私たちは、AI活用について外から語っているだけの会社ではありません。
株式会社Remind自身が、人材紹介事業を運営しています。
だから、自分たちの現場にある問題を、自分たちで仕組みに変えてきました。
AI事業開発
AIを導入する会社から、AIで事業をつくる会社へ。
AIを使うこと自体は、もう特別なことではありません。
ChatGPTを使う。
議事録をつくる。
文章を書かせる。
業務を少し自動化する。
それだけでは、会社そのものは大きく変わりません。
私たちがつくりたいのは、AIを「便利な道具」として使う会社ではなく、
事業そのものが、AIによって動き、改善され、育っていく会社です。
株式会社Remind AI事業開発部は、業務改善、システム開発、AI人材育成、事業開発までを分けずに扱います。
現場に入り、
仕事を理解し、
仕組みに変え、
実際に使われるところまでつくる。
AIの導入ではなく、AIで会社の仕組みをつくる。
それが、私たちの仕事です。
AIの話から、始めません。
「どのAIを導入するか」
私たちは、そこから話を始めることはほとんどありません。
最初に見るのは、会社の中で毎日起きていることです。
- 誰かが毎朝コピーしている数字。
- 担当者しか分からない判断。
- ExcelからExcelへ移している情報。
- Slackで聞かなければ分からない進捗。
- 毎月、人が集計しているレポート。
- 何度も説明している社内ルール。
そこには、まだ仕組みになっていない仕事があります。
- AIが必要なのか。
- 自動化すればいいのか。
- システムをつくるべきなのか。
- そもそも業務そのものを変えるべきなのか。
それを一緒に整理するところから、私たちの仕事は始まります。
私たちがつくるもの
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01 AI Transformation
業務を、AIで動く仕組みに。
日々の業務を棚卸しし、人が判断する仕事と、AIやシステムに任せられる仕事を分けます。
単発の自動化ではなく、業務全体がつながって動くところまで設計します。
たとえば、
- 応募が入る。
- 担当者が決まる。
- 連絡する。
- 面談を設定する。
- 進捗が更新される。
- 数字が集計される。
- 経営にレポートされる。
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02 AI Development
現場に必要なものを、そのままつくる。
世の中にあるSaaSに、会社の仕事を無理やり合わせる。
私たちは、その逆から考えます。
まず仕事を見る。
その仕事に必要なら、AIエージェントも、社内ツールも、CRMも、自動化もつくる。
大切なのは、「高機能なシステム」ではありません。
明日から現場が使えること。
そして、使われながら良くなっていくことです。
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03 AI Enablement
作ってもらう会社から、作れる会社へ。
外部の会社に頼み続けなければ、AI活用が進まない。
それでは、本当の意味でのAI導入とは言えないと考えています。
私たちは、Claude Code、CodexなどのAIエージェントを活用しながら、非エンジニアでも自分の業務を改善できる環境をつくります。
最終的なゴールは、社員自身が、「この仕事、もっとこうしたい」と思ったときに、自分たちで改善できること。
私たちがいなくても、改善が続く組織をつくることです。
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04 Business Development
AIで、新しい事業までつくる。
AIは、既存業務を効率化するためだけのものではありません。
今まで採算が合わなかった事業。
人手が必要すぎてできなかった事業。
社内にあるデータや顧客基盤を活かしきれていなかった事業。
AIと仕組みを組み合わせれば、事業そのもののつくり方を変えられます。
私たちは、システムを納品して終わるのではなく、「この会社なら、何を事業にできるか」というところまで一緒に考えます。
これまで人がつないでいた仕事を、ひとつの流れとして設計していきます。
自分たちの事業で、先に試しています。
CASE 01
人材紹介の仕事そのものを、システムにする。
- 求人を探す。
- 求職者と案件を合わせる。
- 派遣会社ごとの書類をつくる。
- 選考状況を追う。
- 売上を確認する。
人材紹介の現場に散らばっていた仕事を、ひとつの仕組みにしました。
現在では、案件データ、求職者管理、マッチング、紹介、進捗、KPIまでを同じ基盤上で扱っています。
CASE 02
「使われないCRM」を、つくらない。
システムは、導入した瞬間が完成ではありません。
現場から届いた声を集め、改善し、また現場へ返す。
使う人と、つくる人の距離を短くすることで、システムそのものを育て続けています。
CASE 03
既存のリストから、新しい事業をつくる。
すでに企業が持っている顧客・会員・求職者などのデータ。
そこに案件、マッチング、営業フロー、進捗管理を組み合わせることで、これまで眠っていたリストを新しい事業へ変えることができます。
CASE 04
AIを使う人ではなく、AIでつくれる人を増やす。
ChatGPTを使える社員を増やすだけでは、会社には仕組みが残りません。
社員自身が業務を見つけ、AIを使って改善し、作ったものを組織の資産として残す。
AI活用を、個人のスキルから会社の能力へ変えていきます。
考える。つくる。渡す。
CONSULTING → BUILD → ENABLE
私たちの支援には、基本的な順番があります。
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01 UNDERSTAND
業務を見る。
経営だけではなく、実際に仕事をしている人の動きまで確認します。
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02 DESIGN
仕組みを設計する。
AI、自動化、SaaS、独自システム。技術から選ぶのではなく、業務から必要なものを決めます。
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03 BUILD
実際につくる。
資料だけでは終わりません。必要な仕組みを、動くところまで実装します。
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04 USE
現場で使う。
実際の業務に入れ、使われなかった理由まで見ます。
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05 IMPROVE
使いながら直す。
現場から出た声をもとに、仕組みを改善します。
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06 TRANSFER
社内に渡す。
最後は、私たちがいなくても改善できる状態へ。
外注を増やすことではなく、会社の中に能力を残すことをゴールにしています。
AIで、何ができるか。ではなく。
「AIで何ができますか？」という相談でも構いません。
でも私たちが、一緒に考えたい問いはその先です。
この会社は、AIがあることでどんな会社になれるのか。
- 10人でやっていた仕事を、3人でできるかもしれない。
- 担当者にしかできなかった判断を、組織の仕組みにできるかもしれない。
- 眠っている顧客リストから、新しい売上をつくれるかもしれない。
- そして社員自身が、自分たちの仕事を自分たちで変えられるようになるかもしれない。
AIの価値は、生成された文章の数でも、導入したツールの数でもありません。
会社に残った変化の数です。
AIで会社を変えるなら、まず仕事の話を聞かせてください。
まだ、「何をAI化すればいいか」決まっていなくても構いません。
むしろ、決まっていない段階からご相談ください。
- 現在の業務、
- 使っているツール、
- 困っていること、
- これからやりたい事業。
30分ほど伺いながら、どこから変えるべきかを整理します。
株式会社Remind AI事業開発部