What AI can do
使っている技術
何を使って、どこまでできるのか。それぞれに、向いている業務・向かない業務・ご依頼の形を書いています。料金は相談のときにお伝えします。
Where AI stands
AIで今できること・できないこと
2026年に公表された調査と実験から、確かめられていることだけを書きます。
できること
- 文書の作成・要約・校正は、企業の生成AIの使い道で最も多く（45.1%）、使っている企業の86.7%が効果を感じています。帝国データバンク 2026年3月調査
- 生成AIを積極的に使う中小企業では、メール・報告書・議事録の作成と要約に使う割合が74.0%です。商工中金 2026年1月調査
苦手なこと
- 人がおよそ1.6時間かけるパソコン作業を丸ごと任せると、最も成績の良いAIでも、最後までやり切れたのは20.6%でした。制約を見失う、確認を省く、聞かずに推測する、が主な失敗です。OSWorld 2.0（2026年6月）
- 同じ小さな手順を大量に繰り返す作業でも苦戦し、人が手順を一度見せると改善しました。OS-Marathon（2026年1月）
「効果を感じている」は回答した企業の評価で、作業時間を測った値ではありません。
RAG（社内資料検索AI）
根拠の文書を示して回答する
資料を読める形に整えて索引を作り、質問のたびに関係する箇所を探してから答えを作ります。AIの知識だけに頼らず、手元の資料から答えるので、答えには「どの文書のどこか」が付きます。資料に無いことは「見つからない」と返します。精度は資料の整い方で決まるので、最初に資料を1か所に集めるところを一緒にやります。
- 向いている業務
- 規程・マニュアル・過去の資料が多く、「どこに書いてあるか」を人に聞いている職場
- 向かない業務
- 資料がまだ無い／毎回判断が変わる問い（資料から答えは出せません）
- ご依頼の形
- 業務自動化（社内資料検索型）。複数の部署にまたがる場合は個別開発
GraphRAG
資料同士のつながりをたどって答える
通常の方式は「意味が近い文章」を探します。この方式は、人・物・出来事の「つながり」を先に図にしておき、それをたどって答えます。複数の文書にまたがる問いに強い一方、準備の手間と費用が上がります。まず通常の方式で試し、足りないと分かってから検討します。
- 向いている業務
- 文書を横断した問いが日常的にある／文書が数千件を超える／通常の方式で品質差が確かめられている
- 向かない業務
- 文書が少ない／更新が毎日ある／まず動くものが欲しい段階
- ご依頼の形
- 通常の方式で試したあとに見積もります。最初からこの方式を勧めることはしません
向いているかの目安（3つ以上当てはまれば検討）
- 複数の文書をまたいで「関係」を問う質問が、週に何度もある
- 文書が数千件を超えている
- 通常の方式（RAG）を試して、足りない場面が具体的に分かっている
- 文書の更新が週〜月に1回程度で、毎日ではない
- 月に数千〜数万円の利用料を許容できる
AIエージェント
「○○担当」— 決めた範囲の手順を、道具を使って進める
1つの仕事について、読む・探す・下書きする・記録するといった手順を、決めた道具（スプレッドシート・メール・API）を使って進めます。外部に影響する操作（送信・公開・支払い）は承認待ちとなり、人が承認するまで実行されません。すべての操作は記録に残り、いつでも停止できます。
- 向いている業務
- 同じ手順を毎日繰り返す仕事／材料が決まった場所にある仕事
- 向かない業務
- 毎回判断が変わる仕事／材料が人の頭の中にしかない仕事
- ご依頼の形
- 業務自動化。1業務ずつ
自動化（GAS・API・小さな業務システム）
1業務だけの小さな仕組み — AIは、あってもなくてもよい
スプレッドシートと Google Apps Script、各サービスの公式API、必要なら Cloudflare Workers で、1つの業務だけを動かす小さなシステムを作ります。AIが不要な業務にはAIを使いません。納品時にソースコードと手順書をお渡しし、導入後のサポートも行います。似た業務の依頼が増えるほど共通部分をテンプレート化し、次回の費用を抑えます。
- 向いている業務
- SNSの下書きと予約、伝票の転記、日報の集約、問い合わせの仕分けなど
- 向かない業務
- 基幹システムの置き換え／大人数が同時に使う仕組み（別の設計になります）
- ご依頼の形
- 業務自動化（下書き型・転記型）。AIが不要な業務にはAIを入れません
ローカルLLM（社内完結型AI）
データを社外に出さない
AIをご自身のPCやサーバーの中で動かし、資料を外部に送らない形です。運営者は、公開されているモデルを社内のPC・サーバー で動かし、資料検索（RAG・GraphRAG）、用途に合わせた調整（ファインチューニング・LoRA）、カスタムのAIまで手元で作っています。クラウドのAIより性能が落ちる場面はあり、機材が要ります。患者情報・契約書・人事の資料のように「外に出せない」ものが中心なら、最初からこの形を選びます。
- 向いている業務
- 機密の資料が中心で、外部サービスに送れない職場（医療機関・士業・人事）。一覧の業務はどれも、社内のPC・サーバーでも構築できます
- 向かない業務
- まず試したい段階（クラウドで小さく始める方が早い）／機材を置けない・管理する人がいない
- ご依頼の形
- 内容により異なるため、初回相談で目安をお伝えします
このサイトの構成（記事が自分で増えるホームページ）
AIが書き、別のAIが確かめ、テストを通ったものだけが公開される
記事の下書きをAIが書き、別のAIが出典を実際に開いて確かめます。自動テストを通ったものだけが公開され、文章もコードも Git に履歴が残ります。配信は Cloudflare Workers です。AIの書き込みはすべて記録に残り、人がいつでも停止できます。いま公開しているのは記事 82 本と開発日誌 5 本。うまくいかなかったことも、日報にそのまま書いています。
- 向いている業務
- 更新が止まっているホームページ／ブログを続けたいが書く時間がない事業
- 向かない業務
- 本人が承認しない記事を量産すること（検索エンジンの方針に反し、こちらも作りません）
- ご依頼の形
- 個別のシステム開発。既存のホームページに足す小さな版はご相談ください
どれが自分の仕事に合うか迷ったら、仕事の例から選ぶか、そのまま相談してください。どちらからでも、相談は同じ窓口です。