現場で積み重ねてきたナレッジ（資産）を、AIで伸ばす。
お客様専用のセキュアなAI基盤『AIプライベート』。
ノウハウをAIが読み込み（RAG）、その提案を“業務ルール”でシステムが自動検証・改善、最後は人が確定。スムーズな業務効率化フローが出来上がります。
シフト、生産工程、積算、献立——良い計画の源は、現場に積み重ねてきた「型」や判断基準です。AIはその資産を読み込み（RAG）、叩き台を数十秒で。AIが出した答えは計算ロジックで検算し、担当者は確認して決めるだけ。ノウハウを手放さずに、負担を下げ、活かす範囲を広げます。
ノウハウ読込 → 叩き台 → 赤/黄チェック → 確定
Challenge
シフトなら労働基準と資格と本人希望、工程なら納期と設備能力と在庫、献立なら栄養基準と原価とアレルゲン——こうした条件をさばく判断基準こそ、現場が長年かけて培ってきたノウハウ（資産）です。ところがその資産は「できる人」の頭の中にあることが多く、作成に時間がかかり、退職とともに失われるリスクを抱えています。
条件を一つずつ確認しながら組むため、毎回まとまった工数が消える。
ノウハウがベテランの頭の中に留まり、その人が抜けると回らない（BCPリスク）。
基準の逸脱・コスト超過・法令違反・見落としは、あってはならない。
表計算と過去の実績を突き合わせる“検算”が、いつまでも手作業。
How it works
現場が積み重ねてきた実績（ノウハウ）をAIが読み込み、叩き台をつくる。それを業務ルールでシステムが検証・改善し、最後は人が確認して確定する——シフトでも、工程でも、献立でも、流れは同じです。
同じ仕組みが、シフト・工程・積算/見積・献立・配車 でも効きます。
Why you can trust it
AIは、御社が培ってきた過去の実績・判断基準を読み込んで動きます。汎用の借り物ではなく、御社の“型”を再現します。
栄養・原価・労働基準・法定人数などのチェックは、AIの推測ではなく業務ルールが担います。だから根拠のある結果になります。
AIがつくるのはあくまで下書きです。最終的に確認し、確定するのは現場の担当者。人の判断を置き換えません。
AzureのAI基盤で、お客様専用の環境を一社ごとに構築します。ノウハウもデータも、お客様の管理下に置かれます。
vs. 素の生成AI
使うAIモデルは、よくある生成AIと同じです。違いはモデルではなく、“その周りに何を作り込むか”。生成AIが叩き台を出す「エンジン」なら、AI-Enhanceプライベートは、御社のノウハウ・業務ルールでの検証・確定・連携・専用環境という「車体」を備えた業務の仕組みです。
| 観点 | よくある生成AI（素のGPT） | AI-Enhanceプライベート |
|---|---|---|
| 答えの正しさ | 「問題ありません」と言うが保証はない | AIが出した答えを、基準・上限・法令の業務ルールで機械チェック |
| 現場ごとの型 | 一般論の案になりがち | 御社の過去実績（ノウハウ）を参照し、その現場の型を再現 |
| 制約の保持 | 毎回、人が長文で指示（抜け漏れ） | 条件をシステムがデータで保持・毎回同じ品質 |
| 原価・工数の算出 | 単価・分量・工数を持てない | マスタから原価・工数などを実数で算出 |
| 確定までの手順 | 表化・チェック・差替・出力は人手 | 叩き台→色分け→差替→再計算→確定→出力が一連の流れ |
| 既存システム連携 | コピー＆ペースト | Excel／CSV／APIで既存様式へ |
| データの置き場所 | 機密を共有クラウドに預ける不安 | お客様専用のAzure・お客様の管理下 |
一度きり・少数で、答えの正しさが問われず、機密でもなく、既存システムとの連携も要らない——そんなときは、素の生成AIで十分です。AI-Enhanceプライベートが活きるのは、「答えの正しさが業務要件」「毎日・多拠点で繰り返す」「機密データを扱う」「既存システムに連携したい」「属人化をなくしたい」が重なる現場です。
Use cases
本人希望と資格、連続勤務や休憩の労働基準を突き合わせ、必要人数を数えながら手作業で組む。公平性の調整もあり、組み上げるのに時間がかかる。
条件を入れると、数十秒で一週間分の叩き台。基準を外れた項目は赤、注意は黄。気になる一枠を差し替えると、その場で再チェック。確認して確定。
ノウハウが効く：御社の過去のシフト（ノウハウ）を読み込むから、「その現場らしい」叩き台になります。既製の一般論ではありません。
検証ポイント：連続勤務・休憩・勤務間インターバルなどの労働基準／資格ポジションの充足／必要人数の確保／本人希望との整合。
設備×時間×ジョブ。納期・設備能力・材料在庫を踏まえた工程の叩き台。受注データ（AI-OCRプライベート）との接続も。
図面・仕様から数量を拾い、単価マスタで概算。過去案件（ノウハウ）を参照した見積の叩き台を、稟議前の整理に。
栄養・原価・アレルゲンを踏まえた献立、資格・容量・時間指定を踏まえた配車の割当。同じ仕組みで叩き台を。
Accuracy, honestly
AI-Enhanceプライベートの精度は、お預かりするデータ（御社のノウハウ）の整備状況に応じて段階的に上がります。整えるほど、御社の“型”がAIに効いてきます。最初から“全部自動”とは申しません。だからこそ、まず無料トライアルで叩き台をご覧いただいてから判断いただけます。
過去の実績と一般的な条件があれば、この範囲から始められます。
前提：無料トライアルで体感いただく範囲。
マスタから単価・分量を用いて、原価などを実数で算出します。
前提：単価・分量などのマスタ整備。
ここまで整うと、基準の機械チェックが効きます。
前提：労務データや栄養データの整備。
※ 専用に訓練したAIモデルは必要ありません。汎用のAIが持つ一般知識に、御社の過去データ（参照）と計算ロジックを組み合わせて補います。
How to start
フォームから、扱いたい計画業務（シフト・工程・積算など）をお知らせください。
条件・過去データ（ノウハウ）の有無・出力様式・既存システムを確認します。
一つの業務・限定した条件で、叩き台の生成からレビューまでを体験いただきます。
ご納得いただけたら、お客様専用環境の構築を初期費用＋月額運用の二階建てでお見積り。
構築後は、精度改善や機能追加まで継続してご支援します。
必要ありません。汎用のAIはその業務に関わる一般知識をすでに持っています。足りない“御社ならではの型や判断基準（ノウハウ）”は、過去データの参照（RAG）と業務ルールで補います。専用の訓練（ファインチューニング）は様式の再現度を高める最終手段で、前提条件ではありません。
使うAIモデルは同じです。違いは、その周りに検算・現場の制約・確定の手順・既存システム連携・お客様専用環境という“車体”を作り込んでいる点です。素の生成AIは“それっぽい案”までで、検算や確定、連携、機密の扱いは人手やリスクが残ります。
段階的です。叩き台や重複回避から始まり、原価や基準の保証はデータ整備が前提になります。最初から全部自動とは申しません。だからこそ、まず無料で叩き台をお試しいただいてから判断いただけます。