①システム連携
既存システムとAIを連携しようとすると、システム設計やセキュリティ対応の負荷が増えてしまう
AIエージェント導入支援
業務改善・効率化を実現するAIエージェント導入支援
AIを導入しただけでは、期待する成果は得られません。成果につなげるには、営業担当者の時間配分や意思決定にAIを活用し、業務改善や効率化を実現することが重要です。テラスカイは、AI活用の構想策定から実装・運用までを一気通貫でご支援し、お客様の業務プロセス再設計に伴走してまいります。
AIを活用した業務改善を阻む4つの壁
多くの企業がAIを活用した業務改善・効率化に取り組む一方で、現場で活用が定着せず、成果につながらないケースも少なくありません。AI活用を進めるうえで、次のような壁に直面していませんか？
②UI変化
利便性向上を目的にUIを刷新したものの、機能や活用方法が現場に浸透せず、定着しない
③ROI算出
AI導入に高い期待を寄せたものの、コストの増加や効果測定の難しさから、投資対効果が出ているか判断できない
④PoC疲れ
本番化の条件や判断基準が曖昧なため、成果に直結しないPoCが繰り返されてしまう
AIエージェント導入支援とは
業務課題の解決から継続的な価値創出までを導く伴走支援
AIエージェント導入支援は、人とAIの協働プロセス（Human-in-the-Loop）を前提とした「業務プロセスの再設計」を行うサービスです。AI導入における4つの壁（システム連携、UI変化、ROI算出、PoC疲れ）を突破し、PoB（実用性検証）による投資リスクの最小化を図りながら、ビジネス価値を持続的に向上させる体制を構築します。
【AI導入事例】売上増・コスト抑制を実現するAI活用
～業務改善・効率化につながる具体的ユースケースをご紹介～
営業プロセスの最適化による「売上拡大・成約率アップ」の事例
AIを活用して過去の膨大な商談データを分析し、成果につながる「勝てるシナリオ」を構築します。具体的には、AIが有望な見込み客を自動識別して優先順位付けを行ったり、顧客ごとの課題に合わせた提案のパーソナライズを実施します。これにより、営業担当者は最適なタイミングで的確なアプローチが可能となり、結果として成約率の向上や営業サイクルの短縮、案件単価の増加といった売上拡大に直結する業務改善を実現しています。
事務作業の自動化による「コスト抑制・生産性向上」の事例
顧客との通話要約やSalesforceなどのCRMへのデータ入力、フォローアップメールの生成といった日々の定型業務をAIで自動化します。営業担当者の時間を奪っていた事務作業の負担を軽減し、捻出された非販売時間を本来の顧客対応に再配分することが可能です。結果として、人員体制を増やすことなく対応可能な商談数を増やすことで、人的コストの抑制と組織全体の着実な業務効率化・生産性向上を実現しています。
テラスカイのAIエージェント導入支援の強み
AIエージェント導入支援は、単なるAIツールの導入やPoCの実施にとどまらず、実運用を見据えた業務プロセスの再設計まで支援するサービスです。テラスカイの強みは、システム起点ではなく、現場の業務プロセスから逆算した全体設計を行う点にあります。AIに任せる業務と人が担う判断領域を整理しながら、実務に即したプロセスを設計します。さらに、AI導入時の失敗要因になりやすい「システム連携」「UI変化」「ROI算出」「PoC疲れ」を回避する独自アプローチを確立しており、構想策定からシステム実装、本番稼働後の継続改善（Agent Ops）までを一気通貫で支援し、継続的な業務価値向上を実現します。
業務改善を重視したスモールスタート
いきなり広範囲な自動化を目指すのではなく、「何が解決されれば現場の業務改善につながるか」を重視し、具体的な業務削減効果が見えやすい領域から小さく成功体験を積み重ね、段階的に拡張します。
人とAIの協働（Human-in-the-Loop）を前提としたプロセス設計
既存の業務プロセスにそのままAIを組み込むのではなく、AIが自律的に実行する業務と、人が判断・承認・監視を担う業務を整理し、それぞれの役割や運用ルールを踏まえた新たな業務プロセスを再設計します。
人とAIが協働する業務プロセスを、3つのフェーズで支援
AI導入時の構想策定から、実運用を見据えた検証・実装、導入後の継続した運用改善までを3つのフェーズで一気通貫に支援します。現場業務に合わせた業務プロセスの再設計を行い、AIと人がそれぞれの役割を担いながら継続的に活用できる体制を構築します。
フェーズ 1: 構想策定
経営目標に基づき課題を構造化し、AI適用領域を特定します。現状の業務の棚卸しとTo-Be設計を行い、ROIの算定から本番導入への実行計画（ロードマップ）を策定します。
フェーズ 2: 実装
PoBによる実用性検証と本番展開の2段階で進めます。まずプロトタイプで定量成果と技術的実現性を証明し、投資判断を経てから、本番環境の構築、ROIの最大化、現場への定着を図ります。
フェーズ 3: 運用（Agent Ops）
本番稼働後も、利用状況やコスト、エラー率などのKPIを継続的に監視します。AIの回答精度や業務効率を持続的に向上させるため、プロンプトの調整やナレッジの再整理など、継続的な改善サイクルを回します。
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