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トップ支援事例

FREX / WORKS

現場から
仕事を変える

散らばった情報を整理する
何度も繰り返す作業をつなぐ
つくった仕組みを現場に引き継ぐ

FREXが取り組んできた
現場の課題と支援内容をご紹介します

守秘義務のため一部の事例は業種・属性のみを掲載しています。協業案件はFREXの担当範囲を記載しています。

AIエージェントの導入から
運用体制づくりまで

AIエージェントの開発と事業を支える仕組みづくり

FREXが担当した仕事
  1. 01業務に合わせる

    AIエージェントの
    個別設計・開発・導入

  2. 02運用をつなぐ

    案件管理・請求管理・
    サポート窓口の開発

  3. 03使い続けられる形へ

    マニュアル・研修動画・
    保守体制の整備

背景

AIエージェントの導入事業を立ち上げるには、営業・販売に加えて開発・導入・保守を担う体制が必要でした。顧客への導入と並行して案件の進捗や請求、問い合わせ対応を管理する基盤も求められていました。

担当したこと

DEEP HOLDINGSが営業・販売を担い、FREXは顧客業務に合わせたAIエージェントの開発・導入・保守を担当。事業サイト、案件管理CRM、請求・入金管理、顧客向けサポートポータルも開発しました。

整えたもの

導入マニュアル、研修動画、セットアップ手順を整備。導入後の問い合わせ受付や情報配信まで含めて継続して支える仕組みをつくりました。

書類の転記から
承認・帳票作成までつなぐ

現場との定例を通じて業務の整理から開発・引き継ぎまで支援

書類から帳票までの流れ
  1. 01読み取る

    スケジュール・請求書の
    PDFや画像を読み取り

  2. 02確認する

    内容を確認して
    段階ごとに承認

  3. 03帳票にする

    入力内容から
    報告書・収支表を作成

背景

出演スケジュールや請求書を人が読んで転記し、紙やメールで承認していました。収支管理では同じ数字を複数の帳票へ入力する作業も発生していました。

担当したこと

定例で業務を整理し、経理・営業などのチームを横断して支援。書類の読み取り、承認、帳票生成、未入力案件へのリマインドを一連の業務として設計しました。

整えたもの

出演料・収支管理などの業務システムを開発・導入。Google Workspaceへの移行、操作説明、保守・改修の引き継ぎまで支援しました。

過去の対応を
次の人が使える知識に

問い合わせ履歴の整理と検索・回答支援の仕組みづくり

対応履歴を業務知識にする流れ
  1. 01整理する

    過去の問い合わせと
    対応内容を分類・構造化

  2. 02参照する

    類似ケースを検索して
    根拠のある回答下書きへ

  3. 03引き継ぐ

    FAQ・サポート窓口・
    開発保守手順を整備

背景

保守問い合わせが蓄積する一方で対応ノウハウは担当者に依存していました。過去に答えた質問でも毎回回答を組み立て直す状態でした。

担当したこと

過去の問い合わせ履歴を分析・構造化。類似ケースの検索と過去の対応を根拠に返信の下書きをつくる回答支援を構築し、標準FAQを整備しました。

整えたもの

問い合わせ受付や対応状況の確認をまとめるサポートポータルを開発。個人情報などの除去、開発保守手順書の整備、保守チームへの引き継ぎまで支援しました。

地域の情報を
出典とともに届ける

LINEから質問できる地域情報の案内窓口を開発

情報を案内する仕組み
  1. 01質問を受ける

    LINEから
    話し言葉で問い合わせ

  2. 02資料を参照する

    地域の観光情報や
    統計データを検索

  3. 03出典を添える

    参照元を示して
    回答を返す

背景

地域の観光情報や統計データを住民や来訪者が調べやすい窓口が求められていました。情報の根拠を確認できることが設計上の大切な条件でした。

担当したこと

地域情報を検索・参照して回答する構成とLINE上の問い合わせ窓口を開発。観光情報・地理情報を自然な言葉で質問できるようにしました。

設計で重視したこと

回答に参照元を添え、利用者が根拠をたどれるようにすること。処理に応じてAIモデルを使い分け、回答内容と運用コストの両面を検討しました。

日々の業務で
AIを使うための研修

現場の仕事を題材にした実践型のAI研修

研修の進め方
  1. 01仕事を知る

    現場の業務と
    使いどころを整理

  2. 02手を動かす

    実際の業務を題材に
    AIの操作を実践

  3. 03業務につなげる

    日々の仕事に
    組み込む方法を検討

背景

AIを使う人が一部の担当者に限られ、組織の業務へ広げることが課題でした。難しさを感じる人も自分の仕事との関係をつかめる内容が求められていました。

担当したこと

現場の業務プロセスを踏まえて研修を設計。受講者が実際に手を動かし、日々の仕事での使い方を試せる内容にしました。

設計で重視したこと

機能を知るだけで終わらず「自分のどの仕事にどう使うか」を考えられること。現場のプロセスにAIを組み込む視点で支援しました。

依頼メールから
案件管理の下書きをつくる

依頼内容の抽出から案件管理表の下書き作成まで

AIの下書きを人が確認する流れ
  1. 01依頼を読み取る

    メールから案件名・
    日程・予算などを抽出

  2. 02人が判断する

    下書きを確認して
    承認・却下・保留を選択

  3. 03管理表へ反映する

    承認した案件を
    タレント別のシートへ転記

背景

出演依頼が日々メールで届き、担当者が一つずつ読んで案件管理表へ転記していました。転記の手間と依頼の見落としが課題でした。

担当したこと

受信メールを定期的に確認し、依頼内容を抽出して管理表の下書きを作成する仕組みを構築。タレント名の表記ゆれ、重複転記、営業メールの除外にも対応しました。

設計で重視したこと

AIが作成した下書きを人が確認・修正してから登録すること。承認した案件を管理表へ転記する流れにして、判断が必要な箇所を人の手元に残しました。

各事例は支援時点の取り組みを紹介しています。掲載した図は支援内容や業務の流れを整理したものです。

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