AI業務実装に必要なシステム・データ・運用をつなぎます
AI活用がPoCで止まる理由
多くの企業では、ChatGPTやClaudeを試しても、業務成果につながる前に止まります。理由はモデルの性能ではなく、AIが使うべき業務データ、実行権限、承認ルール、監査ログが整っていないためです。Sankaは、AIが業務を安全に進められる状態まで、データと業務フローの土台を構築します。
データが分断されている
CRM、EC、会計、在庫、請求が別々に管理され、AIが正しい業務文脈を参照できません。
実行権限が設計されていない
AIが何を見てよいか、何を更新してよいか、どこで人間の承認が必要かが曖昧です。
業務フローに入っていない
プロンプトや研修だけでは、見積、請求、在庫、発注などの本番業務を安全に動かせません。
Sankaが構築するAI業務基盤
AIが業務で使える状態とは、社内データに接続するだけではありません。業務オブジェクト、外部ツール、権限、承認、ログまでをひとつの実行基盤として設計する必要があります。
- Excel、CSV、CRM、EC、会計、在庫データの移行・整理
- HubSpot、Salesforce、Shopify、freee、Money Forward、Google Workspace、Slackなどの連携
- 顧客、取引、見積、受注、請求、在庫、発注、入金、会計などの業務オブジェクト設計
- AIが参照できる情報、更新できる操作、承認が必要な操作の定義
- API / MCPを通じたClaude、ChatGPT、Codex、社内AIエージェントとの接続
- 監査ログ、実行ログ、差し戻し、例外処理の設計
| 領域 | 実施内容 | 成果物 |
|---|---|---|
| データ | 移行、クレンジング、業務オブジェクト設計 | AIが参照できる業務データ基盤 |
| 連携 | CRM・EC・会計・在庫・Sanka・MCP/API接続 | AIから呼び出せる業務アクション |
| 統制 | 権限、承認フロー、監査ログ、例外処理 | 本番運用に耐えるガードレール |
| 実行 | 見積、請求、在庫引当、発注、レポートなど | AIが業務を進めるワークフロー |
代表ユースケース
営業・請求
HubSpotやSalesforceの商談から、見積、受注、請求、入金確認までつなぎます。
EC・在庫
Shopify注文、在庫引当、発注、出荷、請求をAIが確認・判断しやすい状態にします。
経営管理
未請求、未入金、粗利、月次レポートをAIが横断的に確認できるデータ構造を整えます。
AI業務診断から始める
いきなり大規模な構築に入るのではなく、まずは現状システム、業務データ、AI活用候補、権限リスクを整理します。診断結果をもとに、優先ユースケースと実装ロードマップを作成します。
- 現状整理 — CRM、EC、会計、在庫、請求、Excel運用を棚卸しします。
- ユースケース設計 — AIで成果が出やすい業務と、先に整えるべきデータを切り分けます。
- 基盤設計 — 連携、権限、承認、監査ログ、運用体制を設計します。
- 実装ロードマップ — 初期構築、パイロット、定着支援までの進め方を具体化します。
よくある質問
AI研修やプロンプト研修との違いは何ですか？
AI業務基盤構築は、AIの使い方を教えるだけではなく、AIが業務データを参照し、権限と承認の範囲内で実行できる状態をつくるサービスです。
既存のHubSpotやSalesforceは使えますか？
はい。既存CRMを置き換える前提ではありません。HubSpot、Salesforce、Shopify、freeeなどをSankaやMCP/APIと接続し、AIが扱える業務基盤として整理します。
AI業務定着支援との違いは何ですか？
AI業務基盤構築は、データ・連携・権限・実行環境を整えるフェーズです。AI業務定着支援は、その基盤を現場に展開し、継続的に使われる業務運用へ落とし込むフェーズです。