AI自動計算システム｜株式会社ユニバーサルマーケティング

01

Problem専門家業務が自動化できない構造的な問題

売上の天井が見えている

売上を伸ばしたいのに、1日に対応できる件数に物理的な限界がある。成長したくても、自分の稼働時間がボトルネックになっている。目標と現状のギャップを埋める手段がない。

任せたいのに任せられない

AIに任せたい、人を雇いたい。しかし、これまで自分ルールで「よしなに」やってきたため、判断基準が言語化されていない。何をどう判定しているのか、自分でも説明できない。だから誰にも引き継げない。

言語化する時間がない

脱属人化が必要なのはわかっている。しかし目の前のクライアント対応に追われ、ナレッジを整理する時間が作れない。ミスが起きればその対応でさらに時間を失い、悪循環に陥っている。

02

Limitationなぜ汎用AIだけでは解決できないのか

ChatGPTやGPTs、Claudeなどの汎用AIで判定業務を自動化しようとする企業が増えています。
しかし、業務レベルの精度を出すには2つの構造的な壁があります。

1

設計と言語化ができていない

AIに「判定して」と指示するだけでは、何をどう判断すべきかが定義されていません。判定カテゴリ、条件分岐、スコアリングルール、閾値。これらを設計し言語化しなければ、AIは専門家と同じ判定はできません。

2

記憶と精度に限界がある

仮にルールを言語化できたとしても、汎用AIはそれらを長期的に記憶できません。コンテキストウィンドウには限りがあり、複雑なルール群を毎回正確に参照し続けることができません。結果として計算ロジックが破綻し、ヒューマンエラーと同様の抜け漏れが発生します。

だからこそ、判定ルールの設計と言語化を行ったうえで、
確定的なアルゴリズムとして実装する必要があります。

03

Mechanism専門家のノウハウをシステム化する3つのステップ

1

言語化と定義化

「あなたにとっての正解とは何か」を問い、暗黙知を言葉にするところから始めます。言語化しただけでは人によって解釈がブレるため、成功と失敗の境界線を定義し、スコアリングルールとして数値化します。何点以上を正解とするか、閾値はどこに置くか。判断基準を曖昧さなく確定させます。

2

アルゴリズムによる即時計算

構造化したルールをアルゴリズムに変換し、入力データから全カテゴリの判定結果を即時に算出します。複合条件の組み合わせも漏れなく処理します。

3

AIによる個別コメント生成

判定結果に基づき、AIが対象者ごとの個別コメントを自動生成。定型文ではなく、判定データを反映したパーソナライズされたレポートを出力します。

04

Track Record導入実績

判定業務の自動化は、すでに本番環境で稼働しています。

専門サービス事業者様

19指標の複合判定ルール自動計算・AIレポート生成システム

99%

準備工数の削減率

60分 → 10秒

2倍

1日の対応件数

10件 → 20件以上

0件

計算ミス

ヒューマンエラー完全排除

背景: 1クライアントの準備に60分を要し、1日の対応件数が10件で頭打ちに。複合計算ルールが属人化しており、計算ミスによる信用失墜リスクと精神的負担が常態化。ノウハウの伝達が困難で、事業のスケーラビリティを阻害していた。
取り組み: 専門家の暗黙知を19指標の判定ルールとして形式知化し、JSON辞書とアルゴリズムで即時計算基盤を構築。LLM連携による個別コメント自動生成と、レポート自動出力機能を実装。
成果: 準備工数を60分から10秒に短縮（99%削減）。1日の対応件数が2倍に。計算ミスゼロ・属人化の解消により、他スタッフへの業務移管が可能に。専門家は判定準備ではなく、顧客対応に集中できる環境を実現。
導入後のお客様の声: 私専用のWebサイト上で2つの情報を入力するだけで、それまで私が手作業で行っていた19工程の計算を自動的に行ってくれるようになった。これまでは、お客様にどのように判定結果を伝えるかコメントを考えるのにも時間を取られていたが、AIが私の言葉の特徴を捉えて自動的に説明文を作成してくれるようになったことで、対応の10分前に判定を行い、レポートを抽出するだけで準備が整い、直前の作業でも十分にお客様対応が間に合うようになった。正直判定の業務をミスしてはいけないと、かなり神経を使っていたが、その精神的ストレスから解放された。

SEOコンサルティング会社様

競合サイト獲得キーワード分析自動生成システム

97%

分析工数の削減率

6時間 → 10分

0件

分析項目の漏れ

全項目を自動で網羅

0件

分析品質のバラつき

自動生成で均質化

背景: キーワード戦略のExcelをクライアントに見せられるレベルに仕上げるまでに1社あたり6時間を要していた。担当できるクライアントの数が限界に達していた。
取り組み: データをアップロードするだけで競合サイトの獲得キーワード分析レポートを自動生成。
成果: 分析データ作成を約6時間から約10分に短縮（97%削減）。打ち合わせの30分前にデータを出すことでも間に合うようになり、急な依頼や新規の商談や提案にも対応できるようになった。それにより、今まで断っていた商談にも対応できるようになった。
導入後のお客様の声: 6時間かかっていた競合分析が10分で終わるようになった。データをアップロードするだけで完成するので、革命的だった。空いた時間をコンサルティングの質の向上に充てられるようになった。

SEOコンサルティング会社様

AI Overview対策・キーワード自動化

92%

選定工数の削減率

2時間 → 10分

0件

判断のブレ

担当者間で統一

0件

コンサルタント間の矛盾

読み上げるだけで完結

背景: AI Overviewの時代になり、どのようにAI Overview対策をクライアントに説明すべきかコンサルタントによって意見が分かれていた。「担当者ごとに言うことが違う」という指摘がクライアントからたびたび入っていた。判断を均一化するための社内ルール作りが進められていたが、クライアント対応に追われ、着手できずにいた。
取り組み: Google Search Consoleデータと連動し、AI Overviewが出やすいキーワードと出にくいキーワードを分類。影響を受けにくいキーワードを「優先度が高い」と設定し、スプレッドシートで優先度を自動抽出。狙うべきキーワードと狙ってはいけないキーワードの算出を独自判定ルールに基づきLLMが自動抽出し、AIがプロのコンサルタントの立場からの見解を自動出力できるようにした。
成果: キーワード選定作業を2時間から10分に短縮。クライアントがスプレッドシートを読むだけで理解できる粒度までアウトプットを調整したことで、人による判断のブレがなくなった。コンサルタントは内容を読み上げるだけという状態になり、工数が大幅に削減。「担当者ごとに言うことが違う」という問題が解消された。
導入後のお客様の声: AI時代になり、正直何が正解か分からない中で、お客様にどう説明していいか、社内でも意見が分かれていた。先週言ったことが今週には変わるということも起きる中で、社内の情報共有が課題となっており、十分に共有できていないことが問題だった。このシステムを導入したことで、大量のキーワードを一つずつ読み込む必要がなくなり、均一化されたコメントが自動で出るようになり、本来のSEOコンサルの仕事に専念できるようになった。

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05

Why Us選ばれる理由

1

「よしなに」で丸ごと任せられる

自動化したいけれど、ルール定義や仕様の打ち合わせに時間を取られたくない。そんな方にこそ選ばれています。何をどう判定すべきか、どんなルールで計算すべきかの設計判断まで含めて、丸ごとお任せいただけます。

2

業務の「使われ方」まで理解している

仕組みを作るだけでなく、実際の現場でどう使われるかまでイメージして設計します。クライアント対応の流れ、レポートの使い方、判定結果の伝え方。実務を知っているからこそ、使いやすいシステムに仕上がります。

3

設計から実装・運用まで一貫対応

業務ヒアリング、ルール設計、アルゴリズム実装、UI構築、運用サポートまで、ひとつの窓口で完結します。「設計は別の会社、開発はまた別」という分業の煩雑さがなく、意思決定のスピードが落ちません。

06

Applicationsこんな業務にも応用できます

「複数の条件を組み合わせて判定し、結果をレポートにまとめる」業務であれば、
業種を問わず同じ仕組みで自動化できます。

保険・金融

リスク査定・引受判定の自動化

年齢・健康状態・職業・家族構成など複数条件から保険の適合性やリスクスコアを自動算出。査定根拠をレポートとして出力し、引受判定の属人化を解消します。

保険査定の条件分岐が多く、時間がかかる
査定結果の根拠説明を求められる
担当者ごとの査定ブレをなくしたい

人材・採用

適性診断・採用スクリーニングの効率化

スキル・経験・志向性・行動特性を複合的に評価し、適性スコアと配置推奨を自動生成。採用面談前の分析工数を削減し、評価基準を標準化します。

適性診断を自作・カスタマイズしたい
候補者ごとの個別フィードバックが必要
採用判定の属人化を解消したい

不動産・査定

物件査定書・投資判定レポートの自動作成

立地・築年数・利回り・市場動向など多数のパラメータから物件の評価スコアを自動算出。不動産査定書や投資判定レポートを即時に生成します。

不動産査定に時間がかかりすぎる
物件ごとの個別レポートを効率化したい
査定基準を統一してスピードを上げたい

士業・コンプライアンス

コンプライアンスチェック・適合判定の自動化

法令要件・業界基準・社内規程を組み合わせた適合性チェックを自動化。判定結果と根拠をレポートとして出力し、監査対応の工数を削減します。

チェック項目が多く、漏れが許されない
判定根拠の記録とトレーサビリティが必要
法改正時にルールを素早く更新したい

上記は代表的な適用例です。栄養指導、学習診断、品質検査、体質判断など、
「複合条件の判定」と「個別レポートの出力」がある業務であれば業種を問わずご相談いただけます。

07

Technology技術基盤と設計思想

「本当に正確なのか」「ルールが変わったらどうするのか」「AIが止まったらどうなるのか」。
技術部門の方が確認される観点に対し、設計段階で対応しています。

宣言的ルール管理

判定ルールはJSON辞書として定義し、コードとデータを完全に分離しています。新しい判定カテゴリの追加、条件の変更、閾値の調整はすべてデータファイルの更新だけで完了し、アルゴリズム本体の修正は不要です。ルールの追加・変更時にアプリケーション全体のテストをやり直す必要がなく、変更の影響範囲を限定できます。

計算の正確性保証

同じ入力に対して常に同じ判定結果を返す決定的アルゴリズムで設計しています。担当者の経験や体調によって判定が変わることがなく、入力値と出力値の対応関係が明確なため、第三者による検証が可能です。判定根拠はすべてデータとして記録されるため、「なぜその判定になったか」を後から追跡できます。

AI生成のフォールバック設計

個別コメントの生成にはLLMを使用していますが、API障害やレスポンス遅延が発生した場合は、判定結果に基づくテンプレートベースのコメントに自動切り替えします。AI部分が停止してもレポート出力は止まりません。判定計算そのものはAIに依存しておらず、確定的なアルゴリズムで処理します。

拡張性とメンテナンス

判定カテゴリの追加はJSON辞書にエントリを追加するだけで対応できます。業種が変わっても、計算エンジンの構造は共通です。ルール定義とアルゴリズムが分離されているため、業務担当者がルールを管理し、技術者がエンジンを保守するという分業が可能です。

08

Process導入の流れ

01

要件定義

現在の判定業務をヒアリングし、判定カテゴリ・条件分岐・計算ルールを洗い出します。どこまでを自動化し、どこに人の判断を残すかの境界線を設計します。

02

PoC（実証検証）

判定ルールの一部をアルゴリズム化し、実データで検証します。専門家の判定結果とシステムの出力を突き合わせ、精度と実用性を確認します。

03

本番構築

PoCで検証した設計をもとに、全判定カテゴリのルール辞書・計算エンジン・AI生成・レポート出力を実装します。運用環境に合わせたUIとワークフローを構築します。

04

納品・運用開始

本番環境にデプロイし、操作研修を実施します。判定ルールの更新方法をお伝えし、自社で運用・拡張できる状態で引き渡します。

09

FAQよくある質問

どのくらいの期間で導入できますか？

判定ルールの複雑さと業種によりますが、要件定義からPoCまでが約1〜2ヶ月、本番構築・納品まで含めて3〜4ヶ月が目安です。PoCの段階で効果を実感いただけるケースがほとんどです。

うちの判定業務でも自動化できますか？

「複数の条件を組み合わせて判定し、結果をレポートにまとめる」業務であれば、業種を問わず対応可能です。初回のヒアリングで業務内容を確認し、自動化の可否と想定される効果をお伝えします。

判定ルールが変わったらどうなりますか？

判定ルールはデータファイルとして管理しているため、条件の変更・カテゴリの追加はデータの更新だけで完了します。コードの修正は不要です。業務担当者がルールを直接更新できるよう、操作方法を研修でお伝えします。

AIが誤った判定をすることはありませんか？

判定計算そのものはAIではなく、確定的なアルゴリズムで処理しています。同じ入力に対して常に同じ結果を返すため、「AIの気分で判定が変わる」ということはありません。AIは個別コメントの文章生成にのみ使用しています。

既存のシステムと連携できますか？

Webアプリケーションとして構築するため、API連携やデータのインポート・エクスポートに対応可能です。既存のCRM、業務システム、データベースとの連携方法は要件定義の段階で設計します。

AI自動計算システム

なぜあの会社は
専門家業務を自動化して
高収益体質になれたのか？