Scaleup Solutions
AX による企業変革を象徴するイメージ — AI エージェントを中心とした業務ネットワーク

Transform

AX による企業変革

AI と協働する、次世代オペレーションモデルをつくる。

What is AX

AXとは

AX（AI Transformation）とは、AI を業務で「活用する」段階から一歩進み、AI を企業活動の中核に据え、業務プロセス・組織・人の役割・意思決定の仕組みを再設計することで、企業全体を変革する取り組みです。

AX は、DX（Digital Transformation）を置き換えるものではなく、その発展形に位置付けられます。DX で整備したデータ・システム・業務基盤を活用しながら AI を組み込むことで、業務の自律化や意思決定の高度化を実現します。これにより、従来の DX では難しかった企業固有の業務プロセスの最適化や自律化が可能となり、生産性の飛躍的な向上と持続的な競争優位性の確立につながります。

また、すべてのデータ整備を終えてから AX に着手する必要はありません。AI 活用とデータ基盤整備を並行して進めながら継続的に高度化していくことで、段階的に AI ネイティブ企業への変革を実現できます。

DX vs AX

DXとAXの違い

DX では、「既存システムの標準機能や制約を前提として業務を最適化する手法（Fit to Standard）」が多く採用されています。
一方、AX では、「AI を業務の主体として捉え、業務そのものをゼロベースで再設計する」という発想になります。

DXとAXの比較

観点
DX
AX

業務改革の考え方

Fit to Standard

既存システムの標準機能や制約に業務を合わせる

ゼロベースの再設計

AI を業務の主体として業務そのものを再設計する

プロジェクト期間

長期化しやすい

数ヶ月〜数年

圧倒的に短縮

数週間〜数ヶ月

オーダーメイド性

制限あり

システムの標準機能や制約への妥協、例外処理の排除が発生

極めて高い

個別ニーズや曖昧な業務にも柔軟に対応 ※ハルシネーションへの対処は必要

投資構造・ROI

大規模・初期投資型

数千万〜の初期費用、ROI回収まで数年

小規模・段階開発型

スモールかつ段階的に開発、ROI早期回収

現場の定着化

高い学習コスト

複雑な画面操作・入力ルールの習得が必要

低い学習コスト

自然言語で直感的に指示・操作が可能 ※新たにプロンプトに関する学習は必要

変化への追従性

プロセスが重い・改修コストが高い

法改正・組織変更のたびにシステム改修が発生

柔軟・自律的

プロンプト微修正で即時対応

扱うデータ範囲

構造化データが中心

数値・マスターデータなどシステム向けデータ

非構造化データもカバー

音声・メール文章・文献まで柔軟に処理可能

Building Blocks

AIネイティブ企業への変革に必要なこと

AI ネイティブ企業は、AX を通じて業務プロセス・データ基盤・ガバナンス・組織・人材を一体で再設計しています。AI が現場で使い続けられ、組織全体の意思決定の質を底上げするには、以下の 5 つの要素をすべて揃える必要があります。

01

AI 主体の業務プロセスの再設計

既存業務の自動化にとどまらず、AI との協働を前提に業務プロセスをゼロベースで再設計します。その際、「AI が担う業務」と「人が担う業務」の役割を明確に定義し、それぞれの強みを最大限に活かせる業務モデルを構築します。これにより、従来の業務プロセスに潜むムリ・ムダ・ムラを排除し、生産性と品質を両立する次世代オペレーションモデルへの転換を実現します。

02

データ基盤の整備

AI の出力精度や自律的な判断能力は、参照するデータの質・鮮度・網羅性に大きく左右されます。部門ごとに分散・サイロ化している構造化・非構造化データを統合し、AI エージェントがリアルタイムかつ安全に活用できるデータ基盤を整備します。また、データのクレンジングや更新の自動化、品質管理を含めた運用体制を構築することで、AI が継続的に高い精度で機能する環境を実現します。

AI ネイティブ
企業

03

ガバナンスとセキュリティ

AI が機密情報を扱い、自律的に業務を遂行するためには、ガバナンスとセキュリティの高度化が不可欠です。ゼロトラストの考え方に基づき、アクセス権限管理や監査ログ、データ利用ルールを整備するとともに、「Human-in-the-Loop」を組み込むことで、AI の誤判断やハルシネーションのリスクを抑制し、安全で信頼性の高い AI 活用基盤を構築します。

04

組織体制の刷新

AI エージェントの活用を前提とすると、従来の縦割り組織や多層的な意思決定プロセスでは十分な効果を発揮できません。部門横断でデータを活用できる組織へと再設計し、AI が定型業務や分析業務を担うことで、人は戦略立案や顧客価値の創出など、より付加価値の高い業務へ集中できる組織体制を実現します。

05

人材育成と評価基準の更新

AI ネイティブ企業への変革には、AI を使いこなす人材の育成と、それを後押しする評価制度の整備が不可欠です。AI リテラシーやプロンプト設計能力などのリスキリングを推進するとともに、「AI を活用してどれだけ高い成果や価値を創出したか」を評価する KPI・評価制度へと刷新することで、組織全体の AI 活用と変革を加速します。

Case Study

AX事例紹介

Case 01

営業パイプラインの自動更新

CRM への入力工数を限りなく減らし、商談ステータスの更新を AI が代行する仕組みです。営業は「入力する仕事」から解放され、「考える仕事」に集中できるようになります。

  • POINT 1

    日報・録音データの自動生成

    商談の音声録音や移動中の音声メモを、音声認識で文字起こしし、Claude などの生成 AI が要点を抽出。CRM に構造化された形で入力されるため、営業担当の手入力は実質ゼロを目指せます。

  • POINT 2

    パイプラインステータスの自動更新

    要件への合致度、予算感、次回提案日程といった商談の中身を AI が判定し、Salesforce などの CRM 上のステージ・確度を自動更新。営業会議が「ステータス読み上げ」から「次の打ち手」の議論に変わります。

  • POINT 3

    確度ベースの企業推薦

    過去の成約データと自社の行動傾向をもとに、次にアプローチすべき優先企業を AI が提示。「勘」で訪問先を選ぶ営業から、データドリブンな営業へ移行します。

期待される変化：営業会議の論点が「過去の報告」から「未来の打ち手」に変わり、商談準備に使える時間が大幅に増えます。

事例 1

Case 02

営業担当の自動割り当て

自社の顧客データベース（DB）を担当営業に自動で振り分けつつ、外部企業 DB との連携することで、まだ社内に蓄積されていない未開拓ターゲット顧客を発見できるようになります。

  • POINT 1

    自社顧客 DB の自動アサイン

    社内の既存顧客・休眠顧客 DB を、取引実績・担当の得意領域・エリアを踏まえて自動で各営業担当に最適配分。担当替えや組織変更時の引き継ぎコストも下げられます。

  • POINT 2

    外部 DB との連携による新規ターゲット抽出

    帝国データバンク・東京商工リサーチなど外部企業 DB との API 連携も視野に、自社の戦略ターゲットと事業方針に合致する未コンタクト企業を抽出。なお、外部 DB の API は料金体系や利用規約の確認が必要なため、PoC で実現性を見極めながら導入を進めます。

  • POINT 3

    ターゲット推薦と担当への自動割り振り

    抽出された未開拓ターゲットを、担当テリトリー・営業実績・顧客との相性予測を踏まえて各担当者のパイプラインに直接割り当て。「リストを作る」「割り振る」という作業から営業を解放します。

期待される変化：手作業のリスト作成・ターゲティング工数を大きく削減し、営業活動の確度を引き上げます。

事例 2

Case 03

営業日次サイクルの自動化

1 日の始まりから終わりまで、スケジュール提案・推奨トークの提示・日誌作成といった営業の周辺業務を AI が支援。トップ営業のベストプラクティスを組織全体に展開します。

  • POINT 1

    スケジュールの自動推奨

    担当企業リストから、最適な訪問経路と次回商談タイミングを AI が計算し、本日訪問スケジュールを事前提案。営業本人は例外調整に集中でき、移動時間のロスを減らせます。

  • POINT 2

    推奨トークスクリプトの提示

    顧客とのコミュニケーション履歴と、トップ営業の成功トークパターンから、「次の商談で話すべき内容」をモバイルに提示。属人化していた営業ノウハウを組織の資産に変えます。

  • POINT 3

    日誌の自動作成と所感の音声入力

    顧客の同意を取ったうえで録音した商談データを音声認識で文字起こしし、AI が要約・CRM へ入力。移動中に吹き込んだ所感や次回攻略のヒントも、AI が構造化して CRM のメモに統合します。

期待される変化：営業の周辺業務にかかっていた時間を大幅に削減し、商談準備と顧客対応そのものにリソースを集中できます。

事例 3

他のサービスを見る

Contact

各種支援に関するご相談、採用や協業のお問い合わせなど、お気軽にご連絡ください

お問い合わせ