About Us
AI書籍制作支援ツール
真の効率化＝「AI業務システム」
チャット型AIでは不十分。
機密情報を守り抜き、生産性を最大化する。経営者のための次世代AI戦略
あなたの会社のAI活用、ここで止まっていませんか?
手作業の繰り返し
ChatGPTは便利だが、結局Wordにコピペして手作業で修正している
セキュリティへの不安
企画書や原稿、著者情報など、機密情報をAIに入力するのが怖い
データアクセスの壁
AIが業務データ(ファイル、原稿)に直接アクセスできず、手間がかかる
個人ツールの限界
「AIを導入した」と言うが、実態は「個人の便利ツール」の域を出ない
真の業務効率化には2つのエンジンが必要です
定型作業の自動化
ルールに基づいた繰り返し作業を確実に実行する「ベルトコンベア」のようなプログラム
創造的作業の支援
状況を判断し、柔軟に対応する「アシスタント」のようなAI
性質の異なる2つのエンジンを組み合わせることで、真の業務効率化が実現します。
これが「AI業務システム」です。
仕事場を構成する「3つの神器」
IDE(統合開発環境)
2つのエンジンが安全に作業するための「工房」
プログラムとAIが協働し、セキュアな環境内でコードを実行できるプラットフォームです。Visual Studio Codeなどが代表例です。
AI-CLI(またはAIアプリ)
命令するとIDEの中で自由に動く
「強力な助っ人」
IDEの中での作業を強力に自動化します。昔ながらの一行コマンドCLI、自然言語で指示できる「AI CLI」、そして誰にでも使える「AIアプリ」。
リポジトリ(例:GitHub)
全ての作業を記録する
「究極の業務日誌」
コード、データ、変更履歴を完全に記録・管理します。誰が、いつ、何を変更したかが全て追跡可能になります。

これら3つが揃って初めて、AIは「個人の便利ツール」から「安全な業務システム」に進化します。
実践例1:書籍販売データ自動分析アプリ
プログラムの仕事
各サイトから販売データを自動収集・整形します。TONETS、WWW、CCC、紀伊國屋など複数のプラットフォームから、異なるフォーマットのデータを統一形式に変換し、データベースへ格納します。
AIの仕事
整形されたデータを解釈し、売上傾向を分析・報告します。「今月の売上が伸びた理由は?」「どの書籍に注力すべきか?」といった経営判断に必要なインサイトを提供します。
毎日の売上データチェックという単純作業から解放され、経営者は戦略立案に集中できるようになります。リアルタイムな市場動向の把握により、機会損失を防ぎます。
実践例2:webメディア記事・イラスト自動生成アプリ
プログラムの仕事
ネタの収集、生成された記事とイラストを自動投稿します。RSS情報、トレンドキーワード、過去記事の反応などを収集し、完成したコンテンツをWebメディアやSNSへ自動投稿します。
AIの仕事
指定されたテーマに基づき、記事とイラストを生成します。ターゲット読者、トーン、長さなどの要件を理解し、魅力的な文章と視覚的に訴求力のあるイラストを作成します。
コンテンツマーケティングの継続性が確保され、webメディア運営という時間のかかる業務から解放されます。読者との接点を維持しながら、本業に専念できる環境が実現します。
実践例3&4:さらなる活用シーン
自伝作成支援アプリ
プログラムの仕事
個人のデータ、写真、ドキュメントの自動収集と整理、年表作成、出版に向けたフォーマット変換を行います。
AIの仕事
音声インタビューの実施、エピソードの抽出と深掘り、ストーリー構成・章立ての整理、物語執筆、感情表現の調整を行います。
書籍企画編集支援アプリ
プログラムの仕事
市場データの収集と分析、競合調査の自動化、販売データの追跡、原稿のバージョン管理、出版ワークフローの自動化を行います。
AIの仕事
コンテンツの企画と構成の提案、ターゲット読者層の分析、原稿の執筆支援、編集と校正、マーケティングコピーの生成を行います。
明日から何を始めるか
探す
社内の手作業を探し、それが「ベルトコンベア」の仕事か「アシスタント」の仕事か仕分けます。
毎日の業務を観察し、繰り返し行っている作業、コピペしている作業、時間がかかっている作業をリストアップしましょう。そして、それぞれがルールベースで自動化できるか、AIの判断が必要かを判断します。
試す
まずは簡単な「AIアプリ(小さな自動化)」から外部パートナーと作ってみます。
大規模なシステム構築は不要です。月次レポートの自動生成、データ収集の自動化など、小さく始めて成功体験を積み重ねることが重要です。投資対効果が見えやすい領域から着手しましょう。
育てる
AIを「使う」人材ではなく、2つのエンジンを組み合わせた「仕組みを設計できる」人材を育てます。
ツールの使い方を教えるのではなく、業務プロセスを分解し、自動化の設計ができる思考力を養成します。これが持続的な競争優位性を生み出す源泉となります。
よくある質問
1
社内にエンジニアがいませんが、どうすれば?
全てを内製する必要はありません。重要なのは、経営者自身が「IDE+CLI+リポジトリ」という「仕組み(発注要件)」を理解することです。
このページは、そのまま外部パートナーへの「発注仕様書」の一部になります。開発会社に、明確な要件を伝えることができれば、実装は可能です。重要なのは、「何を自動化したいか」「どのエンジンをどう組み合わせるか」というビジョンを持つことです。
2
開発コストは?
大掛かりなシステムは不要です。月数万円の「クラウド利用料＋AI利用料」＋外部エンジニアへの業務委託費またはアプリ利用料で、まずは「SNS自動投稿」のような小さな自動化から始めることもできます。
例えば、毎週5時間かかっていた作業が自動化されれば、年間で約240時間の削減になります。時給換算すると、数ヶ月でROI(投資対効果)が回収できる業務がたくさんあります。極めて高い投資対効果が期待できる領域です。
3
どのAI(Claude, Gemini, GPT)を使うべき?
AIモデルは「目的」に応じて使い分けるべきです。ここで提案した「仕組み」さえ作れば、中身のAIエンジンはいつでも最新・最適なものに差し替え可能です。
重要なのは、エンジンではなく、データを流す「ワークフロー」を自社で持つことです。Claude、GPT、Geminiはそれぞれ得意分野が異なりますが、ワークフローが確立していれば、タスクに応じて最適なAIを選択できます。