AI Lab
実装まで伴走する、
生成AIパートナー。
AIを「入れた」だけで止まっている会社に、現場が使い続けて成果が出るところまで伴走します。私自身、エンジニアではありません。経営者として、自分の会社の経理・採用・契約・調べものをAIで回せる形に作り替えてきました。その手順を、御社の業務に合わせて設計します。
Problem
こんな状態、ありませんか
- AIは気になるが、自社の何に使えるかが分からない
- ツールは入れたのに、現場で使われていない
- ベテランの段取り・ノウハウが、その人の頭の中だけにある
- 情報漏洩が怖くて、社員にAIを使わせられない
- 日報・報告書・議事録・調べ物に、時間が溶けている
ひとつでも当てはまれば、力になれます。
Why
「入れたのに使われない」3つのズレ
うまくいかない原因は、たいてい技術ではありません。技術・業務・人の3つのズレを、現場の業務に合わせてほどくのが研修と伴走の仕事です。
技術のズレ
ツールは立派だが、自社の業務に合っていない。話題のツールを入れただけでは、現場の作業は変わりません。
業務のズレ
どの作業に使うかが決まっていない。道具から入ると、使いどころを探すところで止まります。
人のズレ
使い方を教わっただけで、続ける理由が現場にない。社内で回す人がいないと、研修の熱は数週間で冷めます。
Data
83.3%
AI導入にあたり不足している情報の1位は「成功事例・活用事例などの情報」。何に使えるかが分からないことが、最大の壁になっています。
34.9%
製造・生産部門のAI導入率。総務・管理部門（68.3%）の約半分で、業務分野の中で最も低い水準です。
60.2%
製造業で職場の課題を抱える人が挙げた課題の最多は「人手不足・技能継承」。人に貯まった知識が残らないことへの危機感です。
出典：中小企業基盤整備機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」2026年3月（全国の中小企業10,000社対象・有効回収1,668社）／MMD研究所「製造業におけるAIの利用実態調査」2025年3月（製造業従事者2,500人。うち業務上の課題があると回答した1,587人が母数）
Services
提供サービス
生成AI研修
経営層・現場スタッフ向けに、業務に直結する生成AIの使い方をハンズオンで習得。座学で終わらせず、その後の業務実装まで設計します。
業務AI導入支援
日報・報告書の要約、問い合わせ対応の下書き、社内マニュアルの整備など、研修で得た知識を実務に落とし込み。現場業務にAIを組み込み、定着までフォローします。
業務AI実装・システム構築
現場の業務フローに合わせた業務AIシステムを設計・構築。図面や原価など外に出せない情報は、社内で完結する形（ローカルAI）でも対応します。
Program
社内にAIを回す「人」を育てる
研修を受けたその日で終わらせないために、社内でAIを回す担当者を育てます。全員が同じだけ使えるようになることより、「回す人」がいることのほうが、定着には効きます。
知る・体験する
まず全員を「使う側」に慣らします。調べもの・文章の下書き・要約など、明日から使える範囲から。
業務に組み込む
社内でAIを回す担当者を決め、育てます。自社の業務のどこに効くかを、担当者自身が選べる状態にします。
仕組みを内製する
推進担当が、簡単な仕組みを自分で作れるようにします。社内でそれが使われ続けることが、定着のエンジンになります。
Google Workspace・Microsoft 365、どちらの環境でも進められます。道具を差し替えるだけで、設計の考え方は同じです。
どなたが受けるかで、中身を変えます
経営者・管理職
AIで経営の何が変わるか、投資に見合うのか、社内の推進体制をどう作るか。判断する側に必要な材料をお渡しします。
一般社員
安全な使い方の基本から、文章・資料・メール・議事録・調べものへの活用まで。日々の作業が軽くなる範囲を確実に。
AI推進担当
社内ルールづくり、プロンプトの標準化、活用事例の集め方、社内への広げ方。回す側に必要な段取りを一緒に組み立てます。
Use Cases
業務別に、こう変わる
どれも特別なシステムではなく、いまある業務の一部をAIに下ごしらえさせる形です。御社の業務を伺い、この中から効くものを1〜2つ選ぶところから始めます。
事務・総務
会議を録音すれば、議事録や報告書の下書きが出てくる。清書と判断だけが人の仕事になります。
顧客対応
問い合わせや口コミへの返信を下書きまで用意。最後の一言だけ、人が自分の言葉に直します。
営業
提案書や見積の叩き台、商談メモの整理。ゼロから書く時間を、考える時間に振り替えます。
経営数値
数字を並べ替え、気づきの候補を洗い出すところまで。どう手を打つかを決めるのは、経営者です。
製造現場
図面や過去の仕様を探す時間を短くする。加工条件や段取りの記録も、後から引ける形で残します。機密が厳しい場合は社内で完結する形で。
技術伝承
熟練者の段取りや判断基準を聞き取り、若手が「この場合どうする」と聞ける形に。「あの人しか知らない」を減らします。
マニュアル整備
作業のやり方を話すだけで、手順書の形に整う。更新が止まったまま古くなったマニュアルを、生きた状態に戻します。
社内Q&A
社内規程や手順をAIに答えさせる。新人の「これ、どうするんでしたっけ」が先輩の手を止めません。
AIは「考える人」ではなく「下ごしらえをする人」です。決めるのは、御社です。
Flow
導入までの流れ
無料相談
まず困り事を伺います。準備は不要です。
課題整理
業務を一緒に棚卸しし、AIが効く所を選びます。
プラン提案
対象業務・人数・進め方をまとめてご提案します。
研修・実践
実際の業務を題材に、手を動かしながら進めます。
定着まで伴走
使われ続けているかを見ながら、仕組みを整えます。
Cost
研修費には、国の助成金を使える場合があります
最大75%
中小企業の場合の経費助成率（人材開発支援助成金・コースにより異なります）
厚生労働省の人材開発支援助成金には、事業展開やDXに向けた研修を対象とするコースがあり、要件を満たす場合、中小企業では研修経費の最大75%が助成されます。実質のご負担が大きく下がる可能性があります。
ただし、支給を保証するものではありません。コースごとに要件があり、研修を始める前に労働局へ計画届を提出する必要があります。助成率・要件は年度によって変わるため、対象になりそうかどうかは、ご相談の中で一緒に確認させてください。
最新の要件は厚生労働省「人材開発支援助成金」のご案内をご確認ください。
Why Us
現場で鍛えられた、
実装重視のAI。
大手コンサルが「戦略を語る」のに対し、Archible AI Labは「実装まで伴走する」ことで差別化します。
私はエンジニアではありません。経営者として、自分の会社の経理・採用・契約・調べものをAIで回せる形に作り替えてきました。だから「できて当たり前の人の話」ではなく、「できなかった人ができた方法」を、同じ目線でお伝えできます。
ベース業種は美容サロン業界。日々の予約管理・顧客カウンセリング・スタッフ教育・売上分析など、現場のオペレーションに合わせて生成AIを実装してきました。この「現場で鍛えられた」実装知見を、飲食・小売・士業・建設・製造など、あらゆる業界のお客さまにご提供します。
FAQ
よくあるご質問
小さい会社でも意味はありますか？
社内にAIを回す担当者を（半）専任で立てられる規模、目安として従業員15〜50人以上の会社が最も進めやすい形です。それより小さい場合は、経営者ご本人が推進役になる縮小版でご相談いただけます。
何から始めればいいですか？
道具を選ぶ前に、「揃えたい業務を1つ決める」ところからです。属人的になっている業務を1つ書き出していただければ、そこを起点に設計できます。無料相談では、その1つを一緒に選ぶところまで行います。
情報漏洩が心配で、社員にAIを使わせられません。
最初に決めるのは「何を外に出さないか」です。扱ってよい情報の線引きと社内ルールを作ったうえで使い始めます。図面や原価など外に出せない情報については、社内で完結する形（ローカルAI）で扱う選択肢もあります。
研修費に助成金は必ず使えますか？
いいえ、必ず使えるものではありません。人材開発支援助成金にはコースごとに要件があり、研修を始める前に労働局へ計画届を提出する必要があります。支給を保証するものではないため、対象になりそうかをご相談の中で一緒に確認します。
社内にエンジニアがいなくても回りますか？
はい。むしろ非エンジニアの担当者が自分で回せる形に設計します。私自身が非エンジニアの経営者として自社の業務をAIで回してきたので、専門用語ではなく現場の言葉でお伝えします。