなくても着手しやすくなっています。

Q. 自動化の費用相場はどれくらいですか？

A. ツールの種類や対象業務の規模によって大きく異なります。まずは自動化したい業務を洗い出した上で、複数のツール・ベンダーを比較することをおすすめします。

13. まとめ

自動化は、単にツールを導入すれば完了するものではなく、「何を」「どこまで」自動化するのかを見極めることが成功の鍵です。
近年では、AIが台頭してきたことで、自動化の幅も広がり、より人間が「何を」「どう判断する」かが重要になってきます。
この記事で紹介した事例やチェックリストを参考に、自社に合った自動化の第一歩を踏み出してみてください。

自動化についてより具体的に相談したい方は、お気軽にお問い合わせください。

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動画生成AIは、2026年に入り音声同時生成やマルチショット生成など機能が急速に進化し、実務での活用が一段と進んでいます。一方で、話題を集めたOpenAIの「Sora」がAPIの終了時期を迎えるなど、ツールの入れ替わりが激しい分野でもあります。さらに、利用が社内で広がるにつれて「どう安全に運用するか」という新たな課題も生まれています。 

本記事では、2026年8月時点の最新情報をもとに動画生成AIの基礎知識とおすすめ15選、選び方、そして社内で安全に活用するためのルール整備まで解説します。 

結論：2026年8月時点でおすすめの動画生成AIは 

2026年8月時点でおすすめの動画生成AIは、映像品質を重視するならGoogle Veo 3.1またはRunway（Gen-4.5）、コストパフォーマンスを重視するならKling AI（Kling 3.0）、企業研修用のアバター動画ならHeyGenまたはSynthesia、記事やブログの動画化ならLumen5またはPictory.AIです。

2026年の動画生成AI、注目トレンド3つ 

音声同時生成（ネイティブオーディオ）

Google Veo 3系・Kling AI・PixVerseなどが、映像と音声（セリフ・環境音・BGM）を同一プロセスで生成できるようになりました。 

マルチショット・長尺化

従来は5秒前後が主流でしたが、複数カットをつなぐマルチショット生成や、15秒以上の連続生成に対応するツールが増えています。

高画質化とキャラクター一貫性の向上

Veo 3.1のUltraプランやKling AIの4K出力など高解像度化が進む一方、複数カット・複数生成にわたって同一人物やキャラクターの見た目を保持する技術も向上し、シリーズ的なコンテンツ制作がしやすくなっています。 

動画生成AIとは 

動画生成AIとは、テキストや画像をもとに自動で動画を作るツールのことです。撮影や編集の時間を減らし、専門知識がなくても効率的に動画を作成できます。

ここからは、主な機能と活用シーンについて解説します。 

動画生成AIの主な機能 

動画生成AIの主な機能は以下の通りです。 

• 動画・画像の生成 
• 字幕付け 
• 音声生成（ネイティブオーディオ含む） 
• アバター生成 
• 多言語翻訳 
• 動画スタイルの変換 
• 高画質化（アップスケーリング） 

ツールごとに実装されている機能が異なるため、利用する際は自分が望む機能があるか確認することが重要です。 

動画生成AIの活用シーン例 

動画生成ツールは、アイディア次第でさまざまなシーンにおいて活用できます。

具体的な活用シーンは以下の通りです。 

• 企業や商品、キャンペーンの紹介 
• 研修や解説、講義 
• アニメーションやミュージックビデオ 
• SNS 

動画生成AIを活用するメリット 

動画生成AIを活用するメリットは複数あります。ここからは、動画生成AIの活用メリットについて解説します。 

専門知識やスキルがなくても動画を作成できる 

本来、動画の作成や編集には専門的な知識・スキルが必要です。企業や商品紹介動画などを作成する際は、制作会社への依頼が一般的でした。 
ただ、動画生成AIを活用すれば初心者でも動画を作成可能です。 

動画制作の手間や時間を抑えられる 

動画生成AIの活用により、制作の手間や時間を大幅に抑えられます。これまで、動画作成には撮影や編集を合わせて数週間程度かかっていました。 

動画生成AIであれば入力した指示に従い、スピーディーな動画制作が可能です。ただし、生成AIで思い通りの動画を作成するには、入力するプロンプトが重要です。適切なプロンプトを入力しなければ、思い通りの動画が作成できません。 

品質の高い動画を作成できる 

品質の高い動画を作成できる点も、動画生成AIの活用メリットです。知識やスキルに依存せず、ニーズ・ターゲットに応じた高品質の動画を作成できます。クリエイティブなアイディアを自身で考える必要もありません。 

SMSデータテックでは、動画制作でも基本となる効率的なプロンプト作成の方法を、ChatGPTをベースとした講座を開催しています。 

おすすめの動画生成AI15選【2026年8月版】 

続いて、おすすめの動画生成AI15選を具体的に紹介します。料金は2026年8月時点の情報をもとにしており、各サービスの改定頻度が高いため、契約前に必ず公式サイトで最新情報をご確認ください。 

Runway（Gen-4.5） 

出典：Runway 公式サイト

Runwayは、2025年12月に発表された最新モデル「Gen-4.5」により、独立系ベンチマークで映像品質トップクラスの評価を得ている動画生成AIです。 プロンプトへの追従性や物理表現（布・液体・光の再現など）が大幅に向上し、映像制作会社やAI広告代理店でも実務利用が進んでいます。 

料金はクレジット制で、Free（初回125クレジット、商用利用不可）、Standard（月$15、年払いで$12、月625クレジット・5ユーザーまで）、Pro（月$35、年払いで$28、月2,250クレジット）、Max（旧Unlimitedから改称）の4段階が中心です。 

カメラワークの精緻な制御やAct-Two等の高度な編集機能を備え、Claude・ChatGPTと連携したMCP経由の自動生成ワークフローにも対応しています。メインモデルを本格運用する場合、Standardのクレジット量ではすぐに不足しがちなため、想定生産本数からプランを逆算するとよいでしょう。 

Google Veo 3.1（Gemini / Flow）

出典：Google Veo 3.1 公式サイト

Veo 3.1は、Google DeepMindが開発する動画生成モデルで、映像とセリフ・環境音・BGMを同時に生成できる点が最大の特徴です。 GeminiアプリまたはFlow（Veo専用の制作ツール）から利用でき、画像から動画への変換（Image to Video）も強力です。 

料金は2026年6月の改定により、Google AI Plus（月725円、200GBストレージ）、Google AI Pro（月2,900円）、Ultra（月32,000円、5xプランは月14,500円）という体系になっています。4K出力は現時点でUltraプラン向けの機能です。 

音声同時生成によりナレーション動画・SNS広告のワンストップ制作が可能な点が強みです。商用利用は可能ですが、不可視の電子透かし（SynthID）が付与されるため、利用規約を事前に確認しましょう。 

Kling AI（Kling 3.0） 

出典：Kling AI 公式サイト

中国Kuaishou（快手）が開発するKling AIは、2026年2月にリリースされた「Kling 3.0」で4K出力・マルチショット生成・音声同期に対応し、Runway Gen-4.5と並ぶ有力な選択肢となっています。 

料金プランはFree（毎日66クレジット付与、24時間で失効）、Standard（月$10前後）、Pro（月$37前後）、Premier（月$92前後）、Ultra（月$180前後）が目安です。年払いなら3割程度安くなるプランもあります。 競合サービスに比べて生成コストが低く、コストパフォーマンスに優れる点が強みです。テキスト・画像・ポーズ指定など入力の多様性も魅力といえるでしょう。 

なお、3.0は旧バージョンの2.6よりモデルサイズが大きく、1本あたりの生成時間が伸びる傾向がある点には注意が必要です。プラン名・価格は変更が多いため、契約前に公式ページで確認してください。 

PixVerse（V6） 

出典：PixVerse 公式サイト

2026年3月にリリースされたPixVerse V6は、1〜15秒の動画をリアル・アニメ・3Dアニメ・CGの4スタイルから選んで生成でき、音声生成も同一パスで完了します。 

無料プランは毎日60クレジット付与（720p・540p相当）、有料はStandard（月$10前後、720pまで）、Pro、Ultra（月$199、年払いで$149）という構成です。5秒/720pの生成には45クレジット程度が必要になります。 

スタイルの選択肢が広く、SNS向けの短尺動画やエフェクト重視の映像に向いている点が強みです。ただし、1080p以上の高解像度出力にはPro以上のプランが必要になります。 

Pika（Pika 2.5） 

出典：Pika 公式サイト

Pikaは「Pikaffects」（溶ける・爆発するなど物理法則を無視した特殊エフェクト）で知られる動画生成AIです。 2026年には最新モデル「Pika 2.5」がリリースされ、物理表現やフレーム間の一貫性が改善されました。 

料金はFree、Standard（月$8前後、透かしあり・商用利用不可）、Pro（月$28前後、商用利用可・透かし除去）の3段階です。1080p・5秒の動画生成には40クレジット程度が必要です。 

SNSでバズりやすい特殊エフェクト表現、低予算での短尺動画制作に強い一方、長尺の物語的な映像制作にはあまり向いていません。商用利用にはProプランが必須である点も押さえておきましょう。 

HeyGen

出典：HeyGen 公式サイト

HeyGenは、AIアバター動画に特化したツールです。175言語への翻訳・吹き替えに対応し、商用利用可能な形でアバター動画を作成できます。 

2026年1月に旧Teamプランが廃止され、Businessプランに統合されました。料金はFree、Creator（月$29、年払いで月$24相当、月600クレジット、1080p出力）、Pro（月$49〜99程度、4K出力・より多いクレジット）、Business（月$149〜、追加メンバー1人$20）という構成です。プラン名称・価格は変更が多いため、公式サイトでの確認をおすすめします。 

G2・Capterraで高評価を得るアバター品質、Video Agentなど自動化機能の拡充が強みです。なお、APIは2026年2月から無料クレジットの提供を終了しており、Web版のサブスクリプションとは別予算が必要になる点に注意してください。 

Synthesia

出典：Synthesia 公式サイト

Synthesiaは、テキストを入力するだけでアバターが話す動画を生成できるツールで、企業の研修・マニュアル動画で高いシェアを持ちます。 

料金はFree（月10分程度）、Starter（月$29、年払いで月$18相当）、Creator（月$89、年払いで月$64相当、月30分・最大5体のパーソナルアバター作成）、Enterprise（要問い合わせ、無制限）という構成です。 

180種超のアバター、多言語吹き替え、CTAボタン付きの動画ページ作成などマーケティング機能も充実している点が強みです。自分の顔を使った高品質な「Studio Expressアバター」は、年間契約者向けの有料アドオン（年間$1,000程度）となっています。 

Vidnoz AI 

出典：Vidnoz AI 公式サイト

Vidnoz AIは、1,000種類以上のアバターと830種類超の音声を備え、140ヵ国以上の言語に対応する動画生成AIです。 多言語のナレーション動画・研修動画づくりに向いています。

料金は無料プラン、ベーシックプラン（月2,075円前後）、ビジネスプラン（月9,073円前後）、エンタープライズプラン（要問い合わせ）という構成です。 

日本語を含む多言語対応の幅広さ、アバターと音声のバリエーションの豊富さが強みです。プラン改定が比較的頻繁なため、契約前に公式サイトで最新の料金・生成可能時間を確認してください。 

Canva 

出典：Canva 公式サイト

デザインツールとして知られるCanvaは、Magic Studio機能によりテキストから動画生成、写真からのナレーション動画作成などのAI機能を統合しています。 

料金はFree（Magic Media月50回まで）、Pro（月1,500円前後、年払いでさらに割安）、Teams（1人あたり月1,500円程度・3人以上）、Enterprise（要問い合わせ）という構成です。 

デザイン制作からそのまま動画化まで一気通貫で完結できるワークフローの一体感が強みで、マニュアル・研修・SNS用の簡易動画に最適です。ただし、高度なシネマティック表現や長尺動画には不向きで、あくまで「デザインの延長としての動画生成」という位置づけになります。 

Vrew 

出典：Vrew 公式サイト

Vrewは、台本作成から動画生成、字幕付けまでをAIが一貫して行う、国内でも利用者の多いツールです。 直感的な操作性が特徴で、動画編集の専門知識がなくても扱えます。

料金はFree（音声分析120分/月）、Light（月900円前後、年払いでさらに割安）、Standard（月1,700円前後、AI作文Pro・テンプレート機能を利用可）、Business（月4,500円前後、チーム利用・大容量向け）という構成です。 

日本語の字幕・音声認識の精度が高く、YouTube解説動画や社内向け動画の量産に向いています。一方で、実写のクリエイティブ映像生成には強みがなく、あくまで「素材のテキスト化・編集効率化」に特化したツールといえます。 

InVideo AI 

出典：InVideo AI 公式サイト

InVideoは、台本・素材・ナレーションを一つの自動生成パスに圧縮できるテンプレート型ツールです。 2026年にはSora代替としてVeo 3.1などの外部モデルも呼び出せるようになっています。

料金はFree、Plus（月$20前後）、Max（月$48前後）という構成です（正確な料金は公式サイトでの確認をおすすめします）。 

動画内にリンク・クイズ・アンケートを配置できる対話型コンテンツ制作、初心者でも扱いやすいテンプレートの豊富さが強みです。複数の外部AIモデルを組み合わせる仕様のため、生成結果の質はどのモデルを呼び出すかによって変動する点には留意が必要です。 

Filmora AI 

出典：Filmora AI 公式サイト

Filmora AIは、動画編集ソフトWondershare Filmoraが提供するAI機能で、テキストからの動画生成に加え、チャットボット形式で動画分析・改善提案を行う点が特徴です。 

料金はクレジット制で、複数のクレジットパック（例: 1,500クレジット・2,000クレジット・5,000クレジットなど）から選択する仕組みになっています。 

テキストベースの編集機能により、専門知識がなくても高品質な動画に仕上げやすく、既存の動画編集フローとの連携も強みです。ただし、生成AI単体というよりは「編集ソフト＋AI機能」という位置づけのため、ゼロから高精度な映像を生成する用途にはRunwayやKlingの方が適しています。 

Lumen5

出典：Lumen5 公式サイト

Lumen5は、ブログ記事やWebページのURLを読み込むだけで、内容を要約した動画を自動生成できるツールです。 ビジネス・教育・美容などカテゴリー別のテンプレートが充実しています。

料金はBasic（月$29前後）、Starter（月$79前後）、Professional（月$199前後）、Enterprise（要問い合わせ）という構成です。 

記事を動画化してSNSやブログの再利用コンテンツを効率的に作れる点が強みですが、オリジナルの映像表現よりも「既存テキストの動画変換」に特化しているため、ゼロベースのクリエイティブ制作には向きません。 

Pictory.AI

出典：Pictory.AI 公式サイト

Pictory.AIは、スクリプトやWeb記事URLの読み込み、テキスト・メディアのアップロードにより動画を生成できるツールで、自動翻訳・字幕付与機能が充実しています。 

料金はFree、Starter（月$25前後）、Professional（月$49前後）、Team（月$119前後）という構成です。 

多言語字幕の自動生成により、研修動画やブログの多言語展開に向いています。Lumen5と同様、記事や台本の「動画化」が主軸のため、実写系のクリエイティブ映像制作には別ツールとの併用が必要です。

Video BRAIN 

出典：Video BRAIN 公式サイト

Video BRAINは、国産の動画生成・編集プラットフォームで、パワーポイントの取り込みや画面収録、3,500種類以上のテンプレートなど法人利用に適した機能が充実しています。 

料金・生成可能本数はいずれも要問い合わせで、企業規模や利用目的に応じたカスタムプランが中心です。 

商品・サービス紹介や企業PR、教育・研修動画向けのテンプレートが豊富で、100万点以上の素材を無制限に利用できる点、国内サポート体制が整っている点が強みです。個人利用や少量利用には不向きで、法人の継続的な動画制作体制構築を前提としたサービスといえます。 

※ 2025年におススメしていたOpenAIの「Sora」は、Web版・アプリ版が2026年4月26日に提供を終了しており、API版も2026年9月24日に終了予定のため、本記事の15選には含めていません。API経由で組み込んでいる場合は、終了日までにGoogle Veo 3.1やKling AIなどへの移行を検討してください。 

用途別｜動画生成AIの選び方マトリクス 

• 広告・SNSショート動画をハイクオリティに作りたい → Runway Gen-4.5、Kling AI、PixVerse 
• 映像と音声（セリフ・BGM）を一括で作りたい → Google Veo 3.1 
• 研修・マニュアル・多言語のアバター動画を作りたい → HeyGen、Synthesia、Vidnoz AI 
• ブログ記事や台本を手早く動画化したい → Lumen5、Pictory.AI 
• YouTube解説動画や字幕付き動画を効率的に作りたい → Vrew、Filmora AI 
• デザインの延長で手軽に動画も作りたい → Canva 
• 法人で継続的に大量の動画を制作したい → Video BRAIN 

利用する動画生成AIツールを選ぶポイント 

動画生成AIは複数あり、自分に合うツールの活用が重要です。ここからは、利用する動画生成AIツールを選定する際のポイントについて解説します。 

利用目的

利用目的を明確にし、その目的を達成できるか検討しましょう。ツールごとに、強みが異なります。目的から利用シーンや生成したい動画を落とし込み、それを実現できるツールかの検証が重要です。

機能

自身の利用目的に応じた必要な機能があるかも確かめましょう。また、使い勝手の確認も欠かせません。無料プランやトライアル期間などを設けているツールが多いため、気になるツールは機能や使い勝手を試すと良いでしょう。

費用

ツールにより料金が大きく異なるため、費用の確認も重要です。費用を確認する際は、利用できる機能と生成可能な動画の時間も含めた比較がおすすめです。料金が安くても、生成できる動画の時間が短いケースがあります。

動画生成AIを安全に使うためのガバナンスチェックリスト 

便利な動画生成AIですが、活用時の注意点も存在します。特に、社内での利用が広がるにつれて「著作権に気をつける」といった一般論だけでは対応しきれないケースが増えています。ここでは、実務で使える粒度まで踏み込んで注意点を解説します。 

著作権の問題がないか確認する

動画生成AIが作り出したコンテンツによっては、他社の権利侵害にあたる可能性があります。他者コンテンツのインプットや、有名なキャラクターなどの生成を促すプロンプト入力は避けましょう。

商用利用ができるか確認する

商用利用できるかの確認も欠かせません。商用利用が許可されていない場合、動画を作成してもビジネスシーンなどでの活用はできません。利用する動画生成AIを選ぶ際に、規約などで商用利用ができるかや条件などを確認しましょう。

ディープフェイク・肖像権のリスクに注意する 

実在する人物の顔や声を再現し、本人が発言していない動画を作れてしまう点にも注意が必要です。その結果、フェイクニュースへの加担や、肖像権・パブリシティ権の侵害につながる可能性があります。 

事実か確認する 

生成AIの精度は日々向上していますが、誤った情報をアウトプットするケースがあるため、事実関係の確認も重要です。間違った情報の動画を世間に公開した場合、混乱につながる可能性があります。 

プロンプトを工夫する

作成する動画の指示であるプロンプトの工夫もポイントです。AIで出力される動画の精度はプロンプトに依存します。自分がイメージする動画の生成には、詳細なプロンプトの入力などが欠かせません。

しかし、プロンプトはうかつに入力すると情報漏洩にもつながります。精度の高いものを出力しようと、社内機密情報などが入力されていないか注意が必要です。

人が最終チェックする

生成された動画は必ず人が最終チェックしましょう。間違った情報や倫理的に好ましくない内容が含まれれば、炎上などにつながる可能性があります。

社内利用ガイドラインに入れるべき5項目 

動画生成AIを組織で継続的に活用するなら、個人の注意だけに頼らず、社内のルールとして明文化しておくことが重要です。

特に以下の5項目は、最低限のガイドラインとして整備しておくことをおすすめします。 

1. 利用可能なツールの許可リスト化：どのツールを業務利用してよいかを明確にし、シャドーIT化を防ぐ 
2. プロンプトに入力してよい情報・NG情報の切り分け：機密情報や個人情報をプロンプトに含めないよう明文化する
3. 生成物の権利処理・保存フロー：生成した動画の利用範囲や保存場所、権利関係の確認手順を定める 
4. 公開前チェック体制：最終的に誰が内容を承認し、公開の判断を行うかを決めておく
5. 生成AIの利用ログ・記録の残し方：どのツールで、いつ、何を生成したかを記録し、後から確認できるようにする 

部門別に確認しておきたい観点 

動画生成AIの導入は、マーケティング部門だけの話にとどまりません。情報システム部門や法務部門など、関係する部門ごとに確認しておきたい観点をまとめました。 

動画生成AIを社内に定着させる3ステップ 

動画生成AIは、ツールを選んで終わりではなく、継続的に活用できる体制づくりまでを見据えることが重要です。

以下の3ステップで進めると、無理なく社内に定着させやすくなります。 

1. 小規模なPoC（概念実証）：まずは1〜2つのツールを絞り、1ヶ月程度の試験導入で使い勝手や品質を確認する 
2. 運用ルールの整備：前述の社内利用ガイドラインをもとに、プロンプト入力・承認体制などのルールを整える 
3. 本導入・定着化：試験導入の結果をもとに対象部門を広げ、継続的な活用体制を構築する 

こうした導入設計や運用体制の構築は、社内のリソースだけで進めるのが難しい場合もあります。ルール整備や導入計画の立て方でお困りの際は、お気軽にご相談ください。 

よくある質問（FAQ） 

Q. SoraのAPIはいつまで使えますか？ 

A. OpenAIのSoraは、Web版・アプリ版が2026年4月26日に提供を終了していますが、API版は2026年9月24日まで稼働中です。本記事の15選には含めていませんが、API経由で組み込んでいる場合は、終了日までに他のモデル（Google Veo 3.1、Kling AI、Runway Gen-4.5など）への移行を計画しておく必要があります。 

Q. 無料で使える動画生成AIはありますか？ 

A. 本記事で紹介したツールの多くは無料プランを提供していますが、生成本数や解像度、商用利用の可否に制限があります。継続的にビジネス利用する場合は、有料プランへの移行を前提に検討するのが現実的です。 

Q. 動画生成AIは商用利用できますか？ 

A. ツールや契約プランによって異なります。多くのサービスでは無料プランは商用利用不可、有料プランで商用利用可能という設計になっています。利用前に必ず各サービスの利用規約を確認してください。 

Q. 社内で動画生成AIを使う際、最低限決めておくべきルールは何ですか？ 

A. 利用可能なツールの範囲、プロンプトに入力してよい情報の切り分け、生成物の権利処理フロー、公開前の承認体制、利用ログの記録方法の5点は最低限整備しておくことをおすすめします。詳しくは本記事内の「動画生成AIを安全に使うためのガバナンスチェックリスト」で解説しています。 

Q. 音声も同時に生成できるツールはどれですか？ 

A. Google Veo 3.1、Kling AI（3.0）、PixVerse（V6）などは、映像と音声（セリフ・環境音・BGM）を同一の生成プロセスで作成できる「ネイティブオーディオ」に対応しています。2026年の動画生成AIにおける主要トレンドの一つです。 

まとめ

動画生成AIとは、テキストや画像をもとに動画を制作できるツールのことです。活用すれば、知識やスキルに依存することなく、手間・時間を抑え、高品質でクリエイティブな動画を作成できます。ただ、他人の権利を侵害するケースや間違った情報が混じる場合があるため、注意が必要です。 

特に組織での利用が広がるほど、個人の注意だけでなく、社内ルールとしてのガバナンス整備が欠かせません。業務効率化は、人手不足の解消や企業競争力の向上につながるため重要です。ツールも上手に活用し、業務効率化を実現しましょう。 

SMSデータテックではAIの導入や運用について、セキュリティの観点を持ちながらご提案することが可能です。もしAI導入に不安がある方は、一度ご相談ください。 

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FM・PMにおける設備台帳とは

FM・PMにおける設備台帳とは、建物や施設に設置されている設備の情報を、管理・点検・修繕・更新のために整理した台帳です。単に「設備名と設置日を記録する一覧表」ではありません。商業施設やオフィスビル、複合施設などを管理する現場では、テナント対応、法定点検、修繕計画、資産価値の維持に関わる重要な情報基盤になります。設備台帳に含める情報としては、主に次のようなものがあります。

• 電気・通信・空調・給排水・消防・厨房設備などの設備情報
• 図面・竣工書類・工事資料
• 法定点検の結果・次回期限・届出書類
• 修繕履歴・工事費・設備の更新サイクル
• テナント入れ替え時の確認事項や対応履歴

商業施設や一定規模以上の建物では、建築基準法や消防法に基づく定期報告・点検報告が関係するケースもあります。そのため、設備台帳は日常管理だけでなく、行政への報告や監査対応に必要な資料をすぐに確認できる状態にしておくことが重要です。

商業施設の設備台帳をExcelで管理する5つの課題

Excelは手軽に使えるため、設備台帳の管理にもよく利用されます。一方で、複数物件や多数のテナントを管理する商業施設では、Excelだけの管理に限界を感じる場面も少なくありません。

1. 法定点検の期限・結果が物件ごとに分散する

法定点検や定期報告に関する情報は、期限管理が特に重要です。物件ごとにExcelファイルが分かれていたり、点検結果がPDFや紙で保管されていたりすると、次回期限や是正対応の状況を横断的に確認しにくくなります。Excelは一覧管理には便利ですが、期限が近づいた情報の抽出や、点検結果・届出書類とのひも付けには工夫が必要です。商業施設の設備管理でExcelの限界を感じやすいのは、期限管理、証跡管理、関連書類の管理が同時に求められる場面です。もしExcelの更新漏れで点検義務を怠ってしまった場合、コンプライアンス違反として行政指導の対象になるだけでなく、最悪のケースでは施設の営業停止など、企業の信用を揺るがす重大なリスクに直結します。

2. 複数施設の修繕計画を横断して把握できない

PM担当者にとって、修繕履歴や更新予定を横断して把握することは、予算計画や中長期の資産管理に直結します。しかし、物件ごとにExcel台帳が分かれていると、どの設備が老朽化しているのか、どの施設で修繕費が集中しているのか、次年度以降にどの程度の更新コストが見込まれるのかを把握しにくくなります。結果として、突発的な修繕対応が増えたり、優先順位の判断が担当者の経験に依存したりすることがあります。このように「後手後手」の修繕が続くと、本来なら計画的に抑えられたはずのコストが数倍に膨れ上がるだけでなく、突然の設備トラブルでテナントの営業を止めてしまい、損害賠償に発展する恐れもあります。

3. テナント入れ替えのたびに設備情報の確認に時間がかかる

商業施設では、テナントの入れ替えに合わせて、電気容量、空調、給排水、厨房設備、通信環境などの確認が必要になります。しかし、設備情報がExcel、図面、メール添付、共有フォルダ、担当者の個人PCなどに分散していると、必要な情報を探すだけで時間がかかります。さらに、見つけたExcelが最新版かどうか判断できない場合、現地確認や関係者への問い合わせが増え、対応スピードが落ちてしまいます。

4. 担当者に属人化し、異動・退職で情報が失われる

プロパティマネジメントにおける台帳管理では、担当者の経験や記憶に頼っている情報が少なくありません。「あの設備の履歴は前任者しか知らない」「どのフォルダに図面があるか分からない」「修繕時の経緯がメールにしか残っていない」といった状態になると、異動や退職のたびに引き継ぎ負荷が大きくなります。Excelは自由度が高い反面、入力ルールや保存場所が統一されにくく、属人化を招きやすい点に注意が必要です。

5. 外部委託先・テナントとの情報共有が煩雑になる

設備管理では、ビル管理会社、工事会社、点検会社、テナントなど、社外の関係者と情報を共有する場面も多くあります。Excelをメールで送付する運用では、どのファイルが最新版か分からなくなりやすく、誤送信や不要な情報共有のリスクも高まります。特に、図面や設備情報には施設運営上の重要情報が含まれるため、必要な相手に必要な範囲だけ共有できる仕組みが求められます。

Excel管理の課題解決には、設備台帳管理システムの一元管理が重要

Excel管理で起きる課題の多くは、単にExcelの機能不足だけが原因ではありません。設備情報、点検情報、図面、修繕履歴、テナント対応履歴が別々に管理されていることで、必要な情報をすぐに確認できない状態になっていることが大きな要因です。そのため、設備台帳の管理を見直す際は、まず「どのツールを使うか」ではなく、「どの情報を、誰が、どのタイミングで確認・更新できる状態にするか」を整理することが重要です。複数物件の設備台帳を管理する方法としては、設備情報を物件・フロア・テナント・設備単位で整理し、点検結果や修繕履歴、図面などの関連情報をひも付けて管理する仕組みが有効です。設備台帳を一元管理できる状態にすると、次のようなメリットがあります。

• 最新の設備情報を関係者が同じ場所で確認できる
• 法定点検の期限や結果を横断的に把握できる
• 修繕履歴や更新予定をもとに中長期の計画を立てやすくなる
• 図面や届出書類などの関連資料を設備情報とひも付けられる
• 担当者交代時の引き継ぎ負荷を軽減できる
• 外部委託先やテナントに必要な情報だけを共有しやすくなる

特に商業施設では、テナント管理と設備情報の一元化が重要です。テナントの入れ替えや改装工事のたびに、設備容量、図面、過去の工事履歴、行政への届出書類などを確認する必要があるため、情報が分散しているほど確認作業に時間がかかります。

失敗しない設備台帳管理システムの選び方

設備台帳をExcelから脱却してシステム化しようと考えた場合、選択肢は大きく分けて2つあります。

• 高度な機能があらかじめ備わった「設備管理の専用パッケージシステム」
• 自社の運用に合わせて自由に画面を作れる「汎用的なWebデータベース」

システム選定で失敗しないための最大のポイントは、「自社独自の運用ルールや、既存のExcelの手軽さをそのまま活かせるか」という点です。専用パッケージは多機能な反面、コストが高額になりがちで、自社の業務フローをシステム側に合わせなければならないケースも少なくありません。そのため、「コストを抑えつつ、今使っているExcelの使いやすさを活かして自社にフィットしたシステムを作りたい」という企業の間では、Webデータベースを活用して自社専用の設備台帳管理システムを構築する方法が選ばれています。
設備台帳をWebデータベースへ移行すると、Excelのように一覧で確認しやすい利便性を活かしながら、情報の一元管理、権限設定、更新履歴の確認が格段にしやすくなり、業務の課題をスムーズに解決できます。たとえば、Webデータベースを活用した設備管理システムでは、次のような具体的なメリットが得られます。

設備台帳をWebデータベースで管理する場合、重要なのは「ExcelをそのままWeb化すること」ではありません。現場で使いやすいように、物件、フロア、設備、点検、修繕、図面、テナントなどの情報をどのように関連付けるかを設計することです。この設計ができていないと、せっかくシステム化しても「入力しづらい」「必要な情報を探しにくい」といった状態が残ってしまいます。そのため、自社に最適な設備台帳管理システムを構築する際は、業務の流れに合わせて情報の持ち方を整理することが大切です。そこで、数あるWebデータベースの中でも、「既存のExcelの手軽さを最も活かしやすく、現場に合わせた柔軟な設計が低コストで実現できるツール」として、多くの企業に選ばれているのが「プリザンター」です。

プリザンターを活用した設備台帳管理方法の例

設備台帳をWebデータベースで一元管理する方法の一つとして、プリザンターの活用が考えられます。プリザンターは、ノーコード・ローコードで業務アプリを構築できるWebデータベースです。Excelのような一覧で確認しやすい利便性を活かしながら、情報の一元管理、権限設定、履歴管理、ダッシュボード化などを行うことができます。たとえば、商業施設の設備台帳管理では、次のような使い方が考えられます。

• 物件・フロア・テナント・設備を階層的に管理する
• 設備ごとに図面、点検結果、修繕履歴、工事資料をひも付ける
• 法定点検の次回期限や対応状況を一覧で確認する
• 複数施設の修繕履歴や更新予定をダッシュボードで可視化する
• 担当者や外部委託先ごとに閲覧・編集権限を設定する
• Excelからデータを移行し、必要に応じてExcel出力も行う

プリザンターを活用することで、設備台帳、点検情報、図面、修繕履歴を別々に管理するのではなく、同じ情報基盤の上で確認・更新しやすくなります。ただし、プリザンターは柔軟性が高い分、自社の業務に合わせた設計が重要です。どの情報を台帳化するのか、誰が更新するのか、どの画面を日常的に使うのかを整理したうえで構築することで、現場で使われる設備台帳管理システムに近づきます。

設備台帳管理システムを導入する際の進め方

設備台帳の管理を見直す際、最初からシステム選定に入る必要はありません。現在の情報がどこにあり、どの情報から一元管理すべきかを整理しないまま進めると、システム化しても使われない台帳になってしまうことがあります。ここでは、ExcelからWebデータベースへの移行を検討する前に取り組みたい3つのステップを紹介します。

ステップ1：今ある台帳・書類を棚卸しする

まずは、設備情報がどこに散らばっているかを書き出します。Excelファイル、紙の書類、共有フォルダ、メール添付、個人PC、委託先が保管している資料など、形式を問わず洗い出すことが重要です。設備台帳、点検報告書、図面、修繕見積、工事完了報告書など、関連資料も含めて確認します。この段階で意識したいのは、「整理されていない情報をシステムに移しても、整理された状態にはならない」という点です。まずは現状を可視化し、重複している情報、古い情報、更新責任が曖昧な情報を把握することが第一歩になります。

ステップ2：一元管理する情報の優先順位を決める

次に、どの情報から一元管理するかを決めます。すべての情報を一度にシステム化しようとすると、項目設計が複雑になり、現場の入力負荷も大きくなります。優先すべきなのは、更新漏れや確認遅れが業務リスクにつながる情報です。たとえば、法定点検の期限管理、テナント入れ替え時に必ず参照する設備情報、修繕判断に必要な老朽化状況などは、早い段階で一元管理の対象にしやすい情報です。最初から完璧な台帳を目指すのではなく、業務上のリスクが高い情報から整備することで、現場にとって使う意味のある仕組みになります。

ステップ3：ExcelとWebデータベースの使い分けを決める

Excel管理を見直すといっても、Excelを完全になくす必要はありません。重要なのは、元データやマスタ情報をWebデータベースに集約し、必要に応じてExcelを分析や帳票出力に活用するという使い分けです。たとえば、設備情報、点検期限、修繕履歴、図面リンクなどはWebデータベースで一元管理し、会議資料や予算検討用の集計表はExcelに出力して加工するといった運用が考えられます。このように役割を分けることで、Excelの使いやすさを残しながら、情報の分散や版管理の課題を減らすことができます。

設備台帳管理システムの構築でSMSデータテックが支援できること

設備台帳管理システムを構築する際は、ツールの導入だけでなく、自社の業務に合わせた情報設計が重要です。特にFM・PM業務では、物件、フロア、設備、点検、修繕、図面、委託先、テナントなど、関係する情報が多岐にわたります。SMSデータテックでは、プリザンターの導入支援を通じて、設備台帳管理に必要な設計・構築・運用改善を支援しています。具体的には、次のような支援が可能です。

• 現在のExcel管理の課題や業務内容を可視化する事前ヒアリング
• 実務に合わせた画面・項目設計
• 担当者が直感的に使えるダッシュボードの構築
• 既存システムとの連携や二重入力の解消
• セキュリティ要件に応じた環境設計・構築
• 導入後の運用改善・活用支援

プリザンターは柔軟性の高いツールですが、自由度が高いからこそ、最初の設計が使いやすさを大きく左右します。項目を増やしすぎると入力負荷が高くなり、反対に情報が不足していると業務に活用しにくくなります。そのため、設備台帳管理システムを導入する際は、現在の管理方法や業務フローを整理したうえで、自社に合った形で設計することが大切です。SMSデータテックは、インプリム社主催の「Pleasanter Partner Award 2025」において「Top Revenue Award（トップレベニュー賞）」を受賞しており、プリザンターの導入支援・構築・運用サポートを通じて、企業の業務効率化やDX推進を支援してきた実績があります。

プリザンターによる設備台帳管理システムの導入事例

SMSデータテックでは、JR西日本デイリーサービスネット様におけるプリザンター活用を支援した事例があります。
同社では、駅構内の店舗や商業施設、ホテルなどを運営するなかで、店舗・設備に関する情報が紙、Excel、Word、個人PC、サーバーなどに分散していることが課題になっていました。テナントの入れ替え時には、店舗にどのような設備があるのか、いつ更新されたのか、どの資料が最新版なのかを把握する必要があります。しかし、情報の所在や更新状況が分かりにくい状態では、必要な資料を探すだけでも時間がかかります。
そこで、約500店舗の設備データ、図面、工事費、議事録、行政への届出書類などをプリザンターへ移行し、Web上で一元管理できる環境づくりを進めました。
導入の結果、これまで各拠点や個人PCに散らばっていた「最新の設備情報」や「過去の修繕履歴」へ、関係者全員がアクセスできるようになりました。これにより、情報検索にかかっていた膨大な時間が大幅に削減され、テナント入れ替え時の対応スピード向上や、引き継ぎ・情報共有の効率化という確かな成果に繋がっています。
この事例は、複数店舗や複数施設の設備台帳を管理する企業にとって参考になるケースです。設備台帳を単なるExcelファイルとして保管するのではなく、関係者が同じ情報を参照できるWebデータベースとして整備することで、確認作業や情報共有の負担を減らしやすくなります。自社でも同じように、店舗・設備・図面・工事関連資料が複数の場所に分散している場合は、どのような手順で一元管理へ移行したのかを確認しておくと、導入後のイメージを持ちやすくなります。
➡約500店舗規模での設備データ一元管理事例を見る

まとめ

複数物件や商業施設の設備台帳をExcelだけで管理し続けると、テナント入れ替え時の確認負荷、法定点検の期限管理、修繕計画の把握、担当者への属人化、外部関係者との情報共有といった課題が表面化しやすくなります。FM・PM業務における設備台帳は、単なる一覧表ではなく、施設運営の安全性、業務効率、資産価値の維持を支える情報基盤です。だからこそ、設備情報、点検結果、図面、修繕履歴を分散させず、関係者が必要な情報にアクセスできる状態を整えることが重要です。まずは、現在の台帳・書類・図面・点検記録がどこに保管されているのかを棚卸しし、どの情報を優先的に一元管理すべきかを整理することから始めてみてください。そのうえで、Webデータベースやプリザンターを活用することで、Excelの使いやすさを活かしながら、FM・PM業務に適した管理体制を構築しやすくなります。運用の属人化を防ぐためにも、導入を検討している方はお気軽にご相談ください。

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この記事でわかること

• どの業務を効率化・自動化できるか
• AIやFAQを使った対応負荷の減らし方
• 標準化・自動化の進め方
• 守りの情シスから攻めの情シスへ変わる考え方
• ITアウトソーシングを活用する判断ポイント

なぜ情シス業務の効率化が必要なのか

情シスの仕事は、以前よりも複雑になっています。社内システムだけでなく、クラウドサービス、SaaS、リモートワーク環境、セキュリティ対策、生成AI活用など、対応すべき範囲が広がっているためです。一方で、情シスの人員が十分に増えている企業ばかりではありません。少人数の情シスが、問い合わせ対応、端末管理、アカウント管理、障害対応、社内調整まで担っているケースも多くあります。この状態が続くと、情シスは常に目の前の作業に追われます。結果として、業務改善やDX推進に時間を使えず、会社全体のIT活用も進みにくくなります。情シス業務の効率化は、担当者を楽にするだけではありません。会社全体の生産性を高めるための取り組みです。

情シス業務で効率化しやすい領域

情シス業務の中には、人が毎回対応しなくてもよい業務があります。特に、手順が決まっている作業や、同じ内容が繰り返される問い合わせは、効率化しやすい領域です。

まず取り組みやすいのは、問い合わせ対応の整理です。問い合わせ内容を確認すると、「パスワードを忘れた」「VPNにつながらない」「社内システムにログインできない」「共有フォルダにアクセスできない」といった、同じような質問が何度も発生していることがあります。

こうした問い合わせは、FAQや社内ナレッジとしてまとめることで、社員が自分で解決しやすくなります。さらにAI検索やチャットボットを組み合わせれば、情シス担当者が毎回手作業で回答する負担を減らせます。

生成AIを使った情シス業務効率化の具体例

生成AIは、情シス業務をすべて代わりに行うものではありません。ただし、文章作成、情報整理、手順書作成、問い合わせ対応の補助などでは大きな効果が期待できます。

• FAQ・問い合わせ対応の自動化
  「パスワードを忘れた」「Teamsにログインできない」といった問い合わせ内容をAIが整理し、チャットボットを活用することでお問い合わせ対応の自動化を行うことができます。
• SaaS・クラウドサービス導入時の情報整理
  ベンダー資料や設定マニュアルを要約させることで、「どの機能が重要か」「事前に何を確認すべきか」を短時間で把握しやすくなります。
• 定型業務のマニュアル化
  PCキッティングやアカウント発行などの作業メモをもとに、教育用マニュアルやチェックリストを作成できます。属人化防止や引き継ぎ効率化にもつながります。

生成AIは、情シス担当者の判断を置き換えるものではなく、作業時間を短縮する補助ツールとして使うのが現実的です。そのため、生成AIを活用したとしても「攻めの情シス」にはなりません。

守りの情シスから攻めの情シスへ変わるには

従来の情シスは、トラブル対応や社内ITの維持管理が中心でした。もちろん、これらは今でも重要です。しかし、AI時代の情シスには、会社全体の業務効率化を支える役割も求められています。

• 従来の情シス　＜守りが中心＞
  • トラブルが起きてから対応する
  • 問い合わせに人力で答える
  • 端末やアカウントを個別に管理する
  • IT運用を維持する
• これからの情シス　＜守りを固めながら攻めにも時間を使う＞
  • 問題が起きにくい仕組みを作る
  • FAQやAIで仕組み化し、問い合わせの発生を抑える
  • ルール化・標準化をしてミスを減らす
  • ITで業務改善を進める

攻めの情シスとは、新しいツールを入れるだけではありません。現場の業務を理解し、どこにムダがあるのか、どこを自動化すれば効果が出るのかを考え、会社全体の働き方を良くする情シスです。そのためには、まず日々の運用業務を整理し、負担の大きい作業から順番に効率化することが大切です。

情シス業務を効率化する進め方

情シス業務の効率化は、いきなり大規模なシステムを導入するよりも、現状把握から始めることが重要です。

1. 現状把握：問い合わせ件数、作業時間、属人化している業務を整理する
2. 優先順位付け：件数が多い業務、ミスが起きやすい業務から着手する
3. 標準化：手順書、申請ルール、対応フローを整える
4. 自動化：FAQ、チャットボット、ワークフロー、管理ツールを活用する
5. 見直し：効果を確認し、改善を続ける

最初に取り組むべきなのは、問い合わせ内容の整理です。問い合わせを分類するだけでも、どの業務に時間がかかっているかが見えてきます。次に、同じ作業が繰り返されている業務を標準化します。たとえば、入社時のアカウント作成、退職時の権限削除、PC貸与、SaaS申請などは、フローを決めることでミスや漏れを減らせます。そのうえで、FAQ、チャットボット、ワークフロー、端末管理ツールなどを活用すれば、情シス担当者の負担を段階的に減らせます。

AIやツールで効率化が進まない場合はITアウトソーシングも選択肢

AIやツールは便利ですが、導入しただけで業務が自動的に整理されるわけではありません。たとえば生成AIも、元となるFAQや手順、対応履歴が整理されていなければ十分に活用できません。また、ツール導入後も、アカウント管理・権限設定・問い合わせ対応・SaaS管理などの運用負荷は残り続けます。つまり、「ツールを導入すること」と「現場負荷が減ること」は必ずしも同じではないのです。

そのような場合は、ITアウトソーシングの活用も有効です。ITアウトソーシングを活用すると、ヘルプデスク、キッティング、端末管理、アカウント管理、SaaS管理、定型的な運用業務などを外部に任せることができます。これにより、社内の情シス担当者は、業務改善、DX推進、セキュリティ強化、AI活用の検討など、より重要な仕事に集中しやすくなります。特に、以下のような状況では、ITアウトソーシングが有効です。

• 情シス担当者が少人数
• AIやツールを活用できるほどデータの整理ができていない
• SaaSやシステムが増え続けている
• DXやAI活用を進める余裕がない
• 情シスが“なんでも屋”化している

ITアウトソーシングは、情シスの仕事をなくすものではありません。むしろ、情シスが本来やるべき価値の高い仕事に集中するための手段です。情シス業務の属人化をなくし、AI時代に合った効率的な運用体制を作る手段として、ITアウトソーシングを検討する企業も増えています。

SMSデータテックのITアウトソーシング

SMSデータテックのITアウトソーシングでは、ただ業務のアウトソーシングをするのではなく、現状把握として業務の整理から、代行サービス、サポート、引継ぎ対応、情シスの業務効率化や生成AI活用まで幅広いサービスを提供しています。貴社の一員となって小さな困りごとから会社全体の生産性向上までサポートいたします。「忙しすぎて具体的な悩みまで落とし込めない」という状況でも問題ありません。一緒に業務の整理から進めていきます。まずは小さなお悩みをご相談ください。

まとめ

AI時代の情シスには、すべての作業を自分たちで抱え込むのではなく、仕組みで効率化していくという考え方が必要です。 情シスの価値は、単にトラブルを処理することだけではありません。ITを使って会社全体の働き方を良くすることにあります。そのためには、日々の運用業務を軽くし、改善や企画に使える時間を作ることが欠かせません。生成AIを活用することで、問い合わせ対応やマニュアル作成、報告書作成などの補助に活用できます。自動化ツールやFAQ、ワークフローを組み合わせることで、日々の運用負荷を減らすこともできます。しかし、社内だけで改善が進まない場合は、ITアウトソーシングを活用することも有効です。現状の把握から業務整理を専門家と一緒に行うことで情シス業務だけでなく、DX推進、業務改善、IT戦略の立案といった攻めの業務もスムーズに進めることができます。AI時代の情シスに必要なのは、すべてを人力で抱え込むことではありません。仕組み化、自動化、外部活用によって、会社全体を支える働き方へ変えていくことです。情シス業務の属人化をなくし、AI時代に合った効率的な運用体制を作りたい方は、ITアウトソーシングの活用を検討してみてください。

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一方で、実際にAI導入を進めようとすると、「何から始めればよいかわからない」「ChatGPTなどを契約したものの、現場で使われていない」「社内ルールやセキュリティ面が不安」といった課題に直面する企業も少なくありません。

AIは、ツールを導入するだけで成果が出るものではありません。自社の業務課題を整理し、業務への落とし込みや社員研修、運用ルールの整備などを進める必要があります。しかし、これらをすべて社内だけで担うには、AI推進体制の整備や最新技術のキャッチアップ、現場への定着支援まで継続的に行う必要があり、負担が大きくなりがちです。

こうした課題を解決する手段として、AI導入を研修・コンサルティング・システム構築・定着支援の面から支援する会社やサービスが増えています。そこで本記事では、AI導入支援会社に依頼できることや選び方、おすすめのAI導入支援会社・サービス10選を紹介します。

AI 導入支援会社とは

AI導入支援会社とは、企業がAIを業務で活用できるように、導入前の課題整理から研修、システム構築、運用改善、社内定着までを支援する会社です。

AI導入というと、ChatGPTやAIチャットボット、AI議事録ツールなどを契約することをイメージする方もいるかもしれません。しかし、AIツールを契約しただけでは、業務改善につながらないケースもあります。

たとえば、生成AIを契約しても、社員が使い方を理解していなければ利用は広がりません。また、利用ルールが整備されていない状態では、機密情報や個人情報の取り扱いに不安が残ります。さらに、どの業務にAIを活用すべきかが曖昧なままでは、費用対効果も判断しづらくなります。AI導入支援会社は、こうした課題に対して、AI活用の方針策定、業務の洗い出し、社員研修、AIエージェントや業務システムの構築、導入後の改善などを支援します。

つまり、AI導入支援会社は、単にAIツールを紹介するのではなく、企業がAIを実務で使える状態にするための支援を行う会社だといえます。

AI 導入支援会社に依頼できること

AI導入支援会社に依頼できる内容は、会社によって異なります。主な支援内容は、AI活用方針の整理、社員向け研修、業務への落とし込み、AIシステムやAIエージェントの構築、導入後の運用改善などです。

特に、生成AIの業務活用では「どのツールを使うか」だけでなく、「どの業務にどう組み込むか」が重要になります。文章作成や議事録作成のような個人作業の効率化から、社内ナレッジ検索、問い合わせ対応、営業資料作成、データ分析、月次レポート作成など、AIを活用できる領域は多岐にわたります。

ただし、すべての業務に同じように効果が出るわけではありません。最初から大規模な開発を行うよりも、効果が見えやすい業務から小さく始め、現場の反応を見ながら広げていく進め方が現実的です。AI導入支援会社に相談することで、自社の業務内容や組織体制に合わせて、どこからAI活用を始めるべきかを整理しやすくなります。

AI 導入支援会社を選ぶ際のポイント

AI導入支援会社を選ぶ際に特に重要なのは、「自社の業務に合わせて、安全に・継続的に使われる状態まで支援できるか」です。知名度やサービス名だけで判断するのではなく、導入前の設計から現場定着、セキュリティ・運用改善まで伴走できるかを確認しましょう。

特に、以下の4点は事前に確認しておくとよいでしょう。

• 研修だけでなく、実務への落とし込みまで支援できるか
• 決められたパッケージではなく、自社業務に合わせて柔軟に設計・改善できるか
• 機密情報や個人情報の扱い、権限管理などセキュリティ面まで相談できるか
• 単発の導入支援ではなく、導入後の改善や運用定着まで長期的に支援できるか

AI導入支援会社といっても、得意領域は会社によって異なります。社員研修や人材育成に強い会社もあれば、AIエージェントやRAG構築などの実装に強い会社もあります。また、業務改革や組織変革とあわせてAI活用を支援する会社もあります。

「社員のAIリテラシーを高めたい」のか、「AIを使った業務システムを構築したい」のか、「まずは自社で何ができるか整理したい」のかによって、選ぶべき会社は変わります。

そのため、サービス名や機能だけで比較するのではなく、自社がAI導入で解決したい課題に対して、どこまで支援してもらえるのかを確認しましょう。

AI 導入支援会社おすすめ10選

ここからは、AI導入を検討している企業におすすめのAI導入支援会社・サービスを紹介します。

本記事では、単体のAIツールではなく、コンサルティング、研修、構築、定着支援などを提供している会社・サービスを中心に取り上げています。

1. デジライズ

デジライズは、AIリスキリングとコンサルティングを通じて、企業のAI活用を支援する会社です。

AIを一部の担当者だけで使うのではなく、組織全体に浸透させることを重視している点が特徴です。社員研修に加えて、実際の業務でAIをどう活用するかまで支援を受けられるため、AIを社内に定着させたい企業に向いています。

全社的にAI活用を広げたい企業や、研修と実装支援をまとめて依頼したい企業に適した選択肢です。AI導入を一時的な施策ではなく、組織全体の変化につなげたい場合に検討しやすい会社です。

2. キカガク

キカガクは、生成AI導入支援やAI人材育成に強みを持つ企業です。

生成AI搭載システムの開発支援に加えて、導入コンサルティングや研修などの導入後支援にも対応しています。AI導入を外部に任せきりにするのではなく、社内にAIを扱える人材を育てながら進めたい企業に向いています。

特に、将来的な内製化を見据えてAI活用を進めたい企業にとって、教育と実装をバランスよく相談しやすい会社です。AI活用の企画からPoC、開発、人材育成までを組み合わせて進めたい場合に適しています。

3. AVILEN

AVILENは、生成AI導入を上流から支援し、ビジネス活用を実現するためのサービスを提供しています。

生成AIの導入支援だけでなく、データ利活用できる組織づくりや、AI技術の企画・開発・導入にも対応している点が特徴です。社員教育とAIソリューションの両方に対応しているため、データ・AI活用を組織的に進めたい企業に向いています。

生成AIの活用だけでなく、データ分析や機械学習を含めたAI活用を検討している企業にも適しています。AI人材育成と実装を並行して進めたい場合に検討しやすい会社です。

4. スキルアップAI

スキルアップAIは、AI・DX人材育成を中心に、企業のAI活用力向上を支援する会社です。

人材育成計画の策定から評価、研修、実データを活用した課題解決型プログラム、AI開発・導入支援までを一貫して提供している点が特徴です。

AI導入の前段階として、まずは社員の理解度を高めたい企業や、部署ごとにAI活用力を底上げしたい企業に向いています。単なる座学ではなく、実務に近いテーマでAI活用を学ばせたい場合にも検討しやすい会社です。

5. JMAC

JMACは、製造業・サービス業を中心に、業務改善や組織改革、DXなどを支援するコンサルティングファームです。

生成AIを活用した組織変革プログラムを提供しており、AIを単なるツール導入ではなく、業務改革や経営課題の解決につなげたい企業に向いています。

特に、現場業務の改善や組織全体の変革とAI活用を結びつけたい企業に適しています。技術導入だけでなく、業務プロセスや組織のあり方まで見直したい場合に候補となる会社です。

6. パーソルワークスイッチコンサルティング

パーソルワークスイッチコンサルティングは、生成AI技術と業務プロセスの両方に精通したコンサルタントが、AIエージェントの業務実装を支援するサービスを提供しています。

特徴は、「どの業務をAIに任せ、どの業務を人間が担うか」の切り分けから、実装、検証、運用安定化まで支援している点です。導入済みのAIツールが現場に定着しないという課題に対しても、伴走型の定着化支援を行っています。

AIを単なるチャット利用にとどめず、業務プロセスの中に組み込みたい企業に向いています。AIエージェントの導入や、既存AIツールの活用定着に課題を感じている企業におすすめです。

7. Ridge-i

Ridge-iは、生成AIコンサルティング・開発サービスを提供するAI企業です。

生成AI活用に向けたDX戦略の構築から、AIシステムの設計・開発、オペレーション構築、人材育成までをワンストップで支援している点が特徴です。また、大規模言語モデルの研究開発やチューニング開発にも対応しています。

高度なAI活用や独自AI開発を検討している企業に向いており、生成AIを経営や業務に深く組み込みたい場合に候補となります。単なる研修やツール導入ではなく、戦略設計から開発まで踏み込んで相談したい企業に適しています。

8. Laboro.AI

Laboro.AIは、オーダーメイド型AIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行う会社です。

AI開発に先立つビジョンや戦略策定、導入ロードマップの策定、運用のためのコンサルティング支援にも対応している点が特徴です。汎用的なAIツールでは対応しづらい、自社固有の業務課題に合わせたAIを開発したい企業に向いています。

一方で、まずはAI研修や小規模な定着支援から始めたい企業よりも、具体的なAI開発テーマがある企業に適した会社です。独自AIモデルやAIエージェントを自社の業務に合わせて作り込みたい場合に検討しやすいサービスです。

9. 株式会社インディゴデータ

株式会社インディゴデータは、中小企業向けAI伴走支援サービス「ヒトタスAI」を提供する会社です。

特徴は、AI導入を「ツールを入れて終わり」にせず、現場で使われる状態まで支援する点にあります。AI初心者向けの研修・定着支援から、継続的にAI活用を相談できるAI伴走顧問、業務に合わせたAI構築・運用まで、企業の状況に合わせた支援を受けられます。

特に、ChatGPTなどを導入したものの現場で使われていない企業や、AIを使いたいが何から始めればよいかわからない企業に向いています。大規模なAI開発よりも、まずは身近な業務からAI活用を始め、効果を見ながら広げていきたい企業にとって相談しやすいサービスです。

また、Difyなどを活用した業務フロー自動化や、既存システムへのAI機能追加にも対応しているため、研修だけでなく実務への落とし込みまで支援を受けたい企業にも適しています。

10. 株式会社SMSデータテック

株式会社SMSデータテックは、働くAI「Claude Cowork」の導入から組織定着までを支援する「Claude Cowork内製化支援」を提供しています。

特徴は、AIを「質問に答えるもの」として使うだけでなく、実際の業務を進める「働くAI」として活用する点にあります。Claude Coworkは、PC上のファイルにアクセスし、依頼内容をもとにデータの読み取り、整理、分析などを行うことができます。

たとえば、営業データの整理、マーケティング施策の分析、月次レビュー資料の作成、会議資料のたたき台作成など、従来は人が手作業で行っていた業務の効率化が期待できます。

特に、生成AIやSaaS、RPAなどを導入したものの、業務全体の自動化や内製化につながっていない企業に向いています。単なるAIツールの導入ではなく、業務設計から運用定着まで支援を受けたい場合に検討しやすいサービスです。

また、SMSデータテックはシステム運用領域で25年の実績があり、業務効率化だけでなく、セキュリティや運用管理の観点を踏まえてAI活用を設計できる点も強みです。AIを安全に活用しながら、社内で運用できる状態まで整えたい企業に適しています。

AI 導入支援会社のタイプ別の選び方

AI導入支援会社は、大きく分けると「伴走支援・コンサル型」「研修・人材育成型」「開発・実装支援型」「AIエージェント内製化型」の4つに分類できます。

自社の課題がまだ明確でない場合は、まず伴走支援・コンサル型の会社に相談し、業務課題や導入方針を整理するところから始めるとよいでしょう。特に、現場で使われる状態まで支援してほしい場合は、単発の研修やパッケージ導入ではなく、継続的に改善できる支援体制があるかを確認することが大切です。

一方で、すでに「社内ナレッジ検索をAI化したい」「問い合わせ対応を自動化したい」「独自AIモデルを作りたい」といったテーマが明確な場合は、開発・実装支援型の会社が適しています。

また、生成AIを導入したものの、日々の業務削減につながっていない場合は、AIエージェント内製化型のサービスを検討するとよいでしょう。AIを単なるチャットツールとしてではなく、実務を進める存在として活用することで、より具体的な業務効率化につなげやすくなります。

AI 導入支援会社を選ぶ際の注意点

AI導入支援会社を選ぶ際は、目的が曖昧なまま依頼しないことが大切です。

「とりあえずAIを導入したい」という状態では、支援内容も抽象的になりやすく、導入後の成果を判断しづらくなります。問い合わせ対応を効率化したいのか、資料作成を効率化したいのか、社内ナレッジを検索しやすくしたいのか、社員のAIリテラシーを高めたいのかなど、まずは目的を整理しておきましょう。

また、AI研修だけで終わらせないことも重要です。研修はAI活用の第一歩ですが、研修を受けただけで業務が変わるとは限りません。実際の業務に合わせた活用例やプロンプトテンプレート、社内ルール、運用フローを整備することで、AI活用は定着しやすくなります。

セキュリティやガバナンスも後回しにしてはいけません。生成AIを業務で使う場合は、機密情報や個人情報の扱い、入力してよい情報の範囲、利用ログの管理、権限設定などを整理する必要があります。安全にAI活用を進めるためにも、運用ルールまで相談できる会社を選びましょう。

AI 導入を成功させる進め方

AI導入を成功させるには、段階的に進めることが重要です。

1. 現状業務と課題を整理する
2. AI化しやすい業務を選ぶ
3. 一部の部署や業務で小さく試す
4. 社内ルールや活用テンプレートを整備する
5. 利用状況を見ながら改善を続ける

まずは、どの業務に時間がかかっているのか、どの作業が属人化しているのか、どの業務でミスや手戻りが発生しやすいのかを確認します。そこから、AIで効率化しやすい業務を選び、一部の部署や特定業務で試すと、効果や課題を把握しやすくなります。

試験導入で効果が見えたら、AI利用ガイドラインや業務別プロンプト集、確認フロー、活用事例集などを整備します。社員が迷わずAIを使える状態を作ることで、AI活用は現場に定着しやすくなります。

導入後は、利用状況や現場の声をもとに改善を続けましょう。AI導入は一度設定して終わりではありません。業務の変化や利用状況に合わせて改善することで、継続的な業務改善につなげることができます。

ただし、これらをすべて自社だけで実施するには、AI推進室のような体制づくりや、最新技術・セキュリティ動向の継続的なキャッチアップが必要になります。AI技術は変化が速いため、準備に時間をかけすぎると、導入時点で活用方法が古くなってしまう可能性もあります。すべてを社内だけで抱え込まず、必要に応じてAI導入支援サービスを活用することも検討しましょう。

まとめ

AI導入支援会社は、企業がAIを業務で活用できるように、課題整理、研修、構築、運用改善、社内定着までを支援する存在です。

特に、AIを導入したいが何から始めればよいかわからない企業や、ChatGPTなどを導入したものの現場で活用が進んでいない企業は、AI導入支援会社への相談がおすすめです。

SMSデータテックではClaude Cowork内製化支援サービスを提供しています。システム運用で培ったセキュリティ・運用管理の知見を踏まえ、貴社の業務・体制に合わせたAI活用可能性と課題を無料診断で整理できますので、お気軽にお問い合わせください。

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• メルマガの企画を考える時間がない
• 件名や本文の作成に毎回時間がかかる
• 配信後の分析まで手が回らない
• 開封率やクリック率は見ているが、次回改善に活かせていない
• 読者リストの見直しや最適化が後回しになっている
• マーケティング施策を増やしたいが、人手が足りない

このような課題を解決する手段として注目したいのが、ClaudeCowork です。ClaudeCowork は、ChatGPT のような生成 AI の AI チャットのように回答を返すだけでなく、指定したファイルやフォルダをもとに、複数ステップの作業を進められるエージェント型 AI です。本記事では、ClaudeCowork を活用して、メルマガ作成・配信結果の分析・改善案作成・リスト最適化までを一貫して効率化する方法を解説します。

この記事がおすすめな方

この記事は、以下のような方におすすめです。

• メルマガを運用しているが、作成だけで手一杯になっている方
• メルマガの開封率やクリック率を改善したい方
• 配信後の分析やリスト最適化まで手が回っていない方
• ClaudeCowork をマーケティング業務に活用したい方
• AI を単発の文章作成ではなく、業務プロセスに組み込みたい方
• 人手不足の中で、より多くのマーケティング施策に取り組みたい方

なぜメルマガ業務に ClaudeCowork が向いているのか

通常の AI チャットでも、メルマガの件名案や本文案を作ることはできます。しかし、実際のメルマガ業務で必要なのは、文章を 1 本作ることだけではありません。メルマガ運用では、以下のような情報を見ながら判断する必要があります。

• 過去に配信したメルマガ原稿
• 開封率やクリック率などの配信結果
• 読者リストや顧客属性
• 商品・サービス情報
• セミナーや資料などの案内内容
• ブランド表現ルール
• 営業現場でよく聞かれる質問
• 過去に反応がよかったテーマ

通常の AI チャットでは、これらの情報を毎回貼り付けたり、ファイルをアップロードしたり、出力結果を別ファイルに保存したりする手間が残ります。一方、ClaudeCowork では、指定したフォルダ内の資料を読み込み、整理し、分析し、成果物を出力するまで一気通貫で進められます。メルマガ業務は、毎月・毎週のように繰り返し発生します。単発で文章を作るだけでなく、過去の結果を見て、次回の配信に活かす仕組みを作ることが重要です。そのため、メルマガ運用を一気通貫で自律して行える ClaudeCowork がメルマガ業務には向いています。

メルマガ業務でよくある課題

メルマガは、運用しているだけでは成果が伸びにくい施策です。本来は、配信ごとに結果を確認し、読者の反応を見ながら改善していく必要があります。しかし、多くの現場では、日々の業務に追われて改善まで手が回らないケースがあります。

メルマガ運用で起こりやすい課題

特に重要なのは、配信後の分析とリスト最適化です。メルマガは、作成して配信するだけでは終わりません。どの件名が開封されやすかったのか、どのテーマがクリックされやすかったのか、どの読者層が反応したのかを整理することで、次回以降の配信精度を高めることができます。

ClaudeCowork で効率化できるメルマガ業務

ClaudeCowork を活用すると、メルマガ業務のさまざまな工程を効率化できます。メルマガ本文の作成だけに使うのではなく、企画・分析・改善・リスト最適化まで含めて自動化することが可能です。

ClaudeCowork で効率化できる業務一覧

ClaudeCowork の価値は、作業時間の短縮だけではありません。これまで時間が足りずに後回しになっていた内容分析やリスト最適化まで、一連の運用フローに組み込めることが大きなポイントです。

実践！ClaudeCowork でメルマガ改善を進める 4 つのステップ

ここからは、ClaudeCowork を使ってメルマガ改善を進める方法を、4 つのステップに分けて紹介します。

ステップ 1：メルマガ改善の目的を決める

まず、ClaudeCowork に作業を依頼する前に、メルマガ改善の目的を決めます。ここで大切なのは、メルマガの目的を 1 つに固定しないことです。メルマガは、企業の状況や施策によってさまざまな目的で活用できます。例えば、ノウハウや新しい記事の情報提供による自社サイトへの流入やセミナーの申し込みなどがあります。目的が曖昧なまま ClaudeCowork に依頼すると、きれいな文章はできても、成果につながりにくくなります。そのため、まずは「今回のメルマガで何を改善したいのか」を明確にします。

たとえば、次のように整理します。

• 開封率を上げたい
• クリック率を改善したい
• 特定テーマへの関心を確認したい
• セミナー参加につなげたい
• 資料ダウンロードを増やしたい
• 長期間反応がない読者を掘り起こしたい
• 読者リストを関心別に整理したい

ClaudeCowork を使う前の設計が明確であるほど、出力される分析や改善案の精度も上がりやすくなります。

ステップ 2：必要なファイルを整理する

次に、ClaudeCowork に読み込ませる資料を整理します。メルマガ改善では、過去の配信原稿や配信結果だけでなく、商品情報、読者リスト、ブランド表現ルールなども重要です。

用意するファイル例

mailmagazine-improvement/
├── input/
│   ├── 過去メルマガ原稿.md
│   ├── 配信結果.csv
│   ├── 顧客リスト.csv
│   ├── 商品サービス概要.md
│   ├── セミナー情報.md
│   ├── 資料一覧.md
│   ├── ブランド表現ルール.md
│   └── 分析観点.md
└── output/

このように、input フォルダと output フォルダを分けると、ClaudeCowork に作業を依頼しやすくなります。input フォルダには、分析や作成に必要な元資料を入れます。output フォルダには、ClaudeCowork が作成する分析レポート、件名案、本文案、リスト改善案などを保存します。

分析観点.md に入れる内容例

# 分析観点
- 開封率が高かった件名の傾向
- 開封率が低かった件名の傾向
- クリック率が高かった本文構成
- クリック率が高かった CTA の傾向
- 反応がよかったテーマ
- 反応が低かったテーマ
- 読者属性ごとの反応差
- 長期間反応がない読者の傾向
- 次回メルマガで改善すべき点
- 配信リストの見直し候補

ここで重要なのは、ClaudeCowork に「何を見てほしいのか」を先に決めることです。AI に自由に考えさせるよりも、人間が分析観点を定義したほうが、実務で使いやすい成果物になりやすくなります。

ステップ 3：ClaudeCowork に作業を依頼する

資料を整理したら、ClaudeCowork に作業を依頼します。このとき、「メルマガを作ってください」とだけ伝えるのではなく、目的、入力資料、成果物、注意点を明確に指定します。

プロンプト例

input/フォルダ内の資料をすべて読み込み、
過去のメルマガ配信結果を分析してください。

目的は、メルマガ業務を効率化し、
次回以降の配信内容を改善することです。

以下の成果物を output/フォルダに作成してください。

1. 過去メルマガの反応分析レポート
2. 開封率が高かった件名の傾向
3. クリック率が高かった本文・CTA の傾向
4. 反応が高かったテーマの整理
5. 反応が低かったテーマの整理
6. 読者リストの改善案
7. 次回メルマガの企画案
8. 件名案 10 本
9. 本文下書き 3 パターン
10. 次回配信後に見るべき指標

情報が確認できない場合は、推測せず「不明」と書いてください。
作業に入る前に、まず実行プランを提示してください。

プロンプトで押さえるべきポイント

• 成果物を番号付きで指定する
• 目的を明確にする
• 分析と作成を分ける
• 「不明な情報は不明」と書かせる
• 作業前に実行プランを出させる
• output フォルダに成果物を保存させる

ClaudeCowork は、複数ステップの作業を進められる点が特徴です。そのため、単発の文章作成ではなく、「分析して、改善案を出し、次回の下書きを作る」という流れで依頼すると、実務に近い成果物を得やすくなります。

ステップ 4：成果物を確認し、次回配信に活かす

ClaudeCowork が出力した成果物は、そのまま使うのではなく、人間が確認して調整します。特に、メルマガは読者に直接届くため、事実確認や表現の調整が欠かせません。

成果物例 1：メルマガ反応分析表

このような表にすると、どの配信がよかったのかをチームで共有しやすくなります。また、AI 検索や生成 AI に引用される際にも、表形式の情報は要点を抽出しやすくなります。

成果物例 2：リスト最適化案

リスト最適化で大切なのは、全員に同じ内容を送り続けないことです。読者ごとの関心や反応に合わせて配信内容を変えることで、メルマガの成果を改善しやすくなります。

成果物例 3：次回メルマガ企画案

このように、ClaudeCowork を使うと、メルマガを「作るだけ」の業務から、「分析して改善する」業務へ変えやすくなります。

実際に使って分かったポイント

ClaudeCowork を活用して特に効果を感じやすいのは、メルマガ本文の作成よりも、むしろ配信後の分析や改善案の整理です。これまでのメルマガ運用では、配信後に開封率やクリック率を見るだけで終わってしまうことが多くありました。しかしClaudeCowork を活用することで、以下のような作業まで一貫して進めやすくなります。

• 過去メルマガの内容を読み取る
• 配信結果を整理する
• 反応がよかったテーマを抽出する
• 件名や CTA の傾向を比較する
• 読者リストごとの反応差を見る
• 次回配信の改善案を作る
• 改善案をもとに本文下書きを作る

メルマガは、ただ配信数を増やせば成果が出るものではありません。読者の反応を見ながら、内容、件名、CTA、配信対象を少しずつ改善していくことで成果につながります。ClaudeCowork を使うことで、その改善サイクルを日々の運用に組み込みやすくなります。

ClaudeCowork に任せきりにしないための注意点

ClaudeCowork は、メルマガ業務の効率化に役立ちます。ただし、すべてを任せきりにするのは危険です。特にメルマガは顧客や見込み顧客に直接届くため、誤った情報や不自然な表現があると、企業の信頼に影響します。サービス情報やセミナー日程などは必ずチェックを行いましょう。ClaudeCowork は、調査、整理、初稿作成、分析補助の初速を上げる存在です。最終的な判断や戦略決定は、人間が行う前提で使うことが重要です。また、Anthropic 公式ページでは、ClaudeCowork は指定したファイルを扱える一方で、機密情報を含むローカルファイルへのアクセスには注意が必要であることも示されています。

ClaudeCowork 活用はメルマガ以外にも広げられる

メルマガ改善で ClaudeCowork の活用に慣れてくると、ほかのマーケティング業務にも展開できます。たとえば、以下のような業務です。

• 競合調査
• ホワイトペーパー作成
• セミナー企画
• 営業資料作成
• 顧客リスト整理
• 商談メモの要約
• 月次レポート作成
• SNS 投稿案の作成
• FAQ や社内ナレッジの整理

ClaudeCowork は、文章作成だけのツールではありません。業務に必要な資料を読み込み、整理し、分析し、成果物にまとめることで、マーケティング担当者の実務を支援できます。

⇒ClaudeCoworkの教科書｜BtoBマーケターが競合調査で押さえるべき4つのステップ

まとめ：ClaudeCowork はメルマガを「作る業務」から「改善する業務」に変える

本記事では、ClaudeCowork を活用してメルマガ業務を効率化する方法を解説しました。メルマガは送って終わりではなく、読者の反応を分析し、内容や配信リストを改善し続けることで成果につながります。ClaudeCowork を活用すれば、メルマガ作成だけでなく、過去配信の分析、改善案の作成、リスト最適化まで一貫して進めやすくなります。そのため、メルマガ業務を「作る業務」から、「継続的に改善する業務」へ進化させやすくなります。ただし、継続的に活用するには、任せる業務範囲や確認ルールを整理し、再現性のある運用フローとして社内に組み込むことが重要です。SMS データテックには、ClaudeCowork を活用した業務全体の自動化と運用定着を支援する「Claude Cowork 内製化支援」サービスがあります。貴社の業務・体制に合わせた活用可能性と課題を無料相談で整理できます。お気軽にお問い合わせください。

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最近はChatGPTやClaudeなどのAIチャットを活用する人も増えていますが、「ファイルを毎回アップロードする」「URLを1つずつ渡す」「出力をコピペでスプレッドシートに貼り付ける」といった作業は依然として残りがちです。単発のAI質問では、業務プロセスとしての効率化までは届きません。

そこで今回は、Claude Cowork（以下、Cowork）を使って、自社のあるBtoB SaaS（以下、製品A）の競合分析レポートをどこまで自動化できるかを検証しました。本記事では、その手順と実際に使って分かった勘所をまとめます。

この記事がおススメな方

• BtoB SaaS・サービスのマーケティング担当者
• 競合調査を定期的に行っている方
• AIを単発質問ではなく、業務プロセスとして組み込みたい方

なぜChat UIではなく「Cowork」で競合調査を行うのか

Claude Coworkとは

Claude Coworkは、Anthropicが提供するデスクトップ向けのAIエージェントツールです。チャットUIのように1問1答で答えるだけでなく、ローカルフォルダの読み書き、Web調査、ファイル生成といった一連の作業を、ひとまとまりのタスクとして任せられるのが大きな特徴です。エンジニアでなくても、部下に命令するように自然な言葉で依頼することができ、自分のPC上の資料とWeb情報を組み合わせて、業務単位でAIに作業を任せられます。

実践！製品Aと競合A〜Dを比較してみた

今回の検証は、自社のBtoB SaaS（製品A）を題材に、同カテゴリの競合サービス4社（競合A〜D）を比較する形で行いました。

• 自社サービス：製品A（BtoB SaaS、マーケ/営業関連領域）
• 比較対象　　：競合A～D（同カテゴリの主要プレイヤー）
• 目的　　　　：マーケティング観点での競合比較と打ち手検討
• 成果物　　　：機能比較表、料金比較表、ポジショニングマップ、示唆サマリー、施策案

競合調査は「プロンプト」より「事前設計」で決まる

Coworkで競合分析を任せる際、もっとも重要なのはプロンプトではなく事前準備です。

AIに自由に調べさせると、比較軸が散漫になり、最終アウトプットが「それっぽいが浅いサマリー」になりがちです。これを避けるには、人間が先に「何を、どの観点で比較するか」だけ決めておく必要があります。

用意したフォルダ構成

検証では、以下のシンプルな構成にしました。

competitive-analysis/
├── input/
│   ├── 製品A_サービス概要.md
│   ├── 製品A_価格表.xlsx
│   ├── 競合リスト.md         # 競合A〜DのURL・基本情報
│   ├── 分析観点.md
│   └── 過去の分析メモ.md
└── output/

「input/」に判断材料となる資料を入れ、「output/」 を成果物の保存先として指定するだけのシンプルな設計です。ポイントは、入力と出力のディレクトリを物理的に分けておくことです。これだけで「成果物がどこにあるか分からない」問題が消えます。

分析観点.md の中身が成否を分ける

特に重要なのが「分析観点.md」です。今回は以下のような項目を事前に書き出しました。

# 比較観点
- 主要機能
- 料金体系・提供条件
- 対象企業規模
- CRM / MA連携
- レポート機能
- 導入支援・カスタマーサクセス体制
- セキュリティ対応
- LPの主な訴求メッセージ
- CTA設計（資料請求 / 無料トライアル / デモ予約 など）

ここを丁寧に書いておくと、Coworkが返してくる比較表のクオリティが目に見えて変わります。「比較軸の設計は人間の仕事、調査と整理はCoworkの仕事」という分業が、自動化のコツです。

実行前に「一緒にプランを練る」のがCoworkの作法

ここがCowork特有の使い方なのですが、いきなり「分析を実行して」と命じる前に、先にプランを相談するのがおすすめです。

Coworkはタスクを受け取ると、実行する前にまずプラン（手順案）を提示してくれます。これに対して、

• 「比較観点XとYは順序を入れ替えてほしい」
• 「料金は公開価格と要問合せを別カラムにして」
• 「競合DはLPだけでなくプレスリリースも見て」

といった修正指示を実行前にぶつけられます。実行が始まってから差し戻すよりも、ここで擦り合わせた方が出力品質が安定します。

実務ではプロンプト送信後にこのプランが提示されるので、慌てず一度読み、納得してから「承認して進めて」と返すだけです。「使い方の型」として覚えておく価値があります。

Coworkに渡したプロンプト

事前準備ができたら、Coworkにゴールを伝えます。実際に渡したプロンプトは以下のとおりです（そのまま転用できる形にしています）。

input/ フォルダ内の資料をすべて読み込み、
競合リスト.md に記載された各社についてWeb調査を行い、
分析観点.md に沿って製品Aの競合分析レポートを作成してください。

成果物はすべて output/ フォルダに保存してください。

作成するもの：
1. 機能比較表
2. 料金・提供条件の比較表
3. ポジショニングマップ
4. 各社の強み・弱み
5. 製品Aの改善余地
6. 次に取るべきマーケティング施策案

情報が確認できない項目は、推測せず「不明」と明記してください。
作業に入る前に、まず実行プランを提示してください。

ポイントは2つです。

1. 成果物のリストを明示する：何を作ってほしいかを箇条書きで指定すると、出力構成のブレがなくなります
2. 「不明は不明と書く」ルールを入れる：これを書かないと、Coworkは公開情報がない箇所を”それっぽく”埋めてしまうことがあります

Coworkが実行した作業

プランの擦り合わせ後、Coworkは以下の流れを自律的に実行してくれました。

1. 「input/」フォルダの資料を読み込み、製品Aと比較観点を把握
2. 「競合リスト.md」を起点に競合A〜DのWeb調査を実施
3. 比較観点ごとに各社情報を収集・整理
4. 機能比較表・料金比較表をMarkdown／表形式で生成
5. ポジショニングマップ用の整理データを作成
6. 各社の強み・弱み、製品Aの改善余地、施策案をテキストでサマリー
7. 成果物をすべて「output/」フォルダに保存

人間がやると地味に時間のかかる「読む → 調べる → 並べる → 表にする → 保存する」を、ひとまとめに任せられるのが大きな価値です。途中で「ここは違う」と思ったらチャット側から介入もできるので、「ある程度任せつつ、要所で口を出す」運用が現実的です。

成果物の中身（一部抜粋）

具体的な比較結果は伏せますが、出力されたファイルの感触をつかんでもらうため、構造とサマリの一部だけ公開します。

機能比較表（フォーマットのみ）

製品Aと競合A〜Dを縦横で並べ、対応状況を記号で整理。「output/feature-matrix.md」と「.xlsx」の両方が生成されました。実際の中身はこんな見た目です（評価値はマスキング）。

凡例：◎強い / ○対応 / △限定的 / ✕非対応 / 不明

料金・提供条件の整理

公開料金があるサービスとないサービスが混在するため、「公開／要問い合わせ／不明」を明示する形で整理されていました。競合の中でも価格戦略の考え方には明確な違いが出ており、製品AのプライシングLPを見直す材料になりました。

ポジショニングマップ

「機能網羅性」×「導入のしやすさ」の2軸で配置されたところ、競合A・Cは機能網羅型として右上、競合B・Dは導入容易性に振った左下、製品Aは中央やや右下という分布になりました。

イメージとしては以下のような配置です。

なお、後述するとおり軸の妥当性は人間レビューが必須です。

示唆サマリー（Cowork出力をベースに筆者整理）

成果物には1〜2ページの示唆サマリーが含まれていました。具体的な内容は伏せますが、構造としては以下のようなトピック粒度で書かれていました。

• 競合A／Cは大企業向けの高機能化、競合B／Dは中小企業向けの低価格・短期導入を志向。市場が「機能厚め × 大企業」と「軽量 × SMB」の二極に寄っている様子が読み取れる
• 製品Aは中規模企業向けのバランス型ポジションを取り得るが、現行LPでは訴求軸が機能寄りに振れすぎており、「導入の運用しやすさ」が伝わっていない可能性がある
• 次の打ち手候補：①LPファーストビューの訴求軸見直し、②比較資料に「運用工数の差分」を追記、③ウェビナーでの導入事例コンテンツ強化

このレベルの初稿が出てくるので、チームでの議論のたたき台としてはかなり十分です。

実際に使って分かった注意点

ここからが本記事で一番伝えたい部分です。Coworkは万能ではありません。実務で使うなら、以下の点を理解しておくと事故が減ります。

1. 公開情報だけでは埋まらない項目がある

特に料金や詳細機能は、ログイン後にしか見られないSaaSも多く、「不明」が並ぶことは普通にあります。これは仕様であり、無理に埋めさせない方が品質は安定します。

2. ポジショニングマップの軸は人間が確認する

軸の取り方ひとつで結論が変わるのがポジショニングマップです。Coworkが提案した軸はあくまで叩き台として、最終的にはマーケ担当者が業界文脈で見直す前提で扱うべきです。今回も初稿の軸は1度差し戻し、業界の購買決定要因に近い軸へ調整しました。

3. 競合サイトの表現を鵜呑みにしない

公式サイトの訴求は当然ポジティブに書かれています。それをそのまま比較表に流すと、「全社が万能サービス」のような薄い比較になります。自社視点的な再評価を必ず一段階挟むのがおすすめです。

4. 戦略判断は人間の仕事

施策案は便利ですが、そのまま実行できるレベルではありません。製品Aの予算・リソース・優先度を踏まえた絞り込みは、最後まで人間の役割です。

Coworkは「調査と整理の初速を上げる存在」。戦略の意思決定そのものを置き換えるツールではない、と捉えると現場運用がしやすくなります。

次回からは”1行で済む”：Skillsで類似業務を量産する

ここまでの流れを1回限りで終わらせるか、毎月再現できる仕組みにできるかで、現場の効率は大きく変わります。

Coworkには Skills（スキル） という、再利用可能なワークフロー機能があります。今回の競合調査で得たノウハウ（フォルダ構成・観点の並び順・出力ファイルの命名規則など）をひとまとめにパッケージ化しておけば、次回からは「製品Aの競合調査をして」と言うだけで、同じクオリティの成果物が再現できるようになります。

つまりSkillsとは、「うまくいった調査プロセス」をテンプレ化して、類似業務を量産できるようにする仕組みです。一度作ってしまえば、競合調査だけでなくレポート作成・LP分析・営業資料更新など、フォーマットが似た業務にも横展開できます。

ただし、Skillsの作り方や、組織内での粒度・命名・運用ルールづくりは別の論点になってきます。「自部門で試したいが、まず何から作ればいいか分からない」「部門展開でつまずきそう」という方は、後述のClaudeCowork内製化支援もご検討ください。

まとめ：ClaudeCoworkは「便利なAI」ではなく「業務プロセス化できるAI」

最後に、本記事の要点を整理します。

• ClaudeCoworkは「PC上の資料の読み書き」「Web調査」「ファイル生成」を一気通貫で任せられるため、競合調査のような業務単位の作業に向いている
• 成功の鍵はプロンプトではなく事前設計。特に分析観点ファイルの精度が成否を分ける
• 実行前にプランを擦り合わせるステップを必ず挟む
• ClaudeCoworkは初稿作成と整理作業に強いが、比較軸の妥当性確認と戦略判断は人間の仕事
• Skillという便利な機能を使えば、類似業務の量産も可能
• Coworkは初稿作成と整理作業に強いが、比較軸の妥当性確認と戦略判断は人間の仕事

「AIで競合調査してみた」では終わらせず、自分の業務フローの中に組み込めるかを意識すると、Coworkの価値はぐっと立ち上がります。

マーケ担当者にとって、競合調査は今後ますます「人がやる作業」から「AIに任せて人がレビューする作業」へとシフトしていくはずです。本記事がその第一歩のヒントになれば幸いです。

ClaudeCoworkを自社の業務に組み込みたい方へ

弊社では、本記事のようなCowork活用の設計から、Skills整備・部門展開までを支援する 「Claude Cowork 内製化支援サービス」 を提供しています。「まず自部門で試したい」「すでに使い始めたが組織に広げる段階で詰まっている」など、フェーズに応じてご相談いただけます。無料診断で、貴社の業務・体制に合わせた活用可能性と課題を整理できますので、お気軽にお問い合わせください。

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データの一元管理とは、企業内に散らばっているデータを集約して管理・活用しやすくすることです。複数システムの使用や部門ごとのデータ管理など複数の要因により、社内にデータが分散している企業が多数存在します。データを一元管理しなければ、活用時に手間がかかったり正確な判断が下せなかったりする可能性があるでしょう。

本記事では、データ一元管理の概要やメリット・デメリット、おすすめ製品について詳しく解説します。データの一元管理について知りたい方、社内データを集約したい方は、ぜひ参考にしてください。

データの一元管理とは

データの一元管理とは、各部門・部署や担当者ごとに管理していた情報・データを一ヵ所に集め、統一的な方法で管理することです。これまでは、システムや部門ごとにデータを管理するケースが一般的でしたが、テクノロジーの進歩によりデータの集約・活用が促進されています。企業内のデータを集約して活用すれば、正確な売上予測や経営判断が可能です。

ここからは、以下の事項について詳しく解説します。

• 一元管理しない場合に発生する課題
• 一括管理・集中管理との違い

一元管理しない場合に発生する課題

データを一元管理しない場合における最大のデメリットは、業務効率の低下です。データが各システムや部門に散らばっていれば、活用時に集約・加工の手間が発生します。また、同じデータの二重入力が発生している企業も少なくありません。企業内の情報を迅速に把握できず、経営判断の遅れにもつながるでしょう。

一括管理・集中管理との違い

一元管理と似ている言葉として、一括管理・集中管理が存在します。一括管理と集中管理は、一元管理同様データをまとめて管理する手法です。ただ、一元管理の場合、管理方法も統一するのに対して、一括管理や集中管理では社内に散らばるデータの集約にとどまります。

データを一元管理する2つのメリット

データを一元管理する主なメリットは以下の2つです。

• 業務の効率化・迅速化
• 情報伝達の正確性向上

順に解説します。

業務の効率化・迅速化

データを一元管理することにより、業務の効率化や迅速化が可能です。必要とする情報を探す際に、複数のシステムを確認する必要はありません。また、データの重複や不整合などに悩むこともないでしょう。
データ活用時にも、さまざまなシステムからの集約やデータの転記は不要で、迅速に業務を処理することが可能です。業務が効率化・迅速化した結果、人件費の削減も期待できます。

情報伝達の正確性向上

情報伝達の正確性向上も、データを一元管理するメリットの一つです。データが集約されていれば、別部門・拠点であっても同じ情報を共有できます。同じデータを参照しながらのコミュニケーションが可能で、認識の相違や伝達ミスの防止が可能です。

データの一元管理を検討すべき企業チェックリスト

データの一元管理は、すべての企業に今すぐ必要というわけではありません。しかし、以下の3つ以上当てはまる場合、Excel管理や部門ごとの管理では限界が近付いている状態と考えられます。

• 部署ごとにExcelやスプレッドシートが乱立している
• 同じデータを複数の担当者がそれぞれ管理している
• 最新データがどれか分からず、確認に時間がかかる
• データの更新ルールが属人化している
• 会議前に集計・転記作業が毎回発生している
• 業務の進捗やステータスがブラックボックス化している
• システム導入までは考えていないが、業務改善は進めたい

この状態を放置すると、日々の業務負荷だけでなく、判断スピードや情報活用の質にも影響が出てきます。

一元管理がうまくいかない企業に共通する落とし穴

データの一元管理が失敗する原因として、ツール選定の失敗が挙げられることが多くあります。しかし実際には、ツールそのものよりも「管理の粒度」が原因になっているケースが少なくありません。
例えば、

• どのデータを、どの単位で管理するのかが曖昧
• 現場業務に合わない粒度で管理項目が設計されている
• 管理項目が多すぎて入力が形骸化している

このような状態では、高機能なシステムを導入しても入力されず、結果的に使われない一元管理になってしまいます。一元管理を成功させるためには、まず「どの業務で、誰が、どの情報を使うのか」を整理し、その業務に合った粒度でデータを設計することが重要です。

データを一元管理できる製品10選

こうした課題を踏まえると、データの一元管理にはWebデータベース型のツールが適しています。Webデータベースであれば、業務内容に合わせて管理項目や構成を柔軟に設計でき、現場主導での運用が可能です。

ここからは、データの一元管理に役立つ以下の製品を紹介します。

• GENIEE CDP
• PigeonCloud
• Stock
• 楽々Webデータベース
• Canbus.
• ナレカン
• JUST.DB
• TROCCO
• kintone
• Pleasanter

GENIEE CDP

出典：GENIEE CDP公式Webサイト

GENIEE CDPは、顧客に関する情報の一元管理に役立つデータ基盤です。オンライン・オフライン問わず、全ての顧客接点に関するデータを一元管理可能です。また、比較的直感的に利用しやすいAIによる分析機能が実装されており、アプローチ方法や施策検討に役立ちます。

PigeonCloud

出典：PigeonCloud公式Webサイト

PigeonCloudは、企業内のさまざまなデータを一元管理できるWebデータベースです。ドラッグ＆ドロップでシステム設計が可能なため、専門知識やスキルがない人でも容易に利用できます。手厚いサポートも特徴で、導入時には専任サポートがサンプル環境を作成・提供してくれます。

Stock

出典：Stock公式Webサイト

Stockは、公式サイトによると24万社以上で導入されている情報管理ツールです。（※2026年1月時点）非常にシンプルなインターフェースが採用されており、情報の迅速な把握に役立ちます。タスク管理やメッセージ機能も実装されているため、情報に紐付くタスク管理やコミュニケーションでも活用できます。また、無料かつ無制限で社外のクライアントや取引先を招待でき、社外の人との情報共有にも有効です。

楽々Webデータベース

出典：楽々Webデータベース公式Webサイト

楽々Webデータベースは、ドラッグ＆ドロップやExcelデータの取り込みにより業務アプリを作成できるノーコードツールです。クラウド型・オンプレミス型の2種類が存在するため、自社に合う形態を選択可能です。ワークフロー機能も実装されており、保存したデータを用いた承認・決裁でも利用できます。

Canbus.

出典：Canbus.公式Webサイト

Canbus.は、メモから基幹業務までさまざまな業務のデータやタスクを集約可能なノーコードプラットフォームです。リアルタイムでデータを集計・分析するレポート機能や、20種類以上のグラフ作成機能が実装されており、データの可視化に役立ちます。また、変更履歴やアクセス権限管理機能を活用すれば、コンプライアンス強化も可能です。

ナレカン

出典：ナレカン公式Webサイト

ナレカンは、社内ナレッジの蓄積や活用に役立つナレッジマネジメントツールです。ナレッジマネジメントとは、各個人が保有する知識やスキルを企業・組織で共有して活用する経営手法のことです。既に格納されているファイルとの「重複判定機能」や、使っていないナレッジをAIが自動抽出する「断捨離機能」により、蓄積情報の正確性を担保できます。

なお、ナレッジマネジメントの詳細は以下をご覧ください。
⇒ナレッジマネジメントとは？実施するメリットや導入フロー、成功させるポイントを解説

JUST.DB

出典：JUST.DB公式Webサイト

JUST.DBは、各部門の業務を迅速にデジタル化できるノーコードツールです。多彩な標準機能が実装されており、高いカスタマイズ性を誇ります。生成AIも実装されており、最適なシステムの設計・提案を行ってくれます。また、AI-OCR機能により、紙フォーマットの取り込みも可能です。

TROCCO

出典：TROCCO公式Webサイト

TROCCOは、2,000以上の企業や団体に導入されているクラウドサービスです。業務で利用する多彩なデータの連携や運用を自動化できます。国内外約200種のサービスと安全かつ容易に連携でき、データ集約などの手間を軽減可能です。暗号化やIP制限などのセキュリティ強化機能も実装されているため、安心して利用できるでしょう。

kintone

出典：kintone公式Webサイト

kintoneは、多彩な業務で活用可能なアプリをノーコードで作成できる業務改善プラットフォームです。400種類以上のプラグインや連携サービスが存在し、活用すれば利用範囲が広がります。AIも設定でき、業務改善や効率化を促進可能です。

Pleasanter

出典：Pleasanter公式Webサイト

Pleasanterは、完全オリジナルの業務システムをノーコードで作成できるツールです。Excelを活用している人であれば、誰でも業務アプリを構築・運用できます。専門的な知識やスキルは必要なく、業務に合わせて管理項目など柔軟に設計ができるため、現場に無理なく定着しやすい点が特徴です。企業の成長に応じて機能を活用することも可能です。
また、60日間のトライアル期間が設定されているため、本格導入前に自社に合うか確認できます。

一元管理を実現した企業の具体的な3つの成功例

データの一元管理を行っている企業は多数存在します。続いて、データの一元管理を実現した具体的な以下3つの成功事例を紹介します。

• カウネット
• ジャパンホームシールド
• 浅岡メンテナンス

カウネット

カウネットでは、商品開発プロジェクトにおける情報の一元管理により、開発の進捗やプロセスの可視化に成功しました。もともと、集約管理は行っていましたが、担当者ごとに管理方法や更新ルールが異なり、進捗が順調か、遅れている場合は原因がなにかを把握できない課題を抱えていました。
情報を一元管理した結果、業務がスムーズになり蓄積した情報の活用もしやすくなっています。

ジャパンホームシールド

ジャパンホームシールドは、協力会社とのデータを一元管理することで業務の効率化に成功しています。具体的には、情報管理システムの統合や事務作業のフォーマット化、業務進捗の可視化を行いました。その結果、データの転記や集約作業が効率化され、想定していた半分以下の事務員で業務を処理可能になりました。

浅岡メンテナンス

浅岡メンテナンスは、データの一元化により業務全般の一元管理が可能になりました。具体的には、顧客情報やスケジュール、請求管理などの情報を一元管理しました。その結果、利便性の向上や業務負担の軽減につながっています。

データの一元管理を成功させる3つのポイント

最後に、データの一元管理を成功させる以下3つのポイントについて解説します。

• 目的の明確化と共有
• ルールやマニュアルの整備
• 自社に合うツールの選定

目的の明確化と共有

データの一元管理を行う際には、目的を明確にしましょう。また、従業員と目的を共有することが重要です。ツールや仕組み、体制を整備しても、従業員の協力がなければ成功しません。目的や従業員のメリットを丁寧に説明して、従業員の理解を得ましょう。

ルールやマニュアルの整備

ルールやマニュアルの整備も、データの一元管理成功に欠かせません。新たなツールの導入や業務フローの変更は、従業員に負担をかけます。マニュアルなどがなければ、従業員に多くのストレスがかかり反発を招く恐れがあるでしょう。
また、ルールが未整備な場合、各個人が好き勝手にデータを保存する可能性があります。保存方法などルールが統一されていない場合、期待する成果を得られません。

自社に合うツールの選定

自社に合うツールの選定も重要です。目的を基に、どのような機能が必要かを洗い出しましょう。また、使い勝手の確認も必要です。従業員が操作しにくいツールを導入すると、生産性が低下する原因になります。設定や運用に不安がある場合には、サポート体制も確認しましょう。

まとめ

データの一元管理とは、各部門・部署や担当者ごとに管理していた情報・データを一ヵ所に集め、統一的な方法で管理することです。さまざまなデータが組織やシステムごとに分散している企業も多数存在しますが、活用を阻害する要因になります。データの一元管理を行うことにより、業務効率化や情報伝達の正確性向上が可能です。
しかし、データの一元管理は単にツールを導入すれば成功するものではありません。自社業務に合った管理の粒度を設計し、現場で使われる仕組みを作ることが重要です。
ノーコードツール「Pleasanter」であれば、専門知識やスキルがなくても段階的に一元管理を進めることができ、業務内容や運用方法に応じて、業務効率化やデータ蓄積の仕組みづくりを進めることが可能です。
まずは、自社の課題整理から始めてみてはいかがでしょうか。

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ECRSとは、Eliminate（排除）・Combine（結合と分離）・Rearrange（入替えと代替）・Simplify（簡素化）の頭文字を取った業務改善におけるフレームワークのことです。利用することで、業務効率化や品質の向上、属人化の防止など複数のメリットを得られます。

本記事では、ECRSの概要や導入メリットと成功事例、成功させるポイントについて詳しく解説します。ECRSについて知りたい方、業務改善を図りたい方は、ぜひ参考にしてください。

ECRSとは何か

ECRSは、業務改善における4大原則を示したフレームワークです。製造業が発祥の手法ですが、近年ではさまざまなシーンで活用されています。具体的には以下の順番で業務改善を実施します。

• 排除（Eliminate）
• 結合（Combine）
• 交換（Rearrange）
• 簡素化（Simplify）

ここからは、上記それぞれの事項について詳しく解説します。

排除（Eliminate）

不要な業務を排除する項目です。具体的には、各業務の目的を基になくしても支障がない業務を洗い出します。業務の中には、慣例的に行っているものも少なくありません。改めて各業務の実施理由を整理して、必要性を検討しましょう。無駄の排除は、業務改善において特に効果が期待されやすい重要な項目です。

結合（Combine）

別々に実施している類似業務を一本化する項目です。中には、担当者を分けた方が良い業務も存在します。改めて一本化した方が良いか、別々に行った方が良いかを検討しましょう。

交換（Rearrange）

順序や場所、担当者の入れ替えを実施する項目です。例えば、作業順序を入れ替えることで今まで2工程に分かれていた業務を一度に行うことで効率化ができます。担当業務が替わる従業員がいるケースもありますが、業務プロセスなどが変化するわけではないため、それほどハードルは高くありません。

簡素化（Simplify）

自動化やパターン化、単純化などを行う項目です。例えば、報告書を簡素化・テンプレート化することやマニュアルの作成が該当します。また、AIなど新たなシステムを導入して業務を自動化するのも良いでしょう。コストはかかりますが、業務品質の向上や属人化の防止にも効果的です。

ECRSが求められる理由

企業間競争の激化や人手不足などさまざまな問題で企業を取り巻く環境は厳しくなっており、業務改善に取り組む企業が多く存在します。業務改善手法は多数存在しますが、ECRSが注目されている主な理由は以下の3つです。

• シンプルで利用しやすい
• 業種や業態、企業規模に関わらず利用できる
• 成果が見えやすくモチベーションを保ちやすい

ECRSはシンプルなフレームワークで、専門知識やスキルがなくても利用可能です。経営層から現場の担当者まで、誰でも活用できるでしょう。また、どのような企業・業務でも利用可能な点も特徴です。実践すべき内容も具体的に整理されるため、行動に移しやすく成果が出やすいでしょう。

ECRSで業務はどう変わる？5つの導入メリット

ECRSを利用することで、業務の効率を高めることが可能です。ここからは、ECRSを導入する以下5つのメリットについて詳しく解説します。

• 業務効率化・生産性の向上
• 品質の向上
• 属人化の解消
• ヒューマンエラーの防止
• コストの削減

業務効率化・生産性の向上

ECRSを導入する最大のメリットは、業務効率化や生産性の向上です。例えば、なんとなく行っていた業務を排除することで、その分の時間を別の業務に活用できます。システムやツールの導入によりデータの集約・転記などの単純業務をなくすことで、売上向上に役立つコア業務に集中できる体制を整備可能です。

品質の向上

ECRSの導入は品質の向上にも有効です。各業務の効率化を図る際に、併せてミスや不良の発生原因と改善策を整理すれば、クレームの削減につながります。また、業務の改善により捻出した時間をカスタマーサポートの強化に活用することで、顧客満足度の向上も図れます。

属人化の解消

ECRSは属人化の解消にも役立ちます。業務の属人化とは、特定の業務や作業における処理方法などを一部の従業員しか知らない・できない状態のことです。業務が属人化した場合、以下のデメリットが発生します。

• 業務が滞る
• ノウハウが蓄積されない
• 品質の安定化・管理が難しい
• 業務改善しづらい
• 特定の従業員に負荷がかかる

ECRSを用いて業務を効率化する過程でフローの可視化を行えば、誰が何をしているか整理できるでしょう。また、業務の簡素化を行うことで、実施ハードルを低下させることも可能です。

なお、業務が属人化するデメリットや解消方法の詳細は以下をご覧ください。
⇒業務の属人化を解消する方法とは？属人化の原因や解消するメリットも解説

ヒューマンエラーの防止

ヒューマンエラーの防止にもECRSは効果的です。業務が複雑になればなるほどミスは発生しやすくなります。また、工程が多ければその分間違える可能性が高まるでしょう。ECRSを活用して業務の簡素化や単純化を図ることで、ミスを防止できます。

コストの削減

ECRSはコストの削減にも役立ちます。業務が効率化されれば、残業代などの人件費を削減できます。ミスや不良が減ることで原材料費を減らせるでしょう。
残業・ミスの削減は、コストだけでなく従業員のストレスや負担の軽減にも役立ちます。従業員満足度も高まり、離職リスクを減らすことができるでしょう。

ECRS改善例

ECRSを活用して、業務改善に成功している企業は少なくありません。ここからは、実際にECRSを用いて業務を改善させた以下の企業における成功事例について詳しく解説します。

※以下は公開情報を基にした一般的な取り組み内容であり、当社が直接支援した事例ではありません。

• トヨタ自動車
• 無印良品

トヨタ自動車

さまざまな取り組みにより生産性を高めているトヨタ自動車では、ECRSの「排除（Eliminate）」に注力しており以下の無駄を徹底的に排除しています。

• 加工の無駄
• 在庫の無駄
• 造りすぎの無駄
• 手待ちの無駄
• 動作の無駄
• 運搬の無駄
• 不良・手直しの無駄

トヨタ自動車の有名な取り組みであるニンベンのついた自「働」化やジャスト・イン・タイムも、ムリ・ムラ・ムダの排除を重要視しています。

無印良品

無印良品は「Simplify（簡素化）」におけるマニュアルの作成に力を入れて、業務を改善しています。業務をマニュアル化する以前の無印良品では、店長が保有するスキルや経験などの差で店舗運営が左右されていました。
2,000ページの店舗業務マニュアル「MUJIGRAM（ムジグラム）」や6,600ページの本社業務マニュアル「業務基準書」が完成した結果、属人化が解消され業務の標準化やレベルアップを実現しています。また、マニュアルの変更・更新は継続的に行われており、従業員の業務改善意識向上にも役立っています。

ECRSを成功させる7つのポイント

前述の通り、業務を改善している企業は存在しますが、必ずしも全ての企業で成功しているわけではありません。最後に、ECRSを成功させる以下7つのポイントについて詳しく解説します。

• 目的を明確にする
• 長期的な取り組みと捉える
• 業務・フローを明確化する
• 従業員からの理解を得る
• 協力体制を整える
• スモールスタートする
• 外部パートナーを上手く活用する

目的を明確にする

ECRSを利用する際には明確な目的を定めましょう。目的に応じて、何にどの程度取り組むかが異なります。また、目的が不明確であれば取り組み自体がゴールとなってしまい、思うような成果が得られません。
目的は全社最適で検討することが重要です。ある部門で効率化できても他の部門に過剰な負担がかかれば、企業全体で考えた際に生産性が低下する可能性があるでしょう。

長期的な取り組みと捉える

長期的な取り組みと捉えることも、ECRSを成功させるポイントの一つです。ECRSにより改善できる業務は複数ありますが、すぐに効果が出るものばかりではありません。
例えば、Simplify（簡素化）の取り組みであるマニュアル作りには、手間がかかります。また、効果を得るにはマニュアルを実際に活用・定着させることが必要です。マニュアルができれば完成ではありません。
まずは、ECRSをベースに業務を見直して、改善可能な業務と具体的な手法を洗い出しましょう。続いて、必要なコストや手間などを鑑みて、どの順番で取り組むか優先順位を付けることが重要です。

業務・フローを明確化する

業務・フローを明確化することも、ECRSを成功させるためのポイントです。業務やフローが可視化されていなければ、どのようなことを行っていて、どこに問題があるかを把握できません。状況がわからない状態では、適切な改善策も検討できないでしょう。業務・フローを明確化する際には、実務を行っている現場担当者にヒアリングして状況を正確に把握することが重要です。

従業員からの理解を得る

従業員からの理解を得ることも、ECRSの成功には欠かせません。企業における業務の改善は一担当者のみでは困難です。企業全体で取り組むことが重要で、そのためには従業員一人ひとりの理解と協力が必要です。
また、業務やフローの変更は従業員に負担がかかります。従業員の理解を得られなければ、反発により取り組み自体がとん挫してしまう恐れがあるでしょう。

協力体制を整える

部門や部署の垣根を超えた協力体制の整備も必要です。多くの業務は複数の部門が関わっています。例えば製造業の場合、調達部門が原料を仕入れ製造部門が加工して、営業部門が販売する流れになっているでしょう。
自部門の利益だけを考えてECRSの取り組みを行えば、適切な改善を行えません。まずは、各部門・部署の責任者を集めて意識の統一を図った上で、スムーズな情報共有などができる仕組みも整えましょう。

スモールスタートする

スモールスタートすることも有効です。いきなり大規模な改革に取り組むと、失敗するリスクが高まります。まずは、小さく始めて成果が出たら範囲を拡大しましょう。スモールスタートすることで、失敗のリスクを抑えられます。また、ノウハウを蓄積でき大規模な改革もしやすくなるでしょう。

外部パートナーを上手く活用する

外部パートナーを上手く活用することも成功のポイントです。「ECRSが求められる理由」の章で解説した通り、ECRSは非常にシンプルで利用しやすい点が特徴です。ただ、ノウハウが全くない状態で取り組めば、成果が出るまでに時間がかかります。
外部パートナーを活用することで、迅速かつより多くの成果が期待できるでしょう。

まとめ

ECRSとは、Eliminate（排除）・Combine（結合と分離）・Rearrange（入替えと代替）・Simplify（簡素化）の頭文字を取った業務改善におけるフレームワークのことです。企業間競争の激化や人手不足などさまざまな問題があり、企業を取り巻く環境が厳しくなっている中でシンプルかつ業種や業態、企業規模に関わらず利用できる手法として注目されています。
ECRSを活用することで、業務効率化や品質向上、属人化の防止などが期待できます。ECRSで多くの効果を得るには、目的の明確化や協力体制の整備、スモールスタートなどが重要です。また、外部パートナーの利用も良いでしょう。外部パートナーは必要なときのみ利用でき、効果の最大化や失敗リスクの抑制に役立ちます。

弊社SMSデータテックでは、ECRSの考え方を参考にしながら、各企業の状況に応じた業務改善コンサルティングを行っています。
※具体的な成果や改善内容は、業種・業務内容等により異なります。

ご興味がある方は、お気軽にお問い合わせください。

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