Aillyの制作事例・プロダクト2026年5月9日
「思いついた瞬間に、チラシが出せる世界」を本気で作っています
チラシは「デザインが難しい」のが問題ではなく、「思い立った瞬間にすぐ出せない」ことが本当の問題でした。AIでチラシを即時生成するPLATONの新機能IDEA、開発の途中で書いておきます。
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チラシは「デザインが難しい」のが問題ではなく、「思い立った瞬間にすぐ出せない」ことが本当の問題でした。AIでチラシを即時生成するPLATONの新機能IDEA、開発の途中で書いておきます。
AIを使えていると思い込んでいる人ほど、実は2024年の使い方で止まっている。AIで作ったホームページに潜む"ぐちゃぐちゃ"問題を、コードを知らない人にも分かる言葉で解説します。
AIに接客を任せることを検討している小規模事業者へ。実際に導入してわかった3つのメリット（市場調査・予約促進・24時間対応）と見落としがちな注意点を正直に解説します。
夜間・休日の問い合わせを取りこぼしている一人社長へ。LINEの自動返信機能の基本と限界、AIと繋いで接客を自動化する2つの方法を具体的に解説します。
AIを社員のように使いたいなら、モデルの性能より先に整えるべきものがある。AIが自社の文脈を理解して動けるようにする「知識基盤」の設計方法を解説します。
SNS投稿のネタが浮かばない、運用代行は高すぎる、3媒体を同時に回せない。その悩みをAIで仕組み化する方法を1冊にまとめました。
忙しい経営者のためのAI接客入門をKindleで出版しました。夜の問い合わせ、同じ質問の繰り返し、電話の取りこぼし。その悩みをAIで解決する方法を1冊にまとめています。
X、Instagram、ブログ。全部やりたいけど手が回らない。1人で3媒体を回すには、「書き分ける」のではなく「一度に作る」発想が必要です。
SNS運用代行の相場は月10万〜50万円。払えないなら自分でやるしかない。でも時間もない。その板挟みを抜け出す第三の選択肢を紹介します。
SNS投稿のネタが浮かばない。考えてるだけで1日が終わる。その「何を書くか問題」には構造的な原因があります。根本から解決する方法を解説します。
AIエージェントを専門家として設計し、AI副社長に束ねさせたら、人間の仕事が本質判断だけになった。一人社長がAI社員を組織化して業務を回す実体験。
私の家のパソコンには、AIが住んでいます。しかも1体ではありません。役割の違うAIたちがチームを組んで、毎日共同で仕事をしています。2026年のAI活用は、会話で終わる時代ではなく、AIと共に働く時代です。
一人社長の最大の課題は「人手不足」です。でも2026年からは、その課題をAIで解決できるようになりました。人を雇わずに、チーム並みの処理力を持つ方法があります。
イーロン・マスクが語るユニバーサル・ハイ・インカム（UHI）の世界。しかしその前に、AIが雇用を奪い制度が間に合わない「死の谷」が5〜10年続きます。楽観する前に知るべきリアルと、今からAIを使い始めるべき理由。
freeeとマネーフォワードがMCPでAI連携を解放。AIが会計ソフトを直接操作し、仕訳・請求・入金管理まで自動処理する時代が始まりました。一人社長の経理がどう変わるのか解説します。
風邪で2日寝込んだだけで予約の電話を4件取りこぼした。「自分がいないと回らない」は気合いの問題ではなく構造の問題。一次接客だけAIに任せることで、この構造を変える方法を解説します。
「駐車場ありますか？」「カード使えますか？」同じ質問への繰り返し対応は月5〜10時間の見えないコスト。自社専用AIコンシェルジュで問い合わせを自動化する方法を業種別に解説します。
夜10時、施術を終えてようやく一息ついたところにLINEが鳴ります。返信が遅れた日に限って「他のところに予約しました」と返ってくる。営業時間外の問い合わせ対応を、自社専用AIコンシェルジュに任せる方法を解説します。
AI導入が成果につながらない原因の多くは、社内情報の整理不足にあります。技術ではなく情報整理力がAI活用の成否を分ける理由と、今日から始められる整備の手順を解説します。
情報が多いのに結論が出せない現場の課題を、AIによる意思決定支援がどう変えるか。具体的な活用の考え方と実践ポイントを解説します。
生成AIブームは第二フェーズへ移行しつつあります。社内データや業務システムとAIを安全につなぐ「接続型AI」が普及する中、企業が今取り組むべき準備と実践ステップを解説します。
単発の研修では定着しないAI教育を、企業文化として根付かせる具体的な方法を解説します。トップのメッセージ発信から評価制度への組み込みまで、実践的なアプローチを紹介します。
トップ営業のノウハウが個人に集中する属人化を解消するため、AIが社内の商談記録や提案書を参照して提案支援を行うAIナレッジサポートの考え方と実践ステップを解説します。
AIリスク管理は「AIを制限すること」ではなく、安全に活用し続けるための体制づくりです。守りの発想から攻めの経営戦略に転換することで、AI活用の幅が広がります。
AI導入が期待通りに進まない原因の多くは技術の問題ではなく、社内の言葉の定義が曖昧なことにあります。共通言語を整えることが、AI活用を成功へ導く最初の一歩です。
コールセンターや営業サポートでAIを活用し、対応品質とスピードを同時に高める「AIサポートチーム」の仕組みを解説します。社内データの整備と役割分担の設計が成功の鍵です。
社内文書の検索にAIを活用することで、情報を「持つ」から「すぐ引き出せる」状態へ。大手金融機関の事例から中小企業が学べるAI活用の考え方を解説します。
AIを動かす基盤そのものが進化し、企業の業務設計を根本から変える時代に入っています。経営者が今すぐ考えるべき「どこからAIを組み込むか」という視点と実践ステップを解説します。
AI導入を阻む「人材がいない」「教育に時間がかかる」という課題に対し、AI自体を社内教育に活用する仕組みを解説します。現場主導でAIリテラシーを高める実践的な進め方を紹介します。
AIを導入しても精度が上がらない原因の多くは社内データの書き方にあります。構造化された日本語に整えることで、AIが正確に理解できる環境をつくる方法を解説します。
取引基本契約や業務委託契約のレビューにAIを活用し、確認観点の抜けを防ぐ下書きフローを解説します。判断は人が行い、AIは照合係として使うことがポイントです。
設備点検の自由記述メモをAIで構造化することで、異常の早期発見や保全業務の効率化につながる活用方法を解説します。現場担当者の観察をデータとして組織に蓄積する仕組みづくりに役立てられます。
レシート画像やPDFをAIで読み取り、精算フォームの下書きを自動生成する仕組みを解説します。不備の自動検知と承認フローの整備で、差し戻しを減らすことが期待できます。
採用初期選考でAIを要点整理の補助役として活用し、書類確認のスピードと選考の一貫性を高める方法を解説します。評価は人が行い、整理だけをAIに任せる考え方がポイントです。
画面録画やスマホ動画からAIで文字起こしを行い、作業ステップ・注意点・チェックリストを含む手順書を自動生成する方法を解説します。教える側の負担と教わる側の迷いを同時に減らせます。
複数案件の進捗・停滞・次の一手をAIで1ページに集約し、チームが毎朝共通の認識を持てる日報サマリーの作り方を解説します。
部材原価・作業工数・過去単価のデータをもとにAIが見積初稿を自動生成する運用を解説します。担当者が最終調整しやすい形で出力することで、商談の初動スピードを高めることができます。
出荷予定表・在庫・入荷予定の3データをAIで突き合わせ、数量不足や作業集中を前日に検知する仕組みの考え方と現場定着のポイントを解説します。
顧客アンケートの自由記述をAIで「よく出る声・良い点・改善要望・すぐできること」に分類し、優先度付きの改善インサイトを素早く取り出す方法を解説します。
就業規則や情報セキュリティなど読むだけでは身につきにくい社内ルールをAIで短いクイズに変換し、間隔反復で定着を図る方法を解説します。テストではなく現場判断の練習として活用できます。
定番商品の売れ方を季節と曜日の軸でAIが見える化し、発注と売場展開を最適化する方法を解説します。感覚に頼らずデータで動くことで、欠品と過剰在庫のリスクを減らしましょう。
売上・粗利・在庫などの経営数字をAIで読み取り、変化の大きい指標から役員会の議題を自動抽出する方法を解説します。会議を「決める場」に変えるための実践ポイントをまとめました。
顧客データの重複や表記ゆれをAIが検出し、主レコードと統合候補を提示する名寄せフローを解説します。営業・配信・請求の精度を上げるバックオフィスAI活用の実践例です。
問い合わせ対応の一次回答を速くするためにAIを活用する方法を解説します。過去履歴の分類からテンプレート作成・育て方まで、今日から実践できるステップを紹介します。
AIに骨子と見出しを先に作らせることで、白紙から始める資料作成の手戻りを減らす方法を解説します。依頼の型・骨子確認・文の仕上げという順序を変えるだけで、完成度が安定します。
議事録・提案書・マニュアルなど社内に散在する資料をAIで一元管理し、質問を入れると関連ファイルが素早く見つかる社内検索の仕組みを解説します。情報を探す時間を減らし、業務の前進に時間を使えます。
売上と在庫データをAIで整理し、毎朝「補充が必要な商品」と「見直すべき商品」を自動で把握する仕組みを解説します。現場がそのまま動けるリスト形式で業務効率を高めます。
AI議事録を活用して会議時間を削減する実践方法を解説します。録音・文字起こし・要約の流れをテンプレートで整備し、決定事項の共有を素早くする手順を紹介します。
売上と原価のデータからAIが価格見直し候補を提案し、粗利が下がり気味の商品や需要が強い商品を素早く特定する方法を解説します。感覚に頼らない根拠ある価格調整を仕組み化しましょう。
キャンペーン前後のデータをAIで同条件に補正して比較する方法を解説します。曜日や期間の差を考慮した公平な分析で、販促施策の効果を数字で把握し、次の一手を素早く決めましょう。
見積送付後のフォロー漏れを防ぐために、AIで優先順位と文面の下書きを自動生成する方法を解説します。担当者の負担を増やさず、丁寧なフォローを標準化して受注機会を逃さない仕組みを作りましょう。
在庫日数とリードタイムをもとにAIが発注点を計算し、発注候補をリスト化する仕組みの考え方と実践ステップを解説します。属人的な発注判断を仕組みに変えたい方向けの内容です。
返品データをAIでカテゴリに分類し、週次で傾向を把握する方法を解説します。改善の優先順位を可視化することで、同じ返品を繰り返さない仕組みを作り、顧客満足度の向上につなげましょう。
商談前の情報収集と整理をAIで効率化する方法を解説します。過去のメールや議事録を整理し、相手の目的や提案の骨子を1ページにまとめることで商談の質を高められます。
売上パターンとスタッフの希望・スキルをAIで読み取り、シフトのたたき台を自動生成する方法と、責任者が最終確認する運用設計のポイントを解説します。
店舗別・商品別の週次データをAIで整理し、上位商品・伸び率・在庫状況を1枚に集約する方法を解説します。集計作業の負担を減らし、現場への指示出しをスムーズにする仕組みを作りましょう。
請求書整理・支払予定・勤怠処理などバックオフィスの繰り返し作業をAIで下書き化し、人が最終確認する運用に切り替える実践的な方法を紹介します。
売上・粗利・在庫日数をCSVから読み込みAIで要約するシンプルな経営ダッシュボードの作り方を解説します。毎朝更新される1枚の画面で経営判断のスピードを高めることができます。
トヨタが熟練エンジニアの知見をAIエージェントで継承・活用する仕組みO-Beyaの概要と、技能継承や意思決定高速化への活用アプローチを解説します。
請求書の受領から仕訳候補の作成・承認までの流れをAIで自動化する方法を解説します。既存ツールと組み合わせて小さく始め、月末の作業負担を軽減する実践的な手順を紹介します。
AIが単なる便利ツールから業務を動かす基盤へと変化しつつある今、中小企業が今から備えておくべき3つの考え方を解説します。現場の繰り返し業務の整理から始め、AIと協力関係を築きましょう。
AI経営を成功させるために、社長がまず決めるべき3つの基本ポイントを解説します。目的の絞り込み、情報管理の方針、検証サイクルの設計で、全社導入の基盤を整えましょう。
小規模な営業チームがAIを活用して成約率を高めるための実践的な始め方を解説します。準備の効率化から提案書の質向上まで、すぐに取り組める方法を紹介します。
社長のメール対応をAIで自動化し、要約・返答草案・下書き保存までの流れを整える手順を解説します。人が最終確認するフローを保ちながら、対応スピードと品質を両立させる方法を紹介します。
大手金融機関が生成AIを本格導入した事例から、データ整備・セキュリティ・現場定着という3つの壁をどう乗り越えたか、その実践的なアプローチを解説します。
「何から手をつければよいかわからない」というAI導入の足踏みを解消するための、技術的な知識がなくてもできる最初の3ステップを解説します。