代表事例
Kintoneを用いたデータベース構築とWebサイト
他業種への展開を進めるホールディングス向けに、Kintoneによるデータベース構築とウェブサイト制作を支援しました。グループ横断で参照・更新しやすい情報の持ち方を意識した設計です。
WORKS
業種やグループ体制に合わせた設計・構築のご支援と、次の手を探すために稼働させている検証環境をまとめています。
CASE STUDIES
公開デモに加え、業種やグループ体制に合わせた設計・構築のご支援も行っています。 以下は取り組みの一例です。詳細はお問い合わせのうえ、個別にご説明します。
他業種への展開を進めるホールディングス向けに、Kintoneによるデータベース構築とウェブサイト制作を支援しました。グループ横断で参照・更新しやすい情報の持ち方を意識した設計です。
GoogleスプレッドシートとGoogle Apps Script（GAS）を組み合わせ、複数箇所に散らばるデータの集約や、分析しやすい運用環境の構築を支援しました。現場の更新負荷と見える化のバランスを踏まえた構成です。
Model Context Protocol（MCP）に対応した観光情報サーバーを制作し、Claude Desktopから観光スポット・周遊情報などを参照・案内できる導線を整備しました。ツール定義と公開データの範囲をすり合わせ、運用しやすい形にまとめています。
子育て世代が参加しやすいイベントを対象に、イベント情報をMCPで提供し、Claude Desktop等のAIクライアント上で対話しながら探せる導線を整備しました。年代・テーマ・開催エリアなどの聞き返しに応じた案内がしやすいよう、ツールとデータ項目を設計しています。
訪日客向けに、英語など複数言語の観光スポット説明を音声で届ける配信システムを構築しました。多言語原稿の管理・更新と音声合成の組み合わせ、現地での聞き取りやすさを踏まえた画面・操作設計まで、一連の導線を整えています。
就業規則・業務手順・申請フローなど、社内の正本ドキュメントを参照できる対話型Q&A環境を整備しました。マニュアルの版管理と索引更新、回答時の根拠箇所の示し方、権限に応じた参照範囲の切り分けまで、継続運用を見据えた構成にしています。
「話すだけで記録が残る」「先の家計が数字で見える」といった仕組みが現場の負担をどこまで減らせるかを、 テーマごとに分けて並行検証しています。下記はいずれも実際に稼働している環境です。
いずれも提供サービスではなく検証段階の取組です。導入のご相談は個別にご説明します。
ログインなしで画面を動かせます。作りかけの部分もそのまま公開しています。
家族の「これから」を、数字と予定の両方で見られるようにする
結婚・出産・住宅取得・進学・退職といったライフイベントと家計をひとつのプランにまとめ、60年先までの資産推移を家族単位で試算します。そこから広げて、住宅の資金計画・家族の予定・家計簿・旅行の費用・地域イベントのおすすめまで、暮らしの計画を一か所で扱えるようにしています。
想定される利用者: 家計相談・ファイナンシャルプランニング・自治体の暮らしの相談窓口
サンプルで試す（ログイン不要） （別タブで開きます）子どもが「自分に合うもの」に出会うためのノート
子どもの日常をAIが聞き取って日記として残し、そこから興味の隣にある世界を届け、近くの実際の機会へつなぐことを目指した検証プロジェクトです。
想定される利用者: 子育て世帯・地域の子育て支援
プロトタイプを開く （別タブで開きます）話した内容をその場で構造化して記録する仕組みを、業種ごとに分けて検証しています。
リンク先は開発者向けの技術検証環境です。 接続情報の説明と管理画面へのログインのみが置かれており、お客様向けの画面ではありません。 画面を含めたご説明は お問い合わせ から個別に承ります。
移動中に商談内容を話すだけで、報告と次アクションを構造化して記録します。帰社後の入力作業をなくすことを狙った検証です。
想定される利用者: 営業部門・SFA運用担当
検証環境を開く （別タブで開きます）ポータルからの反響直後にAI音声で一次ヒアリングを行い、温度感スコア付きの構造化データを営業へ渡します。
一次対応のヒアリングと情報整理に限定し、重要事項説明・契約可否の判断・契約勧誘は行いません。
想定される利用者: 不動産仲介・販売
検証環境を開く （別タブで開きます）AIが顧客役を音声で演じる練習環境と、終了直後の根拠付き項目別採点を組み合わせています。練習量と振り返りの両立を狙った検証です。
想定される利用者: 営業部門・研修担当
検証環境を開く （別タブで開きます）資料請求や展示場サイトからの反響に、AIが即時に音声でヒアリングします。温度感スコアを付けたうえでモデルハウス見学や相談会のご予約につなぎ、担当者へ引き継ぎます。
ヒアリングと来場のご案内に限定し、金額・仕様・工期・住宅ローンの可否といった確定的な判断や契約勧誘は行いません。
想定される利用者: 工務店・ハウスメーカー
検証環境を開く （別タブで開きます）診察後の口述から、記録のドラフトを組み立てます。患者は仮名化IDのみで扱い、氏名などの生の個人情報は保持しない設計です。
生成物は常にドラフトで、記録の確定は医師が行う前提の設計です。
想定される利用者: 医療機関
検証環境を開く （別タブで開きます）来院前に患者が音声で答えた主訴・既往・服薬・アレルギーを構造化し、医師向けのサマリとして記録します。
AIは診断・トリアージ・重症度判定を行わず、問診情報の収集と記録に徹する設計です。
想定される利用者: 医療機関
検証環境を開く （別タブで開きます）独居の高齢者へ定時に架電し、安否・服薬・雑談を通じて見守ります。異変を検知したときはご家族や職員へ通知します。
AIは診断・治療・服薬指示を行わず、記録と通知に徹する設計です。
想定される利用者: 自治体・介護事業者・家族
検証環境を開く （別タブで開きます）飲食・美容の予約電話を24時間AIが受け、会話の内容を予約レコードとして構造化します。取りこぼしの削減を狙った検証です。
想定される利用者: 飲食店・美容室など予約型の店舗
検証環境を開く （別タブで開きます）QRから話すだけの受付、SMSでの面接リンク、AIによる一次面接、根拠付きの評価レポートまでを一本の流れとして検証しています。
最終的な合否判断は必ず人が行い、AIはスコアと発言根拠の提示までにとどめています。
想定される利用者: 採用担当・人材サービス
検証環境を開く （別タブで開きます）面談前の音声ヒアリングから、構造化されたヒアリングシートと温度感のメモを担当者へ渡します。
AIは商品推奨や募集行為を行わず、意向把握と提案は有資格の募集人が面談で行う前提です。
想定される利用者: 保険代理店・募集人
検証環境を開く （別タブで開きます）代表電話への着信をAIが一次受付します。相手の会社名・氏名・用件・折り返し先・希望時間帯を伺い、営業電話を判別して構造化して記録します。手が離せない時間帯や営業時間外の取りこぼしをなくすことを狙った検証です。
一次受付の記録に限定し、在席確認・取り次ぎ・折り返し日時の確約・価格や納期の回答は行いません。取り次ぎ判断と折り返しは人が行う設計です。
想定される利用者: 中小企業・自治体の代表電話窓口
検証環境を開く （別タブで開きます）面談直後に5分話すだけで、議事メモ・決定事項・宿題・作業時間を構造化します。録音を残さず、本人の口述のみを入力とする設計です。
想定される利用者: コンサルタント・士業
検証環境を開く （別タブで開きます）「自分たちの現場ならどう使えるか」は、業務の流れをうかがったうえでご一緒に整理します。