社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQ・判断基準を、AIが参照できる形に整理する設計です。どの情報を見てよいか、どの範囲で使うかを明確にします。
AI CENTRAL DESIGN / KNOWLEDGE SYSTEM
記憶を持ったAIを社内の中枢へ組み込むAIシステム
社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQを、管理された環境でAIが参照できる社内基盤へ整えます。流動する情報を時系列で管理し、次のアクションプランまで作成。社員や部署ごとの文脈を持ったAIが、検索・整理・作成・確認・分析を先に進め、人間は意思決定に集中できる状態をつくります。
※士業事務所、個人情報を扱う事業者、社内ナレッジをAI化したい企業まで対応。
AI CENTRAL 情報の流れを時系列で管理し、次の対応へつなげる
01情報収集 02分析・整理 03提案・戦略 04実行・改善
ストアカ
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ストアカProランクの講師が構築 ストアカは講座を探して受講できる学習サービス。評価・レビュー・受講者数が公開されるため、第三者評価として確認できます。 ★4.95 講座レビュー評価
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AI CENTRAL AFTER INSTALLATION
AIが参照する記憶と、人が判断する境界を設計する。
社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQを、AIが参照できる社内基盤として整理します。中央のAIセントラルに社員ごとの文脈や判断基準を接続し、AIが必要な情報を探し、整理し、判断材料を用意することで、人間は判断・承認・方針決定・最終確認に集中します。
01記憶を整える 02担当AIに束ねる 03AIが先に進める 04人が決める
AIが参照する記憶会社に散らばる情報を、AIが使える状態へ整える。
標準記憶基盤 資料・履歴を、AIが読める索引へ 既存ファイルや顧客情報を動かさず、参照できる状態に整える。
類似検索基盤 AIプラスプラン以上限定 似た案件・相談を、意味の近さで探す キーワード一致に頼らない検索を追加する。
営業担当AI商談履歴・提案文脈
管理担当AI規程・承認・処理基準
顧客対応AI問い合わせ履歴・FAQ
記憶を持ったAI 社員ごとの文脈を束ね、業務を取り仕切る
人に聞く前に、AIが必要な情報を探し、整理し、下書きする。
AIが担う業務人の前段にある作業をAIが先に進める。
AIプラスプラン以上限定類似検索キーワードではなく、似た案件・相談・過去対応を呼び出す 検索必要資料と過去履歴を探す 整理案件ごとに情報をまとめる 作成メール・説明文を下書きする 確認根拠と抜け漏れを照合する 分析傾向・リスク・次の打ち手を見る 自動実行個別に設定した自動実行をオーガナイズ 人間の意思決定 判断・承認・方針決定・最終確認に集中する。
社内システムを棚卸して、
AI化のボトルネックを抽出する。
社内資料、顧客情報、対応履歴、承認フロー、担当者ごとの判断基準が、どのシステムにあり、どこで分断され、どこで人依存になっているかを整理します。その棚卸しから、AIセントラルで最初に接続すべき記憶と業務を見極めます。
どの社内システムに 情報があるか
情報がどこで分断 されているか
権限・個人情報で 止まる箇所はどこか
業務フローのどこが 人依存か
AI化しても詰まる ボトルネックは何か
根拠・承認・ログを どこに残すか
導入前に決めること
AIセントラルは、AIに丸投げする仕組みではありません。
社内システムを棚卸したうえで、参照させる情報、AIに任せる範囲、人間が判断する境界を設計します。
まずは一部署、一業務、一つの資料フォルダから始め、検索・整理・下書き・確認が実務で使えるかを確かめながら広げます。
個人情報や顧客情報を扱う場合は、権限・ログ・承認フロー・ローカルLLMの必要性を整理し、人が承認できる運用にします。
安全なAI配置設計
扱う情報の機微度に合わせて、AIの置き場所と参照範囲を設計する。
AIセントラルは、社内資料・顧客情報・対応履歴をいきなりAIへ丸投げする仕組みではありません。すべてのプランで、顧客名・個人名・住所・連絡先などをAIへそのまま渡さない個人情報マスキング、参照範囲、権限、ログ、承認フローを先に設計します。外部クラウドに出せない情報を扱う場合は、パーフェクトセキュアで社内PC・社内ネットワーク内のローカル構成を選べます。
プラン差を明示
クラウド型とローカル型を、情報の扱いで選び分ける。
通常のAIセントラル / AIセントラル PLUSはクラウドAI型です。AIに不要な個人情報は伏せ、参照させる情報と人が承認する範囲を設計します。パーフェクトセキュアでは、その安全設計に加えて、外部クラウドに出せない情報を社内PC・社内ネットワーク内で扱える構成にします。
- 全プラン共通個人情報を伏せる前提で設計
- 通常 / PLUSクラウドAI型で小さく開始
- 事前整理AIに見せる情報と見せない情報を分ける
- 運用管理参照範囲・権限・ログ・承認を残す
- 上位構成外部に出せない情報はローカル構成を検討
※ 社内PC・社内ネットワーク内でAIを動かすローカル構成は、パーフェクトセキュアの場合です。
利用前 / 導入後 セキュリティで止めるのではなく、扱える情報と扱わない情報を分けてAI化する。
Before 顧客名や金額を伏せて質問する After 扱える情報を線引きしてAIに参照させる
Before 社内資料を探して、毎回貼り付ける After 必要資料をAIが横断参照する
Before 担当者ごとに回答や判断が揺れる After 承認済みナレッジで回答をそろえる
Before 外部に出せない情報はAI化を諦める After ローカル構成を別プランとして選べる
Before AIの出力根拠を追いづらい After 根拠・ログを残して人が承認する
無料相談で安全なAI活用の前提を確認する。 無料相談する
AIセントラルで、探す時間・説明し直す時間をどれだけ戻せるか。
AIセントラルは、単発チャットを増やす仕組みではありません。社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQをAIの参照先にして、毎回の「探す」「思い出す」「説明し直す」「確認する」を減らすための業務基盤です。
まずは「業務時間のどこが消えるのか」を見える化する。
時間削減の中心は、AIの回答速度そのものではなく、回答する前に発生している情報探索・文脈説明・転記・確認の削減です。公開データを根拠にしつつ、実際の相談では件数と作業分数に置き換えて試算します。
削減モデル 時間削減レーション
外部データで見える「探す時間」と、現場で膨らむ「説明し直す時間」。
外部公開データ APQC: 社内で情報を探す時間 2.8h/週 → 0.7h/週 出典を確認する ↗ 探す時間だけの外部データ換算 約109時間 2.1h × 52週
初回相談で確認する年間ロスの目安 約190時間 問い合わせ・案件対応で発生する手戻り時間の試算例
問い合わせ・案件対応 1日5件 資料を探す、前提を思い出す、説明し直す場面
× 1件あたりの手戻り 10分 資料確認、文脈説明、転記、確認に使われる時間
× 年間の稼働日 230日 稼働日の目安
= 年間 約190時間 保証値ではなく、初回相談で置き換える試算値
AIプラスプラン以上限定 キーワードで探す前に、似た案件・似た相談・過去の対応を呼び出す。
フォルダ名や担当者の記憶に頼る検索ではなく、内容の近さから過去資料を探せるため、「どこにあったか思い出す時間」と「前提を説明し直す時間」を減らしやすくなります。
- 似た顧客カルテ
- 過去の提案書
- 類似トラブル対応
- FAQ・議事録
約190時間は保証値ではありません。 EFFECT試算: 問い合わせ・案件対応で発生する手戻りを 1日5件 × 10分 × 230日 で置いた例です。初回相談では、実際の件数・分数・対象業務に置き換えて試算します。
出典明示: 約109時間はAPQC公開データの差分 2.1h × 52週。約190時間はEFFECTの導入前ヒアリング用モデル「問い合わせ・案件対応の手戻り 1日5件 × 10分 × 230日」= 約191.6時間。
業務フローの違い
普通のAIと、記憶を持つAIの業務差
違いは「AIの賢さ」だけではなく、業務の前後にある探索・転記・説明・確認の手間をどれだけ吸収できるかです。
普通のAIチャット
質問検索転記説明確認
案件・担当者・資料が変わるたびに、検索・転記・説明・確認を繰り返します。
記憶を持つAI
質問ナレッジ参照根拠付き回答文脈を再利用
資料・履歴・FAQをAIの中枢に接続し、根拠付き回答と文脈の再利用で業務を短縮します。
出典付きの補足
AIで効率化できるのは、文章生成だけではありません。
下の出典は、AIが「会議要約」「情報探し」「顧客対応」「文章作成」「判断材料の整理」に効いていることを示す参考例です。AI CENTRALでは、この効果を社内資料・顧客情報・対応履歴に接続して、日常業務の手戻り削減に使います。
Microsoft 365 Copilot 会議・情報探し: 1日平均14分削減
会議要約や情報探しなど、毎日の小さな作業が短くなる
AI CENTRALも同じく、回答そのものより前にある「探す」「要約する」「説明し直す」を減らす設計です。
出典: Microsoft WorkLab NBER 顧客対応: 生産性 +14% / 新人層 +34%
顧客対応では、過去の文脈を使えるほど生産性が上がりやすい
問い合わせ対応や相談業務では、過去履歴・FAQ・判断基準をAIが参照できる状態が効きます。
出典: NBER Working Paper MIT / Science 文章作成: 時間40%減 / 品質18%向上
文章作成は、下書きと整理をAIに渡すことで短縮しやすい
提案文、返信文、FAQ、社内メモなどをゼロから書く時間を減らす根拠として見ています。
出典: Science / PubMed HBS / BCG 分析・提案: 25.1%速く / 品質40%超向上
複雑な判断業務でも、材料整理をAIが担うと速度と品質が変わる
人が判断する前に、資料・履歴・論点を揃えることがAI CENTRALの役割です。
出典: HBS AI Institute SECURITY DESIGN
個人情報を外へ貼る運用から、AIの参照場所を管理する設計へ。
AIセントラルで重要なのは、AIを増やすことではなく、顧客情報・契約情報・社内資料をどこで参照させ、誰が承認し、どのログを残すかを決めることです。
01 外へ貼らない
機密情報を外部チャットへ都度貼り付ける運用を減らす。
02 参照範囲を分ける
部署・役割・案件ごとに、AIが見てよい情報を設計する。
03 ログと承認を残す
回答根拠、利用履歴、送信前の人間承認を追える状態にする。
AI CENTRAL PRICING
AIセントラルは、記憶の深さと安全性で価格が変わります。
料金は、初期導入費用と月額コンサル費用の両方がかかります。カード内の金額は初期導入費用、月額 ¥22,000 は導入後6ヶ月の伴走・基本保守・チャット対応です。 初期構築に含むもの 記憶基盤・連携・ローカル構成の構築費 社内資料や顧客情報をAIが参照できる土台を作る費用です。
導入後に含むもの 6ヶ月伴走・基本保守・チャット対応 導入して終わりではなく、現場で使える状態まで伴走します。
始め方 一部署・一業務から小さく開始可能 全社導入の前に、効果が見えやすい業務から始められます。
事前整理に含むもの 棚卸し・ボトルネック抽出・参照範囲設計を含む どの情報をAIに見せ、どこを人が判断するかを先に整理します。
初回費用 銀行振込
月額費用 クレジットカード払い
全プラン共通で必要な月額コンサル費用
月額 ¥22,000 6ヶ月伴走
初期導入費用とは別に、隔週90分の伴走コンサル、基本保守、チャット対応を半年間提供します。作って終わりではなく、業務に定着するまで一緒に育てます。
全プラン共通の安全設計 AIにそのまま渡さない情報を、先に伏せる。
顧客名、個人名、住所、連絡先、契約内容など、AIが判断に使う必要のない情報は、伏せ字化やサンプル化を前提に整理します。パーフェクトセキュアは、その上で社内PC・社内ネットワーク内に閉じる上位構成です。
- 個人情報マスキング
- 参照範囲設計
- 人間確認前提
まず記憶を作る
AI セントラル
初期導入費用 ¥330,000
社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQを、AIが参照できる記憶基盤として整えます。
- 社内システム棚卸し
- AI化ボトルネック抽出
- 参照範囲設計
- 個人情報マスキング
- 承認トレイ（AIが勝手に送信・確定しない共通設計）
- 社内記憶
- 記憶横断検索
- 記憶の分析と今後の戦略
- 顧客カルテ・案件ログ
- 社内資料の索引化
- 導入研修つき
業務ツールとつなぐ
AI セントラル PLUS
初期導入費用 ¥550,000
Notion、Googleカレンダー、スプレッドシートなど、既存ツールとの連携まで広げる構成です。
- AI セントラルの機能すべて
- AI セントラルの安全設計すべて
- 承認トレイ（AIが勝手に送信・確定しない共通設計）
- 外部ツール連携
- 連携時の参照範囲整理
- 期限・予定と接続
- 類似案件検索
ローカルLLMで守る
パーフェクトセキュア
初期導入費用 ¥1,320,000
顧客情報を外部クラウドへ出さず、社内PC・社内ネットワーク内でAIを動かす構成です。
- AI セントラル PLUS の機能すべて
- 承認トレイ（AIが勝手に送信・確定しない共通設計）
- 完全ローカル構成
- 個人情報マスキング・権限設計
- 機密情報対応
- 承認前作業の自動化
- 1台のPCを預かり完全オリジナル仕様に構築
01小さく始める
まず社内資料と対応履歴をAIの記憶へ。
02連携する
メール・予定・表計算・CRMまで参照先を広げる。
03完全ローカルで守る
機密情報を外へ出さず、社内環境でAIを動かす。
APPROVAL TRAY
「気をつけます」ではなく、送れない作りにする。
AIセントラルでは、どのプランでも、AIが勝手に送信・確定しない承認トレイを前提に設計します。 AIは下書き・整理・確認材料づくりを先に進めますが、顧客へ出る操作や責任を伴う判断は、人間が確認する場所で止めます。
01
AIが下書きと整理を進める
必要な資料、過去の履歴、説明文のたたき台を、確認しやすい形にまとめます。
02
承認トレイに止める
顧客へ出る文章や確定操作は、先生・担当者が確認する場所で止めます。
03
人が確認して決める
送信、確定、責任を伴う判断は、人間の承認後に進める運用へ分けます。
全プラン共通 AIに任せる範囲と、人が承認する範囲を先に分ける。
メール文、説明文、要約、確認リストなどはAIで準備できます。一方で、送信・確定・対外提出などは、業務ごとに人間確認の線を引いてから構築します。
- AIが直接送らない
- 判断根拠を確認する
- 扱う情報を分ける
- 操作ログを残す
※ 承認トレイは機能イメージです。受注後に業務内容と扱う情報の範囲を確認したうえで構築します。実績数値や事故防止件数を保証するものではありません。
FAQ
最初に確認されること。
AIセントラルの対象、データの扱い、導入範囲、費用、相談前の確認点をまとめています。
01 どのような業種に向いていますか？
士業事務所、コンサルティング、医療・福祉、教育、営業組織、顧客対応部門など、社内資料・顧客情報・対応履歴を扱う業種に向いています。特に、個人情報や顧客情報を扱いながら、社内ナレッジをAIで活用したい企業と相性が良いです。
02 既存のファイルやフォルダを移動する必要はありますか？
原則として既存のデータ資産はそのまま活かします。PDF、Word、Excel、Google Drive、社内フォルダなどを無理に移行するのではなく、AIが参照できる記憶の網を重ねて構築します。
03 小さく始めることはできますか？
可能です。最初から全社の情報をAI化するのではなく、まずは一部署、一業務、一つの資料フォルダなど、効果を確認しやすい範囲から始めます。運用できる状態を確認してから、対象業務や参照範囲を広げます。
04 AIの記憶とは、何を覚えさせることですか？
社内資料、顧客情報、対応履歴、FAQ、判断基準などを、AIが参照できる形に整理することです。AIに勝手に記憶させるのではなく、どの情報を見てよいか、どの範囲で使うかを設計します。
05 類似検索では何ができますか？
AIセントラル PLUSプラン以上限定で、EFFECT独自の類似検索基盤を使えます。キーワードが一致しなくても、似た案件、似た相談、過去の対応、関連資料を内容の近さから探せます。担当者の記憶やフォルダ名に頼る検索を減らせます。
06 顧客情報や個人情報をAIに扱わせても大丈夫ですか？
すべてのプランで、顧客名、個人名、住所、電話番号、メールアドレスなど、AIにそのまま渡す必要のない情報を伏せる個人情報マスキングを前提に設計します。外部クラウドに出せない情報がある場合は、パーフェクトセキュアでローカルLLMや管理下AIの構成を検討します。
07 AIが勝手に顧客対応や判断をしますか？
いいえ。AIセントラルは、どのプランでも承認トレイを前提に設計します。検索、整理、下書き、確認材料づくりはAIが先に進めますが、顧客へ出る送信、確定操作、責任を伴う判断は、人間が確認して承認するまで進めない設計にします。
08 月額22,000円には何が含まれますか？
半年間の伴走期間として、隔週90分の伴走コンサル、基本保守、チャット対応を含みます。作って終わりではなく、業務に定着するまで一緒に育てます。
09 伴走期間中の情報はどのように扱いますか？
相談時点で、共有できる情報と共有しない情報を分けて確認します。機密情報や個人情報を扱う場合は、伏せ字、サンプル化、ローカル構成、権限管理など、情報の扱いを決めてから構築・伴走します。
10 パーフェクトセキュアは何が違いますか？
通常プランの個人情報マスキング、参照範囲設計、権限管理に加えて、1台のPCを預かり完全オリジナル仕様に構築します。社内PCや社内ネットワーク内でAIを動かす前提で、機密情報を外部クラウドへ出しにくい構成を作ります。
11 最初は何から始めるべきですか？
まず無料相談で、社内資料、顧客情報、業務フロー、セキュリティ要件を確認します。その上でAIセントラル、AIセントラル PLUS、パーフェクトセキュアのどれが合うかを整理します。
無料相談で、AIをどこに置くべきか整理する。
AIセントラルの導入可否、社内データの扱い、ローカル構成の必要性などを確認します。まずは現在の業務と情報の置き場所をお聞かせください。
無理な営業なし 既存データはそのまま相談可 セキュリティ前提で確認