CRM
取引先・商談・接点履歴の一元化
顧客、担当者、商談ステータス、接点履歴、議事録、ファイルを同じレコードに集約し、AIが次回接点の論点やTODOを提示できる状態にします。
業務アプリ / ワークスペース基盤
AIPLA
AIPLAは、企業ごとの業務アプリ、ナレッジ、AIエージェント、タスクをひとつの業務空間にまとめるための基盤です。
Product screen
CRM / 取引先管理
顧客・商談・接点・ファイルを一覧し、AIが次アクションへつなげる
会社OSにおける役割
既存SaaSや表計算に分散した業務を、AIが支援しやすい構造へ整理し、人が日々使うワークスペースとして定着させます。
実現できること
- 部署ごとの業務アプリを短期間で立ち上げる
- タスク、文書、会議、問い合わせをAI活用しやすい形で集約する
- 現場の業務改善を、会社OSの標準モジュールとして横展開する
設計思想
業務から逆算する
AI機能を先に置くのではなく、現場が毎日開く業務画面の中にAI支援を組み込みます。
横展開できる形で作る
一部門の改善を、別部門でも使える会社OSモジュールとして再利用できる構造にします。
プロダクト固有の主要機能
CRM / 取引先管理
取引先、商談状況、担当者、接点履歴、議事録、ファイルをひとつの業務データとして扱います。
AICHAT / 業務チャンネル
部署、案件、外部パートナーごとにチャンネルを持ち、会話の中で確認、依頼、AI支援、TODO化を進めます。
ナレッジベース
議事録、週次レトロ、手順、判断履歴、改善案を整理し、会社の知識として検索・再利用できる状態にします。
財務・経理
試算表、請求、経費、仕訳、カード明細などを業務画面に統合し、経営管理に必要な数字を一元化します。
採用管理
候補者、求人、選考ステータス、面談記録、評価、媒体連携をひとつの採用パイプラインとして管理します。
MA / リード管理
リード情報、フォーム解析、情報取得結果、ステータス遷移、アプローチ戦略、AIによる文面作成を同じ画面で扱います。
勤怠管理
勤務表、出退勤打刻、打刻修正、月次サマリー、承認、稼働ログを管理し、日々の労務データを会社OSに接続します。
会社別OEMカスタマイズ
画面、データモデル、権限、通知、外部連携を会社ごとに調整し、既存業務に合わせて展開します。
向いている企業
全社AI活用を、具体的な業務アプリから始めたい企業
既存SaaSでは業務に合わず、現場ごとの作り込みが必要な企業
AI活用のログやナレッジを会社資産として残したい企業
System overview
業務アプリ、ナレッジ、AIエージェントを同じ操作面に置く
AIPLAは、CRM、業務チャンネル、ナレッジ、財務経理、採用、MA、勤怠など、日々の業務データが発生する画面を会社ごとに束ねるワークスペース基盤です。部門ごとのSaaSや表計算をすぐに全廃するのではなく、現場が毎日使う画面から段階的に統合し、AIが参照できる業務文脈と人が承認できる操作フローを同時に整えます。
業務画面を部門単位で組み替える
取引先、採用候補者、勤怠、会計、リードなど、会社ごとの実務に合わせてデータモデルと一覧・詳細画面を構成します。
会話とタスクを業務データにつなぐ
AICHATやコメント、TODO、添付ファイルを業務レコードに紐づけ、会話で決まったことが次アクションへ流れる状態を作ります。
AIが読むための会社データに整形する
ナレッジ、議事録、顧客情報、選考履歴、経理データを検索・要約・下書き生成に使える粒度へ整理します。
権限と監査を前提に運用する
部署、役職、案件、外部パートナー単位で閲覧・編集・承認範囲を分け、AI利用ログや操作ログを残します。
Use cases
実際に束ねる業務領域
画面、データ、権限、通知、AI支援を部門ごとの断片ではなく、会社OSの運用単位として接続します。
AICHAT
部署・案件ごとの業務チャンネル
社内外の会話を案件や顧客に紐づけ、確認依頼、要約、TODO抽出、文面作成を業務の流れの中で扱います。
Knowledge
ナレッジベースと判断履歴
議事録、週次レトロ、手順書、改善案、顧客別メモを蓄積し、検索やAI回答の根拠として再利用します。
Finance
財務・経理データの業務接続
試算表、請求、経費、仕訳、カード明細を経営管理に必要な粒度で扱い、現場の活動データと管理データを接続します。
Recruit
採用パイプラインの可視化
候補者、求人、選考ステータス、面談記録、評価をカンバンや一覧で管理し、面談準備や評価整理をAIが支援します。
MA / HR
リード管理と勤怠管理
フォーム解析、アプローチ戦略、勤務表、打刻修正、承認など、部門ごとの運用を会社OSの標準モジュールとして横展開します。
Data model
AIが参照できる業務データへ整える
会社ごとの業務オブジェクト
顧客、案件、候補者、従業員、請求、勤怠、ナレッジなど、会社の判断に必要な単位をテーブル・画面・権限として定義します。
会話・文書・添付ファイルの文脈化
チャットや議事録を単独のログにせず、顧客や案件などの業務レコードへ紐づけ、AIが参照できる根拠として扱います。
AI利用ログと人間承認
AIの要約、下書き、分析、提案を人が確認して反映する前提で、利用ログ、承認状態、変更履歴を残します。
Implementation
OEM化・導入時に設計すること
- 01現行業務とデータの棚卸し既存SaaS、表計算、文書、会議体を確認し、どの業務から会社OS化すると効果が出るかを整理します。
- 02プロトタイプで操作面を確認一覧、詳細、チャンネル、承認、AI支援の画面を短いサイクルで作り、現場が触りながら要件を詰めます。
- 03権限・監査・連携を本実装へ接続部署別権限、外部連携、監査ログ、通知、既存データ移行を設計し、運用に耐える構成へ育てます。
- 04改善を横展開する一部門で定着した画面やAI支援を、他部門でも使える会社OSモジュールとして展開します。
FAQ
導入検討時によく確認される論点
既存SaaSをすべて置き換える必要がありますか？
必要ありません。まずは分断が大きい業務やAI活用の効果が出やすい業務から接続し、既存SaaSと併用しながら段階的に会社OS化します。
会社ごとの独自業務にも合わせられますか？
合わせられます。AIPLAは固定パッケージではなく、データモデル、画面、権限、通知、外部連携を会社ごとにOEM調整する前提です。
AIはどの業務まで自動化しますか？
AIは調査、要約、下書き、TODO抽出、分析を支援します。重要な反映や承認は人間が確認する設計にし、業務責任と監査性を保ちます。
導入後の改善は誰が担いますか？
AI-PathのFDEが現場に入り、初期構築から運用改善まで伴走します。あわせて社内メンバーが改善を続けられるよう、設計・運用ナレッジを残します。
Next action
自社の業務に合わせたAIPLA構成を設計する
既存SaaS、表計算、文書、会議、権限、監査要件を確認し、どこから会社OS化するべきかをFDEが一緒に整理します。