AIを単なるツールではなく、
共に働くAI Crewへ。

AIを単なる便利なツールではなく、貴社のチームに加わる「新しい同僚」として迎える。それがQueryPie AIの考え方です。

QueryPie AIPは、貴社の業務フローやルールを理解する業務別AIエージェントを構築します。現場のAI Crewとして情報収集・データ整理・下書きなどの準備業務を自律的に分担し、人は判断と創造に集中することで、チーム全体の生産性と成果を高めます。

AI Crewがチームの一員として業務を分担するイメージ

AIに下準備を任せ、 人は判断と創造に集中する

判断前の業務はAIに任せ、人は本質的な仕事に集中します。

Before

一次対応に時間がかかる

情報が散らばり、調査と確認に時間がかかる
下準備が多く、本来の判断に時間を使えない

After

役割分担が整理され、本来の業務に集中

人による最終判断

最終判断
顧客対応
提案
企画
改善

AI

調査
整理
一次ドラフト
分析準備
リスク検知

導入は5ステップ。任せやすい業務から小さく始める

課題整理、テスト導入、試作、本番展開、改善まで一気通貫で支援します。

  1. Step 01

    業務課題ヒアリング

    時間がかかる業務、分散するデータ、任せたい作業範囲を整理し、業務が滞る場所を明確にします。

  2. Step 02

    対象業務の選定・テスト設計

    対象部門、利用データ、連携先、期待成果と評価指標を定め、効果が出やすい業務から始めます。

  3. Step 03

    試作版の構築

    業務フローに合わせてAIの役割、手順、参照データ、出力形式を設計し、触れられる形にします。

  4. Step 04

    PoC実施・評価

    実業務に近い条件で、回答品質、工数削減、運用しやすさを検証します。

  5. Step 05

    本番導入・改善横展開

    成果が確認できた業務から本番展開し、システム連携と権限を整えながら対象を広げます。

実務での安全なAI活用を支える、QueryPie AIP

自律したAIエージェントの実務性能とガバナンスを支える、エンタープライズAI基盤です。

Secure Enterprise AI

QueryPie AIP

AIエージェントの実務性能とガバナンスを支える中核基盤

頭脳 Brain

マルチLLM / データ保護
  • 業務特性に合わせて最適なLLMを使い分け
  • 入力した社内データの外部学習はなし

連携 Connect

社内連携 / アクセス制御
  • ゼロトラスト基準で社内システムと繋がり文脈を理解
  • QueryPieが誇る厳格なアクセス制御

業務知識 Knowledge

業務再現 / 事実参照
  • 手順書を記憶しハルシネーションを抑える
  • 自社の信頼できるデータを参照

統制 Governance

監査ログ / 人の承認
  • エンタープライズ水準の監査ログ
  • シャドーAIや情報漏洩リスクを低減

まずは、最も負荷の高い業務から

改善インパクトの大きい業務を起点に、業務フローや運用ルールに合わせて設計します。まずは効果が見えやすい領域から小さく始められます。以下は、実際にご相談の多いユースケースです。

現場は仕事が進むスピードを、経営は投資対効果を実感

AIツールを1つ増やした感覚ではなく、実務を支えてくれる新しい同僚という感覚に近いです。
MK

マーケティング担当者

B2B事業会社

問い合わせ対応の初動が圧倒的に速くなり、担当者が本当に時間を使うべき難易度の高い案件や攻めのサクセス業務に集中できるようになりました。
CS

カスタマーサポート責任者

SaaS運営チーム

会議前に必要な市場データや議事録が先に整理されているので、分析担当の準備負荷が劇的に軽くなりました。
BD

事業企画マネージャー

成長フェーズ企業

最初から大きく変えず、まずはこの1つの業務だけと小さく始められたので、現場への導入もスムーズでした。
OP

オペレーション統括

業務支援組織

固定費ではなく、業務量に応じたクレジット制

人数ではなく、どれだけの業務を支援したかに応じた料金設計。大きな初期費用をかけず、最もボトルネックの大きい業務から始められます。

必要な分だけ使える

繁忙期と閑散期に合わせて利用量を調整し、無駄の少ない運用が可能です。

部署をまたいで管理

複数部署でも共通クレジットで管理でき、展開時のコストを把握しやすくします。

AI Transformation ホワイトペーパー
経営層向けAIトランスフォーメーション日本市場

なぜ今、日本企業がAIトランスフォーメーションに取り組むべきなのか

世界と日本のAI活用の差を踏まえ、AIを全社の生産性と成長へつなげる実践的なプロセスと変革指針を解説します。

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どの業務から始めるべきか、一緒に整理しませんか?

対象業務が明確でなくても問題ありません。ボトルネック整理からPoC、本番展開までご一緒します。