会社固有の業務システムを、
AIで超高速開発。

「うちのやり方」に合うシステムは、売っていない

売上の集計単位、締めのルール、給与の等級と手当の決め方 ── こうした業務は会社ごとに固有です。市販のパッケージやSaaSは「平均的な会社」に合わせて作られているので、導入するとどうしてもどこかで「うちのやり方」を曲げることになります。

かといって専用開発は高い、が今までの常識でした。AIでの開発は、ここを大きく変えます。実際に私たちが自社・グループでやった2つの例をご紹介します。

実例①: 過去の受注データから、受注予測カレンダー（実質2日で構築）

グループの印刷会社には、長年の受注データが蓄積されていました。ただ、使い道は月次の集計止まり。そこで「過去の受注パターンから、これから1〜3ヶ月の受注量を予測する」システムをAIと構築しました。

• 実質2日で本番稼働: 予測ロジックの設計から画面(カレンダー表示)まで、AIとの対話で構築
• 月合計の予測誤差は1割強: 複数年の過去データで答え合わせ(バックテスト)した実測値です
• 毎晩、自動で更新: 最新の受注を取り込んで予測を引き直し。翌朝には最新のカレンダーが見られます
• 使い道は人員計画: 「来月は忙しくなるか」を勘ではなくデータで見て、シフトと外注の判断に使っています

実例②: 人事・給与システムを、自社の制度のまま実装

人事・給与はその最たるもので、等級の刻み方、役職と手当の関係、評価と昇給のつなぎ方は、まさに会社の数だけ流儀がある領域です。グループ会社では、その固有の制度をそのまま実装した専用システムをAIと構築しました。等級と役職に応じた給与算定、社員ごとの情報管理、給与明細の表示、お知らせの通知までを一体で扱えます。

市販の人事システムなら、自社の制度のほうを「システムに合わせて」丸める場面です。専用開発なら制度はそのまま。AIによって、その専用開発が現実的な速さと費用でできるようになった ── これがこの事例の核心です。

学び: パッケージ選定の前に「作る」を選択肢に

これまで「業務システム=パッケージから選ぶもの」だったのは、専用開発が高すぎたからです。AIで開発コストが下がったいま、会社固有の業務ほど「作る」が合理的な選択肢になってきました。まずは「うちのあの業務、専用で作るとどれくらい?」の見立てから始めるのがおすすめです。