AI導入支援

個人任せのAIでは、
会社の武器にならない。

ノーコードのAIワークフローで、現場に根付く自動化を実現します。

初期費用9万円〜、月額2万円〜で始められます。

導入背景と課題

生成AIの導入に関して、多くの企業様が以下のような課題を抱えています。

AI導入の始め方がわからない

生成AIを業務に活用したいが、どう始めればいいかわからない

どの業務から自動化すれば効果が出るのか判断できない。技術的な知識がなく、最初の一歩が踏み出せない。

実験止まりの課題

実験止まりで業務に根付かない

ChatGPTを触ってみたが、結局いつも手作業に戻ってしまう。現場に定着させる方法がわからない。

コストやセキュリティの不安

コストやセキュリティが不安

社内情報をAIに入力して良いのか、ルールが決まっていない。費用がどのくらいかかるかも見えない。

これらの課題を解決し、貴社の現場DXを推進します。
ノーコードでのAI構築から運用定着まで一貫してサポートします。

AIワークフローとは?

複数のAIやツールをパズルのように繋ぎ、一連の業務を自動化する仕組み

営業が止まらない仕組み

AI同士をつなげるワークフロー

業務プロセスにAIを組み込み、複数のAIを連携させて自動化・最適化を実現

複数のLLM(AIモデル)対応

ChatGPT、Claude、Geminiなど様々なLLMを用途に合わせて活用可能

外部ツール連携

Google検索、Slack、メールなど多様なツールと簡単に統合できる拡張性

RAGエンジン搭載

自社データを活用し、精度の高いAIアプリケーションを簡単にカスタマイズ

ノーコードツール

プログラムを知らない人でも、ノーコードで操作が可能

Difyアプリ

自社のオペレーションに合わせたオリジナルAIアプリケーションを作成することができます


営業支援の仕組み

導入ステップ

お客様の課題や目的に合わせて、
Dify導入から運用定着までを
3ステップで丁寧にサポートいたします。

1

ヒアリング/要件整理

現状の業務フローの確認と課題抽出、AIでの自動化対象の選定、明確なゴール設定を行います。

音声録音&自動文字起こし
2

Dify環境構築

御社の専用環境を用意しDify構築、セキュリティ設定、APIキーの設定などを実施します。

議事録自動生成
3

カスタマイズ・研修支援

業務に最適化されたAIアプリの開発、運用体制の構築、利用者向け研修を行い、定着まで支援します。

資料自動生成(RAG機能)

パースツリーが選ばれる理由

MVP開発・業務システム開発の豊富な実績

IT・製造業・サービス業など幅広い業界での開発経験により、業務フローを深く理解した最適なAI導入を実現します。

AI+業務システムの両方に知見

「導入して終わり」ではなく、既存システムとの連携や業務プロセスへの統合まで見据えた「業務に定着」するソリューションを提供します。

現場定着までの「伴走型」支援

ユーザー研修から運用サポートまで、AIが現場で活用され続けるための包括的な支援体制で成功へ導きます。

中小企業でも「無理なく・無駄なく」導入可能

規模や予算に合わせた柔軟なプランと段階的な導入アプローチで、リスクを最小化しながら効果を最大化します。

パースツリーが選ばれる理由

こんな業務で使われています

「自社に使えるか?」そのイメージを持っていただくための活用シーン例です。

議事録の自動生成

議事録の自動生成

会議の録音データから文字起こし・要約まで自動化。
手作業での議事録作成から解放されます。
会議後すぐに共有できる議事録を自動で仕上げます。

問い合わせ対応の半自動化

問い合わせ対応の半自動化

FAQやマニュアルを登録してチャットボットを構築。
HPやSlackに埋め込み、即日で運用をスタート。
問い合わせをAIが自動で対応し、担当者の負担を削減します。

社内ナレッジの検索・活用

社内ナレッジの検索・活用

マニュアルや過去資料をAIにインプット、
後はチャットから質問するだけで即座に回答。
担当者への問い合わせや資料探しの時間を削減します。

広告コピー・デザイン初期案の自動生成

広告コピー・デザイン初期案の自動生成

過去の制作実績をAIに学習させ、
自社のトーンに合った初期案を自動生成。
担当者がラフ案作成から解放され、本質的な制作に集中できます。

よくある質問

Dify導入支援サービスについて、よくいただく質問にお答えします

Difyは、ノーコードで生成AIアプリケーションを構築できるオープンソースのプラットフォームです。
ChatGPT、Claude、Geminiなど複数のLLMに対応し、ワークフロー機能で複数のAIを連携させた業務自動化が可能です。
RAG(検索拡張生成)エンジンも搭載しており、自社データを活用した精度の高いAIアプリケーションを簡単に構築できます。

以下のような企業様に特に向いています。

・生成AIを業務に活用したいが、どこから始めればいいかわからない
・AIツールを試したが、実験止まりで業務に定着しなかった
・自社データを活用した独自のAIアプリケーションを構築したい
・セキュリティを重視したAI環境を構築したい
・コストを抑えながら段階的にAI導入を進めたい

業種・規模を問わず、「AI活用で業務を変革したい」企業様にご利用いただけます。

プランや要件に応じて異なりますが、以下の流れで導入を進めます。

・初期コンサルティング(現状分析・課題整理・ROI試算)
・環境構築・初期設定(サーバー準備・セキュリティ設定・基本設定)
・アプリケーション開発(業務フロー最適化・RAG構築・データ連携)
・運用支援・定着化(研修・マニュアル提供・継続的改善支援)

ライトプランであれば、最短で環境構築から運用開始まで対応可能です。

はい、セキュリティを重視した環境構築に対応しています。

オンプレミスまたはクラウド環境でのDify構築が可能で、 お客様専用のセキュアなサーバー環境をご用意いたします。
アクセス制御やAPIキーの管理、データの取り扱いについても 適切なセキュリティ設定を行います。

セキュリティポリシーに不安がある場合も、 導入時に個別にご説明・ご相談が可能です。

ご要件(精度・コスト・セキュリティ)に合わせて最適なモデルをご提案します。
ChatGPT(OpenAI)、Claude(Anthropic)、Gemini(Google)など複数のLLMに対応可能です。
Difyのワークフロー機能により、用途に応じて複数のモデルを組み合わせた構成も実現できます。
また、自社データを活用したRAG(検索拡張生成)も用途に応じて組み込みます。

はい、導入して終わりではなく、現場に定着するまで伴走します。
月額プランにて、サーバー監視・バックアップ・メンテナンスなどの運用サポートを提供しています。
また、チーム向け研修プログラム、ワークフローの最適化、継続的な改善支援など、 AIが現場で活用され続けるための包括的なサポート体制を整えています。

お問い合わせ


  • AI、何から始めればいいか相談したい
  • 費用感と導入期間を知りたい
  • まず自社に合うか確認したい

Dify導入についてのご相談から、AI運用についてのお悩みなど、
AI活用に関わるお悩みがあればお気軽にご相談下さい。

AI導入支援は、初期費用9万円〜、月額2万円〜で始められます。

導入前に知っておきたいこと

AI導入を検討している方に向けて、現場で使える知識をnoteにて配信しています。

AIで作る「顧客専用資料」

【即決を掴む】AIで作る「顧客専用資料」

読んで得られること

・1.なぜ作った提案が響かないのか?
・2.汎用資料と「パーソナライズ資料」の決定的な違い
・3.AIで「秒速」パーソナライズを実現する3ステップ

2025/11/27 18:16
AI選定の迷宮を抜け出す5つの判断基準

AI選定の迷宮を抜け出す5つの判断基準

読んで得られること

・【基準1】費用対効果(ROI)ではなく「CFR」(未来への準備コスト)
・【基準2】独自性(Unique Data Value)を活かせるか?
・【基準3】連携の柔軟性(Orchestration Power)と「司令塔」機能の有無

2025/11/20 13:32
「2025年の崖」の課題 / ブラックボックス化と属人化の解決への道

「2025年の崖」の課題 / ブラックボックス化と属人化の解決への道

読んで得られること

・誰も語らない3つの根本原因
・ブラックボックスが引き起こす「コスト増」と「DXの足かせ」
・ブラックボックスを「資産」に変えるモダナイゼーション

2025/10/29 18:56
AI導入で失敗? それ、「羅針盤」が無かっただけ

AI導入で失敗? それ、「羅針盤」が無かっただけ

読んで得られること

・第1章:A社が自社内導入で味わった最初の失敗
・第2章:再導入への決断と「外部支援」の必要性
・第3章:A社が選んだ導入支援の「3つの独自アプローチ」

2025/10/24 12:57
【Stage 3】 AIを現場の武器に!「自社専用AI」最短構築術

【Stage 3】 AIを現場の武器に!「自社専用AI」最短構築術

読んで得られること

・賢いPoCとシステム化の最短距離
・セキュリティと著作権、法務部門の「壁」を乗り越える
・AIは「道具」ではなく「最強の社内知識システム」へ

2025/10/16 11:39
【Stage 2】 脱・叩き台 自社データ学習の「AIシステム化」戦略

【Stage 2】 脱・叩き台 自社データ学習の「AIシステム化」戦略

読んで得られること

・汎用AIが「真の専門家」になれない理由
・セキュリティと品質を両立する「戦略的隔離」
・ツールの利用から「システムの構築」へ

2025/10/10 17:59
【Stage 1】AI迷子に告ぐ。生成AI「品質とセキュリティ」の両立

【Stage 1】AI迷子に告ぐ。生成AI「品質とセキュリティ」の両立

読んで得られること

・市販の生成AIツールに潜む「セキュリティの落とし穴」
・「高品質な叩き台」を出力するための本質的な課題
・「汎用」では解決できない問題がある

2025/10/7 15:09