世界中のAIベンダーの多くは、自分では使っていないツールを売っています。 私たちはそれを裏返しにしました。まず自分の会社の業務を、AIを前提に一つずつ作り直す。 うまくいったものだけを、確信を持ってお客様に差し出す。
採用の母集団形成、営業の優先ターゲット抽出、1on1と離職の予兆検知、案件と人材のマッチング、 プロジェクト原価の把握、会計データの分析──。バラバラのExcelと勘で回していた業務を、 役割の決まったシステム群に置き換えていきました。
結果として残ったのは、他社が資本や提携では買えないもの── 「自社をAIネイティブに作り変えきった、という実体験」です。 この事例は、その実物をそのままご覧いただくためのものです。
私たちが売っているのは「AI技術」ではありません。
自分の会社でやり切った「変革プロセスそのもの」です。
6つのシステムは、それぞれ担当する領域とデータの持ち主が決まっています。 デモ環境ではなく、私たちが今日も実際に業務で使っているものです。
人・案件・数字を一つの基盤でつなぎ、判断のスピードと精度を底上げする社内システム群。
システムは、導入するほどデータが「溜まる」だけになりがちです。私たちは、バラバラに蓄積された業務データを 名寄せ・統合・メタデータ整備で横断可能にし、経営AIダッシュボードへ接続しました。これが「AIで経営する」の実体です。
経営AI ／ KPIダッシュボード（ai.apprhythm.biz）でリアルタイムに可視化
名寄せ・統合・メタデータ整備 ─ 横断分析に耐えるクリーンな土台
Rec・Grow・Room・One・Flow・2match（各業務のデータが蓄積される場所）
顧客・社員・案件・取引先のIDを横断キーで統一。別システムで別物として扱われていた同一実体を、1つに束ねる。
分析専用DBへ日次同期し、本番負荷と分離。既存システムを止めず、活かしたまま安定して横断集計できる土台をつくる。
区分値・論理削除・タイムスタンプの規約を統一。AIが前提を取り違えない状態にして、初めて「経営の燃料」になる。
※数値は自社実測の代表例です。公開前に最新の実測値へ差し替えてください。
担当者ごとに勘と経験でリストを作成。判断基準が属人的でばらつきが大きい。
100点満点のスコアリングで注力企業を自動抽出。基準が全社で統一。
面談記録が個人のメモに散在。フォロー漏れや不調の兆候に気づけない。
記録を一元化し、エンゲージメントの変化を可視化。予兆に先回りして対応。
スキル情報が表記ゆれのまま点在。手作業の突き合わせで機会を逃す。
スキルを正規化し、案件条件と自動照合。アサイン候補を即座に提示。
月次でExcelを手集計。数字が出そろう頃には状況が変わっている。
ダッシュボードで主要指標を常時可視化。会計データも自動で分析。
日々の業務で実際に使っている、各システムの画面イメージです。
外部パッケージの寄せ集めではなく、自社の業務に合わせて内製。だから「なぜそう作ったか」まで説明できます。
導入して終わりではなく、日々の業務で回し続けています。使い続ける中で見えた勘所こそ、お客様に還元できる価値です。
ツールを配っただけでは現場は変わりません。全社に根づかせるまでの試行錯誤を、私たちは自分の会社で経験済みです。
私たちが自社でやり切った変革を、御社の業務に合わせて再現します。 ツールの提供だけでなく、現場に定着するところまで伴走するのが、アプリズムのやり方です。 まずは「どこから変えられるか」を一緒に見つけるところから。
変革の相談をする