AI CENTRAL by effect.moe

AI CENTRAL DESIGN / KNOWLEDGE SYSTEM

記憶を持つAIを、社内の中枢に組み込むAIシステム構築

社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQ・メッセージのやり取りを、管理された環境でAIが参照できる社内基盤へ整えます。過去の経緯から現状を時系列で復元し、次に打つべき手とリスクを組み立てて提示。社員や部署ごとの文脈を持ったAIが、検索・整理・時系列の復元・次の一手の提案・作成・確認・自動実行を先に進め、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。

日本人チームが明るいオフィスでAIセントラルの業務フローを確認している会議風景
AI CENTRAL 経緯を時系列で復元し、次の一手とリスクを提示する — 記憶を持ったAI軍師
01情報収集 02時系列の復元 03次の一手の提案 04実行・改善
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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。
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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・メッセージのやり取りを、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が案件の経緯を時系列で復元したうえで、現在の停滞点、次に打つべき手、想定されるリスクを提示します。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。
社内資料規程・マニュアル・提案資料 顧客情報属性・契約・注意点 対応履歴過去のやり取り・判断 FAQ・規程回答ルール・社内基準
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が経緯を復元し、次の一手とリスクを整理して提示する。

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 時系列の復元過去のやり取りと判断を案件ごとにつなぐ 次の一手の提案停滞点・対応案・想定リスクを整理して提示する 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 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。

AI CENTRAL / CONTEXT TO ACTION

メッセージの経緯を、次の対応へつなぐ。

資料・顧客情報・過去の対応・メッセージのやり取りを、案件ごとの文脈として整えます。AIが経緯と判断材料を先にまとめ、人が次の対応を決められる状態をつくります。

  • 経緯を見渡す
  • 判断材料をそろえる
  • 人が次の対応を決める
資料と対応履歴を時系列で整理し、人が次の対応を承認する様子
経緯をまとめて、人が次の対応を決める。

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。

社内システムの棚卸しと業務ボトルネックを整理している相談風景
業務棚卸し 記憶へ接続すべき情報を、業務の詰まりから決める。

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、AIに見せる情報、AIが下準備する作業、送信・確定前に人が確認する流れを設計します。

記憶の役割 AIの記憶は、勝手に覚え込ませることではありません。

社内資料・顧客情報・対応履歴・FAQ・判断基準・メッセージ履歴を、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。

小さく始める いきなり全社導入ではなく、小さく始められます。

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・経緯の復元・次の一手の提案が実務で使えるかを確かめながら広げます。

情報の扱い 情報の置き場所と承認範囲を、構築前に決めます。

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LLM 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、AIに見せる情報と人が確認してから進める操作を設計します。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。

社内PC上のローカルLLMが顧客情報と社内資料を外部クラウドに送らず保護するシステムのイメージ
パーフェクトセキュアの場合 外部クラウドに出せない情報は、ローカル構成で扱える範囲を設計する。
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 CENTRAL INTEGRATION

いつもの業務ツールを、
AIセントラルにつなぐ。

日々使っているメール、チャット、文書、表計算、予定、既存フォルダを、AIセントラルの参照先として接続します。対応できる代表的なツールは、この下の連携一覧で確認できます。

既存ツールを入れ替えず、AIが参照できる入口を作る。
NO MIGRATION KNOWLEDGE BASE 既存のファイルやフォルダはそのまま。
その上に、AIがたどれる記憶の網を作る。

既存の文書、表計算、フォルダ、社内ストレージを別システムへ無理に移し替えるのではなく、今ある保管場所を尊重したまま、索引・関係性・参照ルールを重ねます。

既存資産 フォルダ・資料・台帳はそのまま
記憶の網 索引・関連性・参照権限を構築
業務AI 経緯の復元・次の一手の提案に利用
AI CENTRAL 連携ハブ

外部ツールの情報を接続・参照

メール
チャット
文書
表計算
予定
メールやチャット、文書、表計算、CRMを1つに連結してAIの参照先へ API・ファイル・DB・自動連携で、既存ツールをまとめて接続
CONNECTABLE TOOLS 既存ツールを、記憶AIの参照先へ。
Gmail
Chatwork
Slack
Google Sheets
Excel
Google Docs
Google Drive
Notion
Word
Obsidian
Calendar
Google Keep
Microsoft Teams
Outlook
SharePoint
OneDrive
Dropbox
Box
Trello
Asana
Jira
Confluence
GitHub
GitLab
Zoom
Google Meet
Salesforce
HubSpot
Airtable
Zapier
Make
LINE
Gmail
Chatwork
Slack
Google Sheets
Excel
Google Docs
Google Drive
Notion
Word
Obsidian
Calendar
Google Keep
Microsoft Teams
Outlook
SharePoint
OneDrive
Dropbox
Box
Trello
Asana
Jira
Confluence
GitHub
GitLab
Zoom
Google Meet
Salesforce
HubSpot
Airtable
Zapier
Make
LINE
01 CONNECT既存ツールを接続
02 REFERENCEAIが参照できる状態へ
03 OPERATE業務AIとして利用

AIセントラルは、経緯を復元して次の判断を早くする。

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・メッセージ履歴を記憶として整え、案件の経緯、現在の停滞点、次に取るべき対応を確認しやすくする業務基盤です。探す・思い出す・説明し直す時間の削減は、その結果として生まれます。

まず、案件の経緯と停滞点を見える化する。

AIが行うのは回答速度の競争ではありません。情報探索・文脈説明・転記・確認をつなぎ直し、今どこで止まり、次に何を確認するかを人が判断できる状態にします。公開データは、その結果として減らせる作業時間の参考値です。

判断の準備 経緯を復元して、次の一手へ

必要な情報をつなぎ直すと、判断前の確認・説明のやり直しも減る。

外部公開データ APQC調査: KM Makes Knowledge Workers More Productive and Less Stressed Out 2.8h/週 → 0.7h/週 公開: 2022-11-17 / 最終確認: 2026-08-22 ↗
通常の情報探索 2.8時間 / 週
企業向け検索を利用した情報探索 0.7時間 / 週
削減余地 2.1時間 / 週
資料探索で減らせる時間の参考値 約109時間 2.1h × 52週
初回相談で確認する、案件対応の手戻り時間の試算例 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
日々の案件対応 1日5件 資料を探す、前提を思い出す、説明し直す場面
×
経緯を探し直す時間 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
約190時間は保証値ではありません。 導入前ヒアリング用の試算モデルです。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 で置いています。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。

計算根拠: 約109時間はAPQC公開データの差分 2.1h × 52週。約190時間は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時間です。

業務フローの違い

普通のAIと、記憶を持つAIでは、判断材料の揃い方が違う。

違いは「AIの賢さ」だけではありません。業務の前後にある探索・転記・説明・確認をつなぎ、過去の文脈を踏まえて次の一手を考えられるかです。

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、経緯の復元、次の一手の提案までを業務につなげます。

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 早期利用者調査: 1日平均14分の時間短縮

早期利用者調査で報告された、日々の時間短縮

Microsoftの早期利用者調査で、利用者が自己申告した時間短縮です。AI CENTRALでも、判断前の「探す」「要約する」「説明し直す」を減らし、判断材料を揃える設計を行います。

出典 What Can Copilot’s Earliest Users Teach Us About Generative AI at Work? 公開: 2023-11-15 / 最終確認: 2026-08-22 ↗
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 Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161) 公表: 2023-04 / 改訂: 2023-11 / 最終確認: 2026-08-22 ↗
MIT / Science 文章作成: 時間40%減 / 品質18%向上

文章作成は、過去の根拠と文脈を使えるほど進めやすい

提案文、返信文、FAQ、社内メモに過去の経緯と判断基準を使える状態をつくる根拠として見ています。

出典 Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence 公開: 2023-07-14 / 最終確認: 2026-08-22 ↗
HBS / BCG 分析・提案: 25%超速く / 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 Navigating the Jagged Technological Frontier 公開: 2023-09-21 / 最終確認: 2026-08-22 ↗
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。

公開する技術・運用の前提

独自の内部構成は公開せず、導入可否を判断できる運用条件を明示します。

入力前
AIに不要な個人情報は、伏せ字や置き換えを検討します。
参照中
部署・役割・案件ごとに、参照できる範囲を分けます。
実行前
送信・確定・対外提出は、人が確認する設計にします。
配置
扱う情報に応じて、外部サービスまたは社内管理下で扱う構成を選びます。

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。

まず、3つのプランから初期導入費用を選びます。システムが出来上がった後は、現場で使える状態に定着させるための伴走費用として、月額 ¥22,000 が6ヶ月間だけ発生します。
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6ヶ月だけ発生するもの 月額 ¥22,000 の伴走・基本保守・チャット対応 システム完成後、現場で使える状態まで半年間伴走します。
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
導入後6ヶ月の伴走費用 クレジットカード払い
システム完成後に6ヶ月限定で必要な伴走費用
月額 ¥22,000 6ヶ月限定

初期導入費用とは別に、システムが出来上がった後の伴走費用として、隔週90分の伴走コンサル、基本保守、チャット対応を6ヶ月間提供します。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
AI セントラル 33万円が人気

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・メッセージ履歴を、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
この構成で相談する
個人情報・顧客情報を扱う企業向け

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
セキュリティ前提で相談する
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。

表示は税込・初期導入費用の目安です。導入時は、各プランの初期導入費用がかかります。その後、システム完成後の伴走費用として、全プラン共通で月額 ¥22,000 が6ヶ月間だけ発生します。初回費用は銀行振込、伴走費用はクレジットカード払いです。

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が下書きし、人が確認してから外へ出す。

メール文、説明文、要約、確認リストなどはAIが準備できます。ただし、送信・確定・対外提出は人が確認してから進めます。AIを便利に使いながら、勝手に外へ出ない運用にします。

  • 送信前に人が確認
  • 根拠を見て判断
  • 見せる情報を選ぶ
  • 操作の記録を残す

※ 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。

資料を確認する担当者と、情報を伏せて扱うための盾とプライバシーパネル
AI CENTRAL / 安全設計 情報をそのまま渡さない。
  1. 01 伏せる
  2. 02 分ける
  3. 03 人が確定する

AI CENTRAL / 安全設計

AIに渡す前に、情報の扱いを決める。

便利に使うことと、何でもAIへ渡すことは同じではありません。扱う情報と使う場面を先に分け、必要に応じて伏せたうえで、確認が必要な操作は人の手前で止めます。

  • 必要に応じて個人情報を伏せる
  • 業務ごとに参照範囲を分ける
  • 送信・確定は人が確認する

CASE STUDIES / 匿名導入事例

扱う情報に合わせて、AIの置き方を設計する。

以下は、公開可能な範囲で匿名化した実運用の事例です。扱う情報や実施範囲は組織・プロジェクトごとに異なり、実績数値や効果を保証するものではありません。

CASE 01 / 匿名

個人情報を扱う専門事務所

顧客情報・対応履歴を扱う日常業務

抱えていた状況
顧客情報、対応履歴、判断基準が担当者やツールごとに分かれ、確認や引き継ぎのたびに前提を探し直す状態でした。
最初に設計したこと
個人情報の扱い、参照範囲、権限、承認の流れを先に設計し、必要な資料と対応履歴を案件ごとに参照できる形へ整理しました。
運用でできるようにしたこと
AIが経緯と判断材料の下準備を行い、人が送信・確定・最終判断を行う運用として、構築後も伴走しています。
CASE 02 / 匿名

調査・制作の知識基盤プロジェクト

調査・実務ナレッジの運用

抱えていた状況
情報源やメモ、検討の経緯が日々増え、過去の調査を再利用しながら次の作業へつなぐ仕組みが必要でした。
最初に設計したこと
調査、メモ、メッセージのやり取り、作業記録をローカル中心で整理し、検索できる記憶と案件ごとの文脈をつなぐ基盤を設計しました。
運用でできるようにしたこと
過去の根拠を探す、状況を整理する、下書きを作る、次のアクションを提案するところまでを、日々の運用で継続しています。
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 ChatGPTをそのまま使うのと、何が違いますか?

通常のChatGPTは、会話を始めるたびに前提を説明する必要があり、過去のやり取りや案件の経緯を知りません。AIセントラルは、社内資料・顧客情報・対応履歴・過去のメッセージをAIが参照できる記憶として整えます。「A社の件はどうなっている?」と聞くと、経緯、現在の状況、次に確認すべきことを整理します。単発作業のためのAIではなく、業務の文脈を踏まえて次の一手を提案するための社内基盤です。

02 過去の経緯を踏まえて、次に何をすべきかまで提案してくれますか?

はい。案件ごとに、何が起きてきたか、今どこで止まっているか、次に確認すべきことや想定されるリスクを整理して提示することが、AIセントラルの中心的な役割です。ただし、最終的な判断と承認は人間が行います。

03 担当者が変わっても、案件の文脈は引き継がれますか?

はい。メッセージのやり取り、対応履歴、判断の背景を記憶として整理するため、後任の担当者も案件名を尋ねることで経緯を確認できます。引き継ぎ資料の作成や、前任者へ都度確認する負担を減らせます。

04 AIはどこまで先回りしてくれますか?

検索、整理、経緯の復元、次の一手の提案、メールや説明文の下書き、根拠や抜け漏れの確認までを先に進められます。一方で、顧客への送信、契約、金額の確定、対外的な提出は人間の承認後に進めます。先回りはしますが、勝手には出しません。

05 導入すると、具体的にどんな場面で効きますか?

長期間止まっていた顧客対応を再開するとき、似た案件の提案や対応を探すとき、案件がどこで止まり次に誰が何をするかを整理するとき、担当交代で過去の経緯を引き継ぐときに役立ちます。記憶をたどる・資料を探す・背景を説明し直す作業を、次の判断へ進むための材料づくりに変えます。

06 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。

07 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。

08 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。

09 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、判断基準に加えて、メールやチャットなどのメッセージのやり取りを時系列で整理し、AIが参照できる形にすることです。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。

10 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。

11 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。

12 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、経緯の復元、次の一手の提案、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。

13 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。

14 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。

15 パーフェクトセキュアは何が違いますか?

はい。パーフェクトセキュアは、1台のPCを社内専用のAIサーバーとして構成するプランです。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、社内PCや社内ネットワーク内でAIを動かす前提で設計します。機密情報を外部クラウドへ出しにくい構成を、業務と情報の扱いに合わせて作ります。

16 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。

まだ判断できない場合は、現在の業務と情報の置き場所を一緒に整理します。

CONTACT

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
お問い合わせ内容 送信前に要点だけ整理します

送信内容を確認後、シュ コウメイよりご連絡します。契約主体は株式会社EFFECTです。