使い方が、人によって違う
プロンプトと判断基準が個人の手元にあり、担当者が変わると再現できない。
マーケティングオペレーションにAIを実装する
Kizashi AI実装は、広告、CRM、コンテンツ、分析などの業務を整理し、GPT／Claude／Geminiへ実装するサービスです。自社データと利用ルールを整え、AI研修を通じて社内で使い続ける状態まで作ります。
01Issue
「なんとなくのAI利用」から脱却する
導入するツールより、業務、データ、判断、承認をどう変えるか。個人の工夫を、組織で再現できるオペレーションへ変えます。
自社のデータが、AIにつながっていない
商品、顧客、ブランド、過去施策の情報が散在し、AIが正本を参照できない。
研修や試作が、実業務に残らない
一般的なAI研修や単発の試作だけで終わり、実務テスト、修正、更新の担当が決まらない。
02Method
現場を踏まえた。AI実装
AI実装支援とAI研修を、別々の施策で終わらせません。AIを動かす環境と、業務に合わせて使い直せる人を、同じ設計の中で作ります。
AI活用の業務設計
現在の広告、CRM、コンテンツ、分析業務を確認し、AIに任せる作業と、人が確認する作業を決めます。
利用環境の整備
既存契約、情報区分、権限、接続先を確認し、GPT／Claude／Gemini等を業務ごとに選定。Knowledge、指示文、テンプレートを整えます。
自社データの学習・参照設計
商品マスタ、顧客データ、ブランドルール、過去施策を整理し、Knowledge、RAG、追加学習などから必要な方式を選びます。
自社の仕事をAIで組み直す
参加者が実際に担当する業務を分解し、一部をその場で試作。担当、承認、最初の3か月を決め、現場で試した結果を実装へ戻します。
Case
社内データを、Geminiが参照できる知識へ。
食品メーカーのEC販促業務を題材に、商品情報、販促予定、配信実績、表現ルールを整理。必要な情報をRAGで参照できるGemini環境と、業務ごとの使い方を実装しました。
活用できるデータはある。AIが、自社を理解していない。
商品マスタ、販促カレンダー、過去の配信結果、表現ルールなど、活用できるデータはすでにありました。ただし、RAGなどでAIが必要な情報を参照できる環境はなく、自社の事情を十分に反映しない、一般論に近いアウトプットに留まっていました。AIは導入したものの、実務では使い切れていない状態でした。
社内データをAIにつなぐ
商品情報、販促予定、過去の配信結果、表現ルールを整理し、Geminiが必要な情報をRAGで参照できる状態にしました。
販促業務ごとの指示をつくる
コピー作成、施策の検討、レポート、表現チェックなど、EC販促の仕事ごとに使える指示とひな型を用意しました。
情報不足のときは確認させる
価格や商品情報に不足がある場合は、AIが推測で補わず、必要な資料や担当者への確認を促すようにしました。
普段の制作フローに組み込む
企画、素材確認、コピー作成、バナー制作、公開前確認まで、普段の制作工程の中でGeminiを使える流れにしました。
※実案件をもとに、社名、商品名、販促条件、実績数値などを匿名化・一般化しています。
03Deliverables
プロジェクト内での制作物
プロンプトだけではなく、誰が使っても同じ手順で再実行でき、利用後に直せる状態を残します。
マーケティング業務実装マップ
業務と工数、データ、判断、承認を整理し、実装候補の優先順位を示します。
AI活用ルール・Knowledge
正本、禁止事項、確認順、出力形式、承認、保存、更新を専用ルールにします。
動作するAI環境
GPT／Claude／Gemini等へKnowledge、指示文、テンプレート、ワークフローを実装します。
運用・効果レポート
利用回数、作業時間、修正率、例外、変更履歴を確認し、次の実装を決めます。
04Flow
実装プロセス
対象業務を確認し、利用するAIを選び、実装、現場テスト、改善まで進めます。
- 01
対象業務を確認する
現在の作業手順、利用中のAI、参照資料、困っている点を確認し、最初に実装する業務を決めます。
Current State - 02
利用するAIとルールを決める
ChatGPT、Claude、Geminiなどから業務と既存環境に合うものを選び、参照するデータ、禁止事項、確認者を決めます。
Design - 03
実際の業務へ実装する
自社データ、指示文、テンプレートをAI環境へ設定し、実際の広告、CRM、コンテンツ、分析業務で試します。
Implementation - 04
現場で使い、修正する
担当者が使った結果を確認し、回答のずれ、足りない資料、使いにくい手順を修正。更新方法まで残します。
Operation
05Pricing
料金
AI実装支援は月次で動かし、AI研修は対象業務、参加人数、実施回数に合わせて個別に設計します。
AI実装支援
月30万円- 現状把握・実装バックログ
- AI活用ルール設計
- 中規模実装1件／月
- 小改善2件まで／月
- 実データテスト・月次レビュー
※価格は税別。最低契約期間は3か月を想定しています。AIライセンス、API、外部SaaS費は含みません。正式条件は要確認です。
AI研修
個別見積- 対象部門・業務の事前確認
- 生成AIの判断基準と利用ルール
- 実業務の分解と試作
- 部門別の初期実装計画
- 研修後の実装レビュー
※対象業務、参加人数、実施形式、事前準備、研修後レビューの回数に応じて設計します。
06FAQ
導入前によく出る論点
まだ社内でAIをほとんど使っていなくても依頼できますか。
可能です。現在の業務、資料、判断基準を確認し、AIへ渡しやすい業務から優先順位を決めます。
ChatGPT、Claude、Gemini、何がおすすめですか？
一律には決めません。現在の契約、社内環境、扱うデータ、必要な機能、現場での使いやすさを確認し、業務ごとに選びます。すでに利用中のAIがあれば、その環境を優先して検討します。
「自社データを学習させる」とは、何をするのですか。
無条件に公開モデルへ学習させるわけではありません。データの内容、量、機密性、更新頻度を確認し、Knowledge、RAG、追加学習などから適した方式を選びます。
AI研修だけでも依頼できますか。
可能です。汎用的なツール説明だけではなく、対象部門の業務を事前に確認し、研修中に業務分解と試作まで行う形を基本とします。
マーケティングオペレーションにAIを実装する
対象業務や利用するAIが未定でも問題ありません。現在のマーケティング業務を確認し、何から実装するかを整理します。
AI実装について相談する
現在利用しているAI、変えたい業務、自社データの状況が未整理でも問題ありません。代表フォームから相談内容をお送りください。
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