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企業導入プロジェクトの経験共有

企業データを語らせ、経営課題に直接答える。

Owners and managers use AI to see production, operations, and sales as a whole, connecting ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, inventory, and finance databases and APIs, with OpenClaw, Dify, n8n, and dedicated Agent Skill practice.

スマホのWeChatでQRコードを読み取ればAIアシスタントを連携できます。追加プラグインは不要です。経営者は話すだけでデータを尋ね、全体像を把握できます。

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  • WeChatスキャンで連携
  • 追加プラグイン不要
  • データベースは読み取り専用
9:41● ● ▰
‹策経営参謀・小策···

〽 音声 8秒今月の経営データを見て、問題点を教えて。

社長
経

ERP、MES、会計データを読み取り専用で分析しました。華東地域の粗利益は3.2%低下し、その68%は3つのSKUの原材料価格上昇によるものです。

〽 音声 5秒どう解決すればよい？実行できる案をください。

社長
経

購買部門は3つのSKUについて再交渉し、営業部門は本日中に価格を更新することを提案します。粗利益率は2.1ポイント改善する見込みです。

転送先：購買マネージャー、営業責任者3つのSKUの価格改定実行リスト担当者・期限・確認指標
営

新しい価格はすべて更新し、主要顧客へ通知済みです。今週の新規受注の粗利益率は2.3%改善しました。

WeChatスキャンで連携

WeChatで読み取るだけで連携。追加プラグインは不要です。

これまで、経営上の答えを得るには――

01

データ抽出、表作成、繰り返しの調整データへ直接質問

02

部下の分析を数日待つ数分で手掛かりを取得

03

まず大規模システムを開発Skillで価値を先に検証

なぜ新たなレポートシステムではないのか

本当に希少なのは、経営者がいつでも答えを得て、それを行動に変えられることです。

AI is good at reading data and finding patterns; what an enterprise needs to lock in is its own metrics, decision rules, actions, and safety boundaries.

01
企業の現状

人がレポートを作るのを待つ

経営者が一言質問すると、部下は部門をまたいでデータを集め、定義をすり合わせ、表を修正し、何度も説明しなければなりません。数日後には、経営課題そのものが変わってしまいます。

私のアプローチ

経営者が自ら質問

スマートフォンのWeChatで一言話すだけで、AIが許可済みデータを即座に照会します。SQLを書く必要も、要望を先に技術者向けに言い換える必要もありません。

02
企業の現状

AIの誤操作が心配

生産、注文、会計のデータベースで試行錯誤はできません。1つの書き込み・削除コマンドでも、実際の業務に影響を及ぼすおそれがあります。

私のアプローチ

接続層で読み取り専用に固定

読み取り専用アカウント、クエリ許可リスト、最小権限、監査ログを使用します。Agentは許可済みデータを参照できますが、追加・変更・削除はできません。

03
企業の現状

分析はあるが、実行が途切れる

レポートで結論が出た後も、改めて会議を開き、タスクを分解し、進捗を催促する必要があります。実行結果は同じ分析の流れに戻りません。

私のアプローチ

課題発見から実行フィードバックまで

AIが実行可能な案を提示し、経営者はワンクリックで担当者に転送します。従業員がWeChatでフィードバックすると、指標が実際に改善したかを自動で検証します。

04
企業の現状

大規模システムの外注は期間が長すぎる

要件の繰り返し調整、画面と権限のゼロからの開発には多くの投資と時間がかかります。システムが完成する頃には、当初の課題が変わっているかもしれません。

私のアプローチ

Start with one specialized Skill

既存のAIと企業システムを再利用し、指標定義、業務ルール、実行フローだけを定着させます。ゼロからシステムを開発するより迅速で低コストです。

AI Agent field practice

「レポートを待つ」から「データに聞く」へ。

読み取り専用のデータベースとAPIでERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、販売在庫、会計などの業務システムを接続します。経営者はWeChatで連携したあと、企業データへ直接質問し、生産・業務・販売の全体像を把握できます。

01

WeChatで直接質問

スマホのWeChatでスキャンして連携します。プラグインは不要で、音声でも文字でも質問でき、SQLは不要です。

02

許可済みデータを読み取る

ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、販売在庫、会計、レポート、ファイルなどの許可済みデータソースに接続します。データベースは標準で読み取り専用とし、権限境界を明確かつ監査可能にします。

03

分析とクロス検証

複数の観点から異常と原因を探り、データの変化を業務アクションへ結び付けます。

04

意思決定の手掛かりを提示

生産・業務・販売の重要な変化をまとめ、結論、根拠、次のアクションを提示します。

要件に応じた技術選定

導入は出発点です。専用Skillがあって初めて業務に適合します。

General AI is good at fetching and analyzing data, but it does not natively understand each company's metrics, rules, and ways of working. General-purpose AI coding is still hard for non-programmers; I turn those specialist needs into repeatable Skills, faster and lighter than building a system from scratch.

OpenClawDifyn8nCustom Skill
Two approaches
従来型システム開発
長い期間・高いコスト
Agent Skill
より迅速に価値を検証

範囲が明確な分析・業務フロー要件では、Skillはゼロからのシステム開発より通常、軽量で迅速です。

異なる業界、同じクローズドループ

経営者のひとつの質問から、担当者の実行後の結果まで。

単なる「レポート分析」ではありません。AIが現状を把握し、理由と対応策を示し、従業員の報告後に効果まで検証します。Agentの名前も企業や利用場面に合わせて変更できます。

製造業生産納期管理官

朝会で遅延注文を特定し、滞っている工程まで追跡

現状

注文、生産計画、仕掛品、調達入荷はERP、MES、表計算ファイルに分散しています。生産責任者は毎日2時間かけて集計しても、経営者が見るのは昨日の情報です。

「今週遅延する注文はどれですか？資材、設備、人員のどこで止まっていますか？」
AIの実行内容

AIが納期、工程進捗、資材不足、設備停止をクロスチェックし、高リスク注文、その原因、影響を受ける顧客を一覧化します。

導入・実行方法

経営者は資材督促・生産計画リストを購買部門と現場に転送します。担当者がWeChatで報告すると、AIが予定納期を更新し、異常を継続的に監視します。

貿易企業貿易利益ウォッチャー

売上高を見るだけでなく、注文ごとの利益を適時に守る

現状

見積時には利益があっても、出荷時には為替、海上運賃、原材料、支払サイトが変化しています。営業担当者は受注対応に追われ、経理は月末になって初めて注文の赤字に気付きます。

「未出荷の注文で粗利益率がすでに12%を下回っているものはどれですか？なぜですか？」
AIの実行内容

AIがCRM、ERP、物流、会計データを読み取り、注文ごとにリアルタイムの粗利益を再計算して、運賃、為替、仕入コストの変化を特定します。

導入・実行方法

経営者は運賃再交渉、価格改定、回収督促のタスクを営業責任者へ送信します。実行結果がWeChatに戻ると、利益を自動で再確認します。

EC企業EC利益マネージャー

広告費が膨らむ前に、返金と在庫が利益を圧迫していることを発見

現状

店舗、広告、OMS、WMS、会計にはそれぞれ別の数値があります。GMVは伸びていても、高い返金率、低い粗利益、欠品間近のSKUは総額に隠れてしまいます。

「昨日よく売れたように見えて、実は売るほど赤字だったSKUはどれですか？」
AIの実行内容

AIが広告費、プラットフォーム手数料、返金、仕入価格、在庫を統合し、赤字SKUを特定して、出稿・価格設定・商品の問題を切り分けます。

導入・実行方法

運用担当者は広告停止、価格改定、補充のリストを受け取ります。調整後、AIが返金率、粗利益、在庫回転率が改善したかを比較します。

小売・チェーン店舗在庫コーディネーター

欠品と過剰在庫が同時に起きたとき、移送すべき店舗を特定

現状

本部が見るのは総在庫ですが、各店舗では欠品や在庫滞留が起きています。エリアマネージャーがWeChatグループで確認して回る頃には、移送の好機を逃しています。

「どの売れ筋商品が3日以内に欠品しますか？近隣から移送できる店舗はどこですか？」
AIの実行内容

AIが店舗別販売量、現在庫、入荷予定、配送リードタイムを組み合わせ、欠品リスクと店舗間移送の提案を作成します。

導入・実行方法

エリアマネージャーは移送指示書を店長と倉庫へ送ります。受領報告が戻ると、AIが欠品率と滞留在庫の変化を確認します。

その他3つのサービス領域

プロダクト開発から、専門アルゴリズムまで。

Each module has its own page with field scenes, cases, project outputs, and evidence.

02

個人向け無料プロジェクト

Slip Loomer

VS CodeとCursor向けの総合AIアシスタントであり、Agent製品・開発力を示す公開プロジェクトです。

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03

バイオメディカルアルゴリズムのプロジェクト経験

バイオメディカルアルゴリズム

On high-dimensional, sparse, and complex relational data, I have practiced analysis, feature engineering, and deep learning.

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04

販売・在庫予測プロジェクトの経験

売上・在庫予測アルゴリズム

販売量、価格、施策、周期データを評価可能な予測モデルへ変換し、在庫準備と事業計画を支援します。

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How the project was done

効果を検証してから、投資を拡大。

01

課題を明確化

事業目標、利用者、現行プロセス、期待する成果を確認します。

02

データを確認

データ品質、権限境界、技術的実現可能性を確認します。

03

小さく検証

最小実行可能版でAgentまたはモデルの効果を検証します。

04

Iterate and refine

Improve from real feedback and write clear usage notes.

その他のサービスを見る

Slip Loomerバイオメディカルアルゴリズム売上・在庫予測アルゴリズム