プブリカは、AI導入そのものを目的にしません。
現場に入り込み、業務課題の整理から優先順位設計、AI活用の定着まで伴走し、
御社の中に改善と内製化の力を残します。
AIは、これまでの業務ツールと違い、判断や整理の一部まで担えるようになりました。 定型業務の圧縮、属人業務の標準化、営業や管理部門の生産性改善が、以前より現実的になっています。
文章整理、問い合わせ対応、情報検索、比較・要約・提案作成など、これまで人が毎回判断していた業務の一部を補助できるようになりました。これまで自動化しづらかった領域にも手が届きます。
AIを使いこなした企業は、少ない人数でより多くの業務を回せます。人件費の圧縮だけでなく、人材を営業・企画・新規事業へ振り向けやすくなり、競争力の差が広がりやすくなっています。
外部に任せてPoCを作るだけでは、現場に残らないことがあります。本当に必要なのは、自社の業務に合わせて使いこなし、改善を継続できる状態を作ることです。
現場担当者は、日々の業務フロー、例外処理、属人化ポイント、手戻りの原因を把握しています。ただし、どこまでを内製できて、どこから外部支援が必要かは判断しにくいことがあります。
AIベンダーやコンサルタントは技術や市場動向には詳しい一方で、顧客企業の現場運用、例外処理、社内調整の実態までは短期間で把握しきれないことがあります。
形としては完成しても、運用者が使いこなせず、改善も継続されない。費用はかかったが、社内に知見が残らないという状態が起こります。
基盤AIの進化により、以前は外注前提だった業務の一部が、いまは現場主導で改善しやすくなっています。だからこそ、内製・外注・ツール活用の切り分けが重要です。
AIは高度な専門性を要する領域もあります。一方で、基盤AIの進化により、以前より広い範囲を社内で改善できるようになりました。だからこそ、外部に任せ切るのではなく、現場にノウハウを残す支援を重視しています。
会議参加、ヒアリング、業務整理を通じて、表面的な要件ではなく、実際の業務フローや例外処理まで把握しながら進めます。
ただ作って終わりではなく、担当者が改善を回せる状態を目指します。手順、考え方、ツールの使い方ごと社内に残すことを重視します。
定型業務の削減、属人化の解消、営業ノウハウの形式知化など、経営上の重要度が高いテーマから優先順位をつけて進めます。
現場課題を整理し、内製・外注・既存ツール活用の切り分けを行います。何から着手すべきかを明確にします。
プロンプト設計、業務フロー整理、Dify・n8n等を活用した小規模自動化を、担当者と一緒に進めます。
管理職・幹部研修、AI推進チーム設計、活用指標の設計を通じて、単発で終わらない活用体制を整えます。
機械学習モデルの小規模実証やデータ分析レポート作成も行います。必要なテーマに絞って進めます。
工数削減、対応件数、活用率などを見ながら施策ごとの効果を整理し、経営陣に説明しやすい形にします。
AI利活用ルール、セキュリティ観点、推進体制の整備を支援し、継続運用できる基盤を作ります。
現場ヒアリングを行い、業務課題、属人化、改善余地を整理します。まずは「何が問題か」を共通認識にします。
効果、実現難易度、定着しやすさを見ながら、内製・外注・既存ツール活用の方針を整理します。
現場担当者と一緒に改善を進め、使われる形まで落とし込みます。改善のやり方自体が社内に残ることを重視します。
工数削減や活用率を見ながら効果を整理し、次に広げるテーマを決めます。単発ではなく継続改善につなげます。
研修だけ、PoCだけではなく、現場課題の整理から内製化支援まで一貫して対応します。
栄養士・経理・システム担当など、特定の専門職に集中していた暗黙知を整理し、AIで再利用できる形に構造化。外部RAGを構築すべきか、NotebookLMなどの既存ツールで足りるかの判断から支援し、必要に応じて簡易アプリの内製化伴走まで実施しました。
会計ソフト操作、転記、照合、帳票処理など、標準化しきれない経理実務に対して、個別業務ごとの効率化・自動化を支援。大規模な業務改革ではなく、現場で詰まりやすい定型業務から小さく改善し、日々の処理負荷を着実に下げる伴走を行いました。
来客予測・需要予測・マーケティング予測など、従来は高額になりやすかったAIテーマに対して、まず小さく実証しながら実現可能性を整理。簡易PoCを通じて、社内のAI理解を深めつつ、精度への期待値調整と現実的な実装プランの整理を支援しました。
幹部・管理職向けのAI研修に加え、現場での実践定着まで伴走。Copilot導入で止まらず、Gem・Cowork・Dify・n8nなども活用しながら、業務自動化や簡易アプリ内製化に進める状態づくりを支援しました。
どの生成AIを利用可とするか、入力可能な情報の範囲をどう定めるか、権限管理や申請承認をどう回すかなど、生成AI導入時に必要な実務ルールの整備を支援。ポリシー策定だけでなく、現場運用に落とし込むところまで伴走しました。
課題が曖昧な段階でも構いません。まずは、どこから手をつけるべきかを一緒に整理します。
この業務は、内製で改善できるのか
社内で進めやすい範囲と、外部支援が必要な範囲の切り分けを行います。どのテーマから着手すべきか
効果、難易度、定着しやすさを踏まえ、優先順位の考え方を整理します。PoCにすべきか、運用改善から始めるべきか
技術検証が必要なテーマと、すぐ現場改善に入れるテーマを見極めます。経営陣にどう説明すべきか
工数削減、標準化、属人化解消など、経営効果としての整理の仕方をご相談いただけます。初回相談では、売り込みを前提にせず、課題整理・優先順位・進め方の考え方を率直にお伝えします。プブリカへの依頼が最適でない場合は、その旨もそのままお伝えします。
はい。むしろそのような企業で、課題整理と進め方設計からご一緒することを想定しています。
テーマによります。現場で回しやすい範囲は内製化を支援し、専門開発が必要な領域は外部活用も含めて整理します。
可能です。ただし、PoCの前に運用改善や小規模自動化から始めた方がよい場合は、そのようにお伝えします。
いいえ。初回相談は、課題整理や方向性の壁打ちとしてご利用いただけます。
| 会社名 | 株式会社プブリカ |
| 英文社名 | Publica Inc. |
| 代表者 | 染森皓介 |
| 所在地 | 〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂1丁目10番8号 渋谷道玄坂東急ビル 2F-C |
| 設立 | 2025年12月 |
| 事業内容 | 業務改善支援・AI内製化伴走・業務自動化実装 AI活用研修・社内文化醸成支援 |
染森皓介
Kosuke Somemori
東京大学大学院にて群知能・数理統計シミュレーションを研究（修士・国際学会発表・論文発表）。事業管理、戦略立案、AIセールスコンサルティングに従事し、国内大手企業に対して50件以上のAIソリューション提案・導入支援に関与（社長賞受賞）。現在は、業務改善を目的としたAI内製化支援を行っています。
AI導入ありきではなく、業務改善の観点からご相談いただけます。
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