企業向けAI導入・活用支援

中央のAIチップから、サーバー・データベース・クラウド・ダッシュボード・セキュリティなどの各システムへ回路がつながり、社内の仕組み全体が連携している様子のイラスト

AIを「試した」で終わらせない
業務で使われ続ける仕組みへ。

AI導入の企画から、業務アプリ開発、データ分析、既存システム連携、導入後の保守運用まで支援します。Dify、Claude、Amazon Quick などのAIツールは、課題に合わせて最適な組み合わせを選定します。

売り込みはいたしません。「何を相談すればいいか分からない」段階で構いません。

AI導入、こんな状態で止まっていませんか?

生成AIを「試す」ところまでは、多くの企業が進んでいます。難しいのはその先——業務に組み込み、全社で使い続けることです。

ツールは入れたが
使うのは一部の人だけ

PoCはやったが
業務に変化はない

解禁したいが
情報漏えいが怖い

相談先がバラバラで
全体を任せる先がない

足りないのは、ツールでも意欲でもありません。「どの業務に・どう組み込み・誰が運用し続けるか」の設計です。
Cloud Assist は、その設計から導入後の改善までを一気通貫で支援します。

目的に合わせて選べる、4つのAI支援領域

AI導入伴走支援

「どの業務にAIを使うか」の整理から、試作、導入、社内展開、定着までを伴走支援します。Claude などの製品活用支援も含みます。

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社内AIアプリ開発

名刺のデータ化や業務タスクの自動作成など、社内の業務に合わせたAIアプリを開発します。Salesforce・Slackなど既存システムとの連携にも対応します。

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データ分析・
レポート作成

売上、広告、アクセスログなどのデータを分析・可視化し、レポート作成を効率化します。

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基盤構築・
保守運用

AIを安全に使い続けるための土台を構築し、導入後の面倒まで引き受けます。「何かあったときの対策」を先に整えてから、安心して社内展開できます。

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使いたいAIツールが決まっている方へ

製品名でお探しの方はこちらから。どの製品も、上の4つの支援領域と組み合わせてご支援します。

Dify

社内ナレッジ検索や業務アプリをつくるAIアプリ開発基盤。セルフホスト構築からアプリ開発、運用までを支援します。

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Amazon Quick

経営・売上ダッシュボードの構築。月初の集計作業なしに数字を確認できる状態にします。

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Claude Code(Cowork)

非エンジニアチームへの導入・定着支援。一部の人の道具で終わらせず、チームにノウハウを残します。

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パッケージ

AIマーケティングレポート

広告レポートに、「で、どうする?」まで。原因の仮説と改善施策までまとめたレポートをお届けします。

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まず、自社で使っています

ここに挙げるのはすべて、当社が実際の業務で使っているAI活用の仕組みです。試行錯誤は当社が先に済ませ、うまくいった方法をご提案します。

人事

新卒書類選考・Webテスト選考のAI活用

応募書類やWebテスト結果の確認業務をAIが支援し、選考工数を50%削減しました。AIは判定補助に徹し、最終判断は必ず人事担当者が行う設計です。

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営業効率化

展示会名刺のデータ化とSalesforce・Slack連携

展示会で獲得した名刺をスキャンしてデータ化。Salesforceの検索・要約やSlackへの通知まで、AIと既存システムをつないだ業務フローとして運用しています。

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社内AI活用

全社AIチャット

全社員が生成AIを日常業務で使えるチャット環境を構築・運用しています。SaaSからAWS上のDify+Amazon Bedrockへの移行で、AI利用の月額費用を約22万円から約5.5万円(約70%削減)に抑えました。

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マーケティング・営業

マーケティング・営業チームの業務基盤にClaude Code(Cowork)

マーケティングと営業の担当者が、同じClaude Code(Cowork)環境を共通で使っています。プロジェクトの作業一式をGitHubで共有し、作業手順(スキル)と役割ごとの担当AI(エージェント)もチーム共通にすることで、ノウハウが担当者個人ではなくチームに残る運用にしています。

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組織マネジメント

採用時の適性検査を、入社後のチーム最適化に再活用

採用選考で使った適性検査の結果を、入社後の1on1やチーム編成を考えるときの材料として使い直しています。メンバーや組織の特徴をもとにAIが検討の壁打ち相手になる仕組みで、自社サービス「Portus」として提供しながら、当社自身のチーム運営でも使っています。判断そのものは上司・人事が行います。

詳しく見る(別サイト)

「作って終わり」にしない支援体制

AI活用が止まる原因の多くは、企画・開発・インフラ・運用の分断にあります。Cloud Assist は、クラウドの導入・保守運用を手がけてきた体制のまま、企画から定着後の改善までを一つのチームで支援します。

STEP 1

業務課題の整理/AI・クラウド製品の選定

ツール起点ではなく、業務課題起点

特定のAI製品に縛られず、Dify、Claude、Amazon Quick、AWS、Azure などから課題に合う構成を選定します。

グラフや円グラフが並んだ画面を虫めがねで拡大しながら、2人で業務の現状を洗い出している様子のイラスト
STEP 2

データ・システム連携/構築

既存の業務システムと、つないで使う

Salesforce・Slack などの既存システムやデータと連携し、業務の流れの中でAIが動く形に組み込みます。

中央のノートPCと、書類・チャット・画像・グラフなどの各データを配線でつないで連携させている様子のイラスト
STEP 3

認証・セキュリティ設計/保守運用

導入後も、同じチームが隣にいます

構築したAIアプリと基盤の保守運用まで引き受け、利用状況を見ながら改善を続けます。担当者様が一人で抱え込む必要はありません。

鍵で保護されたノートPCと認証画面を前に、担当者どうしが画面越しに引き継ぎをしている様子のイラスト
STEP 4

利用状況の分析/継続改善

自社実践にもとづく現実的な提案

自社でAIを実際の業務に活用してきた経験をもとに、『成果が出る業務・出ない業務』を踏まえた現実的なご提案をします。

上向きの矢印と伸びる棒グラフを指し示しながら、利用状況の分析結果から次の改善策を説明している様子のイラスト

よくある質問

まだ「AIで何をしたいか」が決まっていなくても相談できますか?

はい、その段階のご相談がむしろ大半です。業務ヒアリングを通じて「AIに向く業務・向かない業務」を整理し、活用テーマの選定からご一緒します。

AIを導入すれば、すぐに成果は出ますか?

AIは万能ではなく、向く業務と向かない業務があります。過度な期待値を置かず、試作で効果を確かめてから、業務への定着と継続的な改善までを支援することで成果につなげます。まずは小さく始めることをおすすめしています。

開発だけ、あるいは運用だけの依頼もできますか?

可能です。企画から運用までまとめてお任せいただくことも、AIアプリ開発のみ、既存AI環境の保守運用のみ、データ分析・レポート自動化のみといった部分的なご依頼にも対応します。

まずは30分、現状の整理からご一緒します

「何を相談すればいいか分からない」段階で構いません。オンライン相談(無料)で、AI活用のテーマ整理からお手伝いします。売り込みや営業資料の持ち込みはありません。

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