業務効率化プロジェクト実績
ACHIEVEMENTS
当社は、SEO・CRO・制作ディレクション・業務効率化（Python/AI）を軸に、現場の手作業を“再現性のある仕組み”へ置き換える支援を行っています。
このページでは、業種ごとの課題に対して「何を解決し」「どのような手法・技術で実現したか」をプロジェクト単位で紹介します。
各プロジェクトは、必要に応じてPoCで成立性を検証したうえで、実運用・納品・内製化支援まで行っています。
当社の提供形態（納品物・支援範囲）
- Pythonコード一式
- Web上で使用可能なツール
- Excelの完成品（報告書・監査表・比較表など）
- Pythonの使い方レクチャー
- 内製化できるように定着支援（運用サポート）
- ワークフロー自体の改善
プロジェクト一覧
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WebサイトSEO基本項目自動監査システム
- 課題
- 手動SEO監査に時間がかかり、チェック漏れも起きる。監査結果の共有が属人的で標準化できなかった。
- 解決策
- クロール済みExcel/CSVをアップするだけで監査レポートを自動生成し、権限付きで共有できる仕組みを構築。
- 技術
- Flask + SQLite + Flask-Login。pandas/openpyxlで監査Excelを自動生成。
- 成果
- 監査データ作成 約6時間 → 約10分（大幅削減）
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社内ナレッジ参照チャットボットAI（PoC）
- 課題
- 機密情報を扱う前提で、データ漏洩リスク（再学習不可）、アクセス制御、会話履歴/ログ管理、 プロンプトインジェクション対策などの要件を満たしたチャットボット基盤が必要だった。
- 解決策
- DifyをAWS上に自前ホスティングし、Amazon Bedrock＋RAG構成で回答品質と安全性を両立。 管理者（ユーザー管理・履歴管理）＋利用者（ログイン）＋チャットUIの運用設計を行い、 本開発へ移行できる状態まで要件定義を確定。
- 技術
- Dify（AWS上にセルフホスト）、Amazon Bedrock、RAG（ベクトル検索＋生成）、 管理者ページ（ユーザー管理・履歴管理）／ユーザーページ（ログイン）／Difyチャットボックス構成。
- 成果
-
要件定義完了（本開発フェーズへ移行準備）
セキュリティ要件の整理（アクセス制御・ログ/履歴・インジェクション対策）
アーキテクチャ確定（Difyセルフホスト＋Bedrock＋RAG）／マイルストーン定義（UAT→最終版）
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Googleコアアルゴリズムアップデート前後比較データ自動抽出システム（実案件）
- 課題
- 改修前後の効果（CTR/順位など）を短時間で説明できず、レポート作成が負担だった。
- 解決策
- GSC前後データを読み込み、差分・CTR/順位変化を色分けしたExcelを自動出力。改修効果の説明資料作成を即時化。
- 技術
- pandas/openpyxlでテンプレへ書き戻し。PermissionError時の自動リネーム退避。
- 成果
-
レポート作成 1時間 → 30秒
工数削減率：99.17%削減 / 処理スピード：約120倍
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SEOキーワード調査・選定支援システム（実案件）
- 課題
- キーワード候補が膨大で、優先順位付けが属人的。狙うべきKWを論理的に選べなかった。
- 解決策
- Rakko TSV統合→KPI語ヒット、ロングテール判定、競合有無、図解必要度、クラスタリングを自動算出して「狙うべきKW」を抽出。
- 技術
- pandas＋scikitクラスタ＋xlsxwriter/openpyxl。SerpAPIキャッシュ。
- 成果
-
KW選定作業 2時間 → 120秒
工数削減率：98.33%削減 / 処理スピード：約60倍
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WebサイトSEO・CRO改善箇所自動化システム
- 課題
- Webサイトの複数ページを網羅的にチェックするのに時間がかかる。プロの意見が信用できない。SEOのプロの施策がブラックボックス化し正しいか裏付けができなかった。Googleページスピードインサイトの結果から施策化までが遅い。優先度が決めるためのプロの見解が不足していた。コンバージョンまで考慮したベストな調査・設計が非効率だった。
- 解決策
- canonical/パンくず/メタ/構造化を網羅検査。AIでCRO/TechSEO施策リストを生成。競合ページから見出し構造を抽出し、テンプレ付きExcelに保存し、次の優先度とプロの見解付きExcelを自動出力。
- 技術
- Playwright/httpx、PSI API、Gemini、openpyxl、CWV/Lighthouse計測。
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SEO記事コンテンツ量産・CRO向上プロンプト・RAGシステム開発（実案件）
- 課題
- 記事の品質が作成者のスキルや経験に依存する。リサーチ・分析・記事品質のばらつき、属人化、YMYLリスク、再現性の欠如が起こっていた。ユーザーフレンドリーな記事とクライアントフレンドリーの記事を両立させたいが、既存プロンプトではSEO視点では100点の記事が作れてもクライアントの意向に寄せた記事を作成できなかった。
- 解決策
- SEOのトップコンサルタントが使用する30工程分の作業をChatGPTで再現・自動化するために、30工程、12万文字のプロンプトと8つのRAGファイルを作成し、KW確認→SERP分析→フレーム確定→YMYLガード→差分CSS/JS生成まで一気通貫の制作プロセスを構築。コンバージョンに必要な記事に埋め込む診断ツールまで自動生成し、WordPressにコピペするだけで集客からコンバージョンまで完結する。
- 技術
- プロンプト設計、RAGバンドル、UI基盤CSS/JS、ワークフロー見直し
- 成果
-
SEO記事作成（30工程）を 8時間 → 15分
工数削減率：96.88%削減 / 処理スピード：約32倍
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ロマンス詐欺検出AIシステム（PoC）
- 課題
- 国際ロマンス詐欺や悪質なユーザーが被害によってマッチングアプリのユーザー体験やブランドイメージが毀損している。運営側の目視調査やワード判定だけでは即時対応が追い付かなかった。
- 解決策
- ユーザーのメッセージ欄を随時AIで監視し詐欺のメッセージをスコアリングでバックエンドで判定・データを蓄積。一定数ポイントが溜まった段階で詐欺の可能性ありと判定しユーザーに警鐘メッセージを表示。
- 技術
- Dify（AWS上にホスト）＋Gemini。フロントはDify API呼び出しに統一し、APIエラー表示・CORS設定・結合テストまで実施。
- 成果
-
クライアントJSからAPIキー撤去：Yes
3アプリ構成でAPI化：Yes
精度：検証中（評価指標を整備中）
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営業先リスト収集スクレピングシステム（実案件）
- 課題
- 対象施設の公式サイトからフォーム/メール/電話の連絡導線を揃えたリスト作成が、手作業では現実的に回らなかった。
- 解決策
- Google Placesで施設探索→公式サイトをクロール→フォーム/メール/電話の有無判定→Excelに追記。
- 技術
- Google Places Text Search、requests/bs4/openpyxl、sitemap探索ロジック。
- 成果
-
取得件数 約6万件。手作業 約90日 → 4日
工数削減率：95.56%削減
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トラック売買プラットフォーム開発（要件定義）
- 課題
- 購入者・出品者・運用管理者が関与し、出品申請〜承認、チャット交渉、銀行振込、書類、陸送、受領など現実の手続きが絡むため、 開発範囲・優先順位・取引ステータスが曖昧だと手戻りが起きやすい。
- 解決策
- 本開発前に、取引フロー（出品→交渉→購入→振込→書類→陸送→受領）と取引ステータスを定義し、 機能要件（REQ-000〜REQ-020）と非機能要件を整理して「開発に着手できる状態」まで要件定義を確定。
- 技術
- 技術方針（要件定義時点）：Next.js / NestJS / PostgreSQL、AWS（TerraformによるIaC）を前提に、 開発・テスト・インフラの作業項目と工数内訳まで落とし込み。
- 成果
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要件定義完了（本開発フェーズへ移行）
取引フロー／取引ステータス定義を確定し、手戻りリスクを低減
機能要件（REQ-000〜REQ-020）／非機能要件／開発計画（スコープ・工数・期間）を整理
業務効率化ツール群（実案件）
書籍差分Python
課題：PDFとWordの差分確認が目視作業が時間がかかりすぎてとても現実的ではなかった。
解決：WordファイルやPDFファイルの中にある文字を語句単位でdiffし、赤入れし差分が一目でわかるようWordを自動生成。
成果：20時間 → 30秒（99.96%削減）
長時間動画×大量動画を自動テキスト・ナレッジ化
目的：大量のセミナー動画と音声を自動でテキスト化しチャットボット回答のRAGにする。
課題：2時間×100本を超える動画の文字起こしをする場合、既存の有料ツールでは仕様の上限にひっかかり途中で止まってしまう。既存ツールでは1動画ずつ変換作業が必要で手間がかかる。
解決：Whisperで書き起こし、タイムスタンプ付きでExcel・txtに保存。
Googleドライブ内大量画像を一括自動テキスト化
目的：kindle書籍データをチャットボット回答の材料用にRAG化する。
課題：400ページを超えるkindle書籍データのスクリーンショットとOCR化をできるだけ少ない費用で90％以上自動化したい。
解決：画像群をOCR→Excel化。チャンク化してRAGへ反映。
成果：300枚以上を30分でRAG反映まで実行。
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