人工知能（AI）
会計上の特定の項目を動かすAI活用を少数に絞り込み、お客様自身の記録をもとに構築し、誰かが頼りにする前に実際の質問で検証します。
当社の視点
THEFOCUSのAI支援は、AIによってどのコスト、売上、リスクの項目を変えるべきかを見極め、それを実現する機能を構築・検証し、AI回答エンジンから自社に到達でき、正しく説明される状態をつくるところまでを対象とします。活用領域の選定、生成AIアシスタントとAIエージェント、自社の記録を用いた機械学習、ガバナンス、そしてツールを実際に使われるものにするための業務上の変更を含みます。どの機能にも、測定済みのベースラインと文書化した制約条件があります。
期待外れに終わるAIプログラムの多くは、長い活用候補リストから始まり、ベースラインを持っていません。パイロットはデモで評価され、デモは好印象を与えますが、ツール導入前にその業務にどれだけの時間とコストがかかり、どれほどの頻度で誤りが起きていたかは誰も記録していません。当社は会計から出発します。受注1件あたりのサービスコスト、見積回答までの所要時間、財務チームが請求書の勘定科目付けに費やす時間など、特定のP&L項目に関わる業務を選び、現状のまま測定します。そのうえで初めて、モデル、ルール、あるいはより良い入力フォームのどれが改善につながるかを判断します。
事業基盤のある企業で当社が目にする価値の大半は、対象を絞った機能から生まれます。自社のコンテンツをもとに製品やポリシーに関する質問に答えるアシスタント、サービスチケットを振り分ける分類器、指名された担当者が出力を承認する文書作成ツールなどです。こうした機能の成否は評価で決まります。質問がどの経路をたどったかだけを確認するテストは、回答が誤っていても合格してしまいます。そのため当社は、実際の顧客や社員の質問から回帰テスト用のセットを作成し、回答を読み、すべての失敗を恒久的なテストとして残します。当社は自社プロダクトと納品するソフトウェアの中でAI機能を構築・運用しているため、評価、運用コスト、失敗のパターンに関する助言は、実際の運用経験に基づいています。
もうひとつの論点は社外にあります。購買担当者はChatGPT、Perplexity、GoogleのAI機能にどのサプライヤーを選ぶべきかを尋ね、これらのシステムはクロールして確認できる情報から企業を説明します。情報源の選定方法を公開している提供者はないため、当社は順位や引用を約束しません。取り組むのは、文書化されており、お客様が管理できる部分です。robots.txtとCDNでのクローラーのアクセス、スニペットの制御、一貫したエンティティ情報、そして引用に値する一次情報を載せたページです。
クライアント支援の内容
AI戦略・投資対効果
特定のコスト、売上、リスクの項目に結びついたAI活用の候補を少数に絞り、それぞれに測定済みのベースライン、運用コストの見積もり、停止の基準を設けます。
詳しく見る生成AI・AIエージェント
お客様自身のコンテンツとシステムをもとに構築するアシスタント、文書作成ツール、業務エージェント。実際の入力による回帰テスト、文書化した制約条件、人による承認を備えます。
詳しく見るAI検索での可視性（AEO・GEO）
ChatGPT、Perplexity、GoogleのAI機能に向けたクローラーのアクセス、エンティティの明確化、構造化データ、引用されうるコンテンツ。順位は約束せず、観測によって追跡します。
詳しく見る機械学習・高度分析
お客様自身の受注、元帳、ログを用いた需要予測、セグメンテーション、購買傾向スコア、例外検知。モデルを支えるだけのデータ量がある場合に限って構築します。
詳しく見るAIガバナンス・リスク管理
AI利用の台帳、利用ポリシー、ベンダーとデータのレビュー、評価記録、リスクに見合った統制。法的助言ではなく、実務としての統制づくりです。
詳しく見るAI活用の定着・オペレーティングモデル
責任者、受付窓口、承認、プロセスの再設計、役割別の研修によって、購入したAIツールを日常業務に組み込み、利用状況と業務成果で測定します。
詳しく見る
経営課題
01
ベースラインのないパイロット
複数のチームがAIツールを試し、どのパイロットも有望と報告されますが、ツール導入前にその業務にどれだけのコストと時間がかかっていたかを示せるものはありません。投資判断は印象に基づいて下されます。
02
回答を読まないテスト
チャットアシスタントは自らのテストに合格しても、顧客が実際に尋ねる質問には誤った回答を返します。テストが確認していたのは質問がたどった経路だけで、回答そのものは一度も読まれていなかったためです。
03
運用コストが判明するのは公開後
実際のトラフィックが流れ始めると、従量課金のモデル、検索拡張、モニタリングが会話1件ごとにコストを上乗せします。しかし、そのコストを、機能で削減するはずだった人手の業務と比べた人はいません。
04
意図せず回答エンジンから見えない状態
スクレイパー対策として設定したファイアウォールのルールが、AI検索の依拠するクローラーまで遮断していることがあります。あるいは、屋号、正式な社名、ディレクトリ上のプロフィールがそれぞれ異なる表現で事業を説明しているため、回答エンジンがどの組織について読んでいるのかを判別できなくなっています。
05
誰も承認していない先へのデータ流出
社員が顧客の記録を公開AIツールの個人アカウントに貼り付けており、どのベンダーがどのデータを受け取っているのか、その利用規約がデータを学習に使うことを認めているのかを示す一覧がありません。
06
ライセンスは購入したが、業務は変わらない
AIのライセンスを全社で購入しても、使っているのは一部の人だけで、対象業務を取り巻くプロセス、承認、職務記述はまったく変わっていません。
アプローチ
モデルを選ぶ前に業務のコストを算出
チケット、ログ、タイムシートから、現状の業務の件数、時間、コスト、エラー率を測定し、それと照らして各選択肢の運用コストを見積もります。
お客様自身の記録をもとに構築
アシスタントは、お客様の文書、製品データ、ポリシーをもとに回答し、社員には情報源を示し、対象範囲外の質問には回答しません。
実際の入力で評価
すべての機能を、現実的な質問や事例に対して「含めるべき内容」と「含めてはならない内容」の両面から検証し、リリース前に、あらゆる失敗を恒久的な回帰テストに組み込みます。
制限、承認、ログを備えた運用
支出、顧客への連絡、データの削除を伴う操作には、指名された担当者の承認を必須とします。すべての実行をログに記録し、機能ごとに停止手順を文書化します。
動かすはずだった項目を測定
公開後は、目標とする指標をベースラインと比較し、運用コスト、精度、利用状況を報告します。コストに見合う成果を上げない機能は停止します。
支援実績
すべて見る成果の評価方法
- 公開前に測定したベースラインに対する、業務1件あたりの時間とコスト
- 変更のたびに実施する、実際の質問で構成した固定の回帰テストセットでの精度
- 責任者が修正なしで承認したAI出力の割合
- 会話1件または業務1件あたりの月次運用コスト
- Search ConsoleにおけるGoogleのAI機能からのトラフィックと、回答エンジンが事業をどう説明しているかを抽出して記録したもの
支援範囲の線引き
- 当社は、実績のある商用モデルやオープンモデル、そしてお客様自身のデータをもとに構築します。基盤モデルの学習や、独自の大規模言語モデルの提供は行いません。
- ガバナンス支援の対象は、AI利用の台帳、ポリシー、統制、その証跡です。法的助言ではありません。EU AI法（AI規則）、データ保護法、業種別規制に関する問題はお客様の法律顧問が扱い、当社はその顧問と連携して進めます。
- いかなるAI回答エンジンにおいても、順位、言及、引用を約束することはありません。また、llms.txtを順位決定の要因とは見なしていません。
- AI機能は、文書化した制約条件のもとで、定義された業務に範囲を限定します。自律的な意思決定者として提示することも、検証していない能力を主張することもありません。
THEFOCUSとのプロジェクトの始まり方
最初の対話では、お客様の状況を伺います。お役に立てると判断した場合は、より大きなご契約の前に、成果物を定めた範囲限定の診断をご提案します。
この件について相談する01
実務に即した対話
実際にプロジェクトを率いる担当者と45分間お話しいただきます。意思決定の内容、その背後にあるシステム、期限について伺います。
02
範囲を絞った診断
閲覧のみの権限、固定の期間、書面による所見。記録から何がわかるか、それがどれだけのコストにつながっているか、まず何を変えるべきかをお示しします。
03
実行に移せる計画
変更内容、責任者、評価指標、対象外の事項を書面にまとめます。その後は同じチームが構築と測定を担うか、確実に引き継ぎます。
- 責任を担うひとつのチーム
- 診断した担当者が、そのままシステムを構築し、成果を測定します。
- 課題ごとに選ぶパートナー
- 必要な部分には独立系の専門家が加わり、契約はひとつにまとめます。
- ダッシュボードより先に記録を
- 提言の根拠とする前に、注文データ、元帳、ログを突合します。
経営層からよくいただくご質問
AIの取り組みは、どこから始めるべきですか。
すでに追跡しているP&L項目に関わり、測定できるだけの頻度で発生する業務をひとつ選ぶところから始めます。現状の進め方を記録し、実際の業務の一部でAIによって改善するかを検証し、その結果を見て判断してから対象範囲を広げます。
AI機能を構築するのですか。それとも助言のみですか。
構築します。アシスタント、文書作成ツール、エージェント、システム連携は中核チームが構築し、専門的なデータ業務やエンジニアリング業務にはパートナーを迎えます。コード、プロンプト、テストスイート、設定は、最終的にお客様自身のアカウントに置かれます。
どのモデルを使いますか。
実績のある商用モデルとオープンモデルの中から業務ごとに選び、お客様自身のテストセットで精度、運用コスト、速度、データの取り扱い条件を比較します。基盤モデルの学習は行いません。
ChatGPTやGoogleのAIによる概要で引用されるようにできますか。
情報源の選び方を公開している提供者はないため、誰にも約束はできません。当社が行うのは、回答エンジンがお客様のページに到達でき、どの組織であるかを判別でき、引用に値する一次情報を見つけられる状態をつくることです。そのうえで、エンジンがお客様をどう説明しているかを継続的に追跡します。
AI関連の業務で、当社のデータはどのように扱われますか。
データを送る前に、各ベンダーの保存期間、学習への利用、処理拠点に関する規約を確認します。ベンダーが提供している場合は学習を無効にしたビジネスアカウントを使い、各機能が扱うデータを、その業務に必要な範囲に限定します。
LocalBoostHQとFocusADS.aiは、この支援とどう関係していますか。
どちらも当社の自社プロダクトです。LocalBoostHQは、ウェブサイト、Google ビジネス プロフィール、ローカルSEO、広告を扱う地域ビジネス向けの稼働中のサービスで、地域企業がAIの回答にどう表示されるかに直接関わります。FocusADS.aiは、開発中のパッケージ型の広告運用代行サービスです。このページで紹介しているAI関連のプロジェクトは、THEFOCUSが直接提供します。
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