業務が回らない理由は、人ではなく「仕組み」です。

AIエージェントで、現場DXを"実装"しませんか?

業務DX用
AIエージェント
新規AI
サービス開発
既存システムへの
AI機能追加

DXコンサルタント × AIエンジニアが
構想から開発、定着まで一気通貫で支援

こんな悩み、ありませんか?

Background

事務作業が属人化し、特定の人がいないと回らない

Background

人を採用したいが、集まらない・育たない

Background

業務が忙しすぎて、改善に手が回らない

Background

AIに興味はあるが、何から始めればいいかわからない

Background

ツールを入れたが、結局使われなくなった

Background

セキュリティや社内規定がネックでAI導入が進まない

私たちは

「AIを作る会社」

ではありません。

業務が回る
状態を作る

会社です。

貴社が抱える業務課題を

Port AIが解決します

私たちのアプローチ(他社との違い)

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よくあるAI導入

  • remove 技術ありき
  • remove 精度だけを評価
  • remove PoC止まり
  • remove 現場で使われない
check

私たちのAI受託開発

  • check_circle 業務起点・課題起点
  • check_circle 現場フローに組み込む設計
  • check_circle PoC → 本番 → 改善まで支援
  • check_circle 使われ続けるAI

サービス詳細

提供内容

  • check_circle業務ヒアリング・課題整理
  • check_circle実現性・費用対効果・リスク評価
  • check_circlePoC/MVP開発
  • check_circle本番開発・システム連携
  • check_circle導入後の改善・運用支援

対応可能領域

  • check_circle業務DX用AIエージェント
  • check_circle新規AIサービス開発
  • check_circle既存システムへのAI機能追加
  • check_circleセキュアAI基盤構築

サービスの流れ

STEP01
お問い合わせ・初回相談
STEP02
現状分析・簡易診断
STEP03
企画・要件定義
STEP04
PoC/MVP
STEP05
本開発・導入
STEP06
運用・改善

※部分支援・PoCのみも可能

導入事例

管理・間接部門DX

事例①|管理・間接部門DX

分断された管理業務を、AIエージェントで統合

課題

各チームが個別の表計算シートで管理。情報の透明性・信頼性が低下。

効果

情報の不透明性を解消。管理業務の属人化を排除し全社で同一指標を共有。

AIの役割
  • データの自動収集・正規化
  • 不整合・異常値の実格検知
製造・現場DX

事例②|製造・現場DX

QCフローを変えずにAI導入

課題

熟練作業者による目視検査への依存。人材採用難と事業リスクの増大。

効果

QC業務の継続性を確保。判断のバラつきを抑制し、品質の安定化を実現。

AIの役割
  • 製品外観の自動判定・分類
  • 検査結果の自動記録・可視化
全社基盤DX

事例③|全社基盤DX

機密情報を守りながらAI活用を実現

課題

厳格なセキュリティ要件により外部AI利用が不可。社内規定がネックになり活用が停滞。

効果

セキュアなRAG基盤を構築。シャドーAI利用を防止し、全社的なDXの土台を確立。

AIの役割
  • 社内文書検索・要約
  • セキュアな生成AI活用基盤
ホテル・接客DX

事例④|ホテル・接客DX

高齢者・訪日客にもやさしいフロントDX

課題

慢性的な人手不足。チェックインや館内案内の対応負荷が高く、品質にばらつき。

効果

音声対話AIで業務負荷を大幅軽減。ITに不慣れな層でも直感的に利用可能に。

AIの役割
  • 音声による質問理解・対話応答
  • 予約データ連携・履歴可視化

よくある質問

Q AIの知識がなくても大丈夫ですか?
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A

問題ありません。業務視点で整理し、専門用語を使わずに進めます。

Q PoCだけお願いできますか?
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A

可能です。まずは小さく検証するケースが多いです。

Q セキュリティ要件が厳しいのですが?
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A

オンプレ/VPC構成、権限・監査対応も含めて設計します。

AI導入に失敗する理由は、
「技術」ではなく「設計」です。

まずは、あなたの業務がAIに向いているか整理しませんか?