問い合わせ、営業、査定、検索、申請などAI化すべき業務を棚卸し。
文書、CRM、SaaS、履歴データを安全に利用できる形へ整備。
RAG、エージェント、画像認識、音声AIを業務画面やAPIへ接続。
回答品質、利用状況、業務効果を測り、現場に定着させる。
国内のAI導入支援企業では、単発のチャットボット構築ではなく、業務変革、データ基盤、ガバナンス、定着化を組み合わせた支援が主流になっています。RakuCloudではこの流れを踏まえ、中小・中堅企業でも実行しやすい粒度に落とし込み、既存業務システムとつながるAI活用として提供します。
AIで何を自動化するかだけでなく、どの業務KPIに効かせるかを定義します。
文書、FAQ、商談履歴、問い合わせ履歴を検索・回答できるナレッジ基盤にします。
AIを単独ツールにせず、CRM、SaaS、承認、通知、データ登録まで接続します。
権限、監査、評価、改善サイクルまで設計し、現場で使われ続ける状態を作ります。
AIの技術選定だけでは、業務成果にはつながりません。業務・データ・システム・運用を同時に設計する必要があります。
検証環境では動いても、既存業務や現場オペレーションに組み込めず本番化できない。
PDF、Excel、CRM、チャット、ファイルサーバーが分断され、AIが参照できる状態になっていない。
精度、根拠、ハルシネーション、利用率を測る仕組みがなく、改善判断が属人的になる。
個人情報、機密情報、権限、ログ、外部送信の扱いが曖昧なまま導入が進められない。
AIの回答だけで終わり、SalesforceやSaaSへの登録・通知・承認まで自動化できない。
利用ルール、教育、改善窓口、運用責任が決まらず、使われないAIになってしまう。
構想策定だけ、PoCだけ、チャットボットだけで終わらせず、業務アプリ・CRM・SaaS連携まで含めて成果が出る単位で設計します。
業務棚卸し、データ棚卸し、AI適用可能性診断、費用対効果、優先順位を整理し、実行計画へ落とし込みます。
PDF、マニュアル、FAQ、商談資料、問い合わせ履歴を整備し、根拠付き回答ができる社内AI検索を構築します。
問い合わせ分類、見積ドラフト、通知、データ登録、タスク作成など複数ステップの業務をAIで自動化します。
Salesforce、NocoBase、楽Platform、HubSpot、kintone、SlackなどへAIの結果を反映し、業務データとして活用します。
権限、監査ログ、回答評価、改善サイクル、利用ルールを整え、現場で安心して使える運用を作ります。
RakuCloudはSalesforce導入支援、NocoBase導入・開発、楽Platformの自社開発を行っています。そのため、AIを「回答するだけのツール」にせず、業務データ更新、通知、承認、レポート、継続改善まで含めて設計できます。
PDF、FAQ、商談履歴、査定画像、通話記録などを取り込み。
検索、回答、分類、判定、次アクション生成を実行。
顧客、商談、ケース、タスク、通知へ自動反映。
回答品質、利用状況、効果を見える化し継続改善。
業務フロー、利用データ、既存システム、制約条件を整理します。
実現性、効果、リスク、運用負荷をもとに優先順位を決めます。
回答品質、根拠、処理時間、業務削減効果を検証します。
AI機能を業務画面、CRM、SaaS、通知フローに接続します。
利用状況を見ながら、プロンプト、データ、業務ルールを改善します。
製品マニュアル、規程、議事録、過去提案書を横断検索し、根拠付きで回答。
メール、フォーム、電話反響を分類し、回答案、ヒアリング、担当者通知を自動化。
商談履歴から次アクション、提案文、見積ドラフト、フォロー文面を作成。
画像認識と価格ロジックを組み合わせ、商品分類、状態判定、査定を支援。
会議、通話、活動履歴を要約し、CRMや社内共有用の記録を自動生成。
古い業務フローや手作業を棚卸し、SaaS連携・AI自動化へ段階移行。
RAG、画像認識AI、AI架電など、RakuCloudが実際に支援したAI活用プロジェクトをご紹介します。
反響対応、初回架電、ヒアリング、査定予約、Salesforce反映まで自動化した事例。
可能です。業務棚卸しとデータ確認から入り、実現性と効果が高いテーマを選定します。
Salesforce、NocoBase、楽Platform、Slack、各種SaaS、社内APIとの連携を前提に設計できます。
権限設計、ログ、参照範囲、外部送信、利用ルール、回答評価を整理し、段階導入できる形を提案します。
RAG、AIエージェント、画像認識、AI架電、Salesforce連携まで、現在の業務とデータ状況に合わせて現実的な導入計画をご提案します。
