キャンピングカー販売過去の回答とカタログを学習し、メール・LINEの返信案を自動生成
お客様からの問い合わせを読み、過去の返信履歴・車種カタログ・価格表を検索して、返信の下書きを複数案生成します。担当者は選んで直して送るだけ。根拠にした文書を横に表示するので、内容の確認が数秒で済みます。
AIを入れたのに使われていない、という話をよく聞きます。理由はたいてい同じで、AIが別のツールとして置かれているからです。担当者は普段の画面で仕事をしているのに、AIを使うためだけに別のサイトを開いてコピー＆ペーストする。それでは続きません。
TIFFIN株式会社は新潟県燕市に本社、三条市に営業所を置くAI開発・システム開発会社で、自社で運用しているサービスの中にAIを組み込んで動かしてきました。問い合わせ内容を読んで返信の下書きを3案出す機能、過去の回答とカタログを検索して根拠付きで答える仕組み、注文書の画像から品番と数量を読み取ってシステムに登録する処理。いずれも、担当者が普段使う画面の中に置いてあります。
重要なのは、AIの出力をそのまま外に出さないことです。下書きまでをAIが作り、送るかどうかは人が決める。この形にすると、精度が100%でなくても業務で使えます。逆に全自動にすると、1回の誤りで運用が止まります。
ISSUES
AI導入で行き詰まっている、よくある状態です。
AIツールを導入したが、普段の業務と別の場所にあるため定着しなかった。月額だけ払い続けている。
一般的な質問には答えるが、自社の規定・過去案件・商品仕様は知らないので、実務では役に立たない。
過去に何度も答えた内容を、担当者が毎回ゼロから書いている。属人化して他の人が答えられない。
注文書・請求書・検査記録を目で見て入力。枚数が多く、桁の打ち間違いも起きる。
AIが間違えたら誰が責任を取るのか決まらず、検証で止まったまま進んでいない。
機密情報を含むため、一般的なクラウドサービスに投入することが社内で認められない。
SERVICE
いずれも実際に開発し、運用している機能です。単体で導入することも、既存システムへ後付けすることもできます。
マニュアル・規定・過去の資料を横断検索し、根拠となる原文を示しながら回答します。答えの出どころが分かるので、確認して使えます。
過去の回答履歴と商品情報を踏まえ、返信案を複数パターン生成します。担当者は選んで直して送るだけになります。
注文書・請求書・検査記録などの紙やPDFから、必要な項目を読み取ってシステムに登録します。
製品の傷・欠け・異物などを画像から検出します。判定結果を記録し、人の最終確認と組み合わせて運用します。
ECやWebサイトで、閲覧履歴や購買履歴に応じて出す情報を切り替えます。
電話応対の文字起こし、音声での入力、案内の自動読み上げなど。音声合成サービスの自社開発経験があります。
WORKS
新潟県内の現場で実際に動いているもの、開発中のものです。個人情報を含む部分はダミーデータに置き換えて掲載しています。
お客様からの問い合わせを読み、過去の返信履歴・車種カタログ・価格表を検索して、返信の下書きを複数案生成します。担当者は選んで直して送るだけ。根拠にした文書を横に表示するので、内容の確認が数秒で済みます。
契約時に読み上げが必要な承諾事項を、音声合成AIが一定の品質で読み上げます。お客様は聞き終えたら画面に署名、A4で印刷して控えをお渡し。担当者の読み上げ負担と聞き漏れをなくしました。
人感センサとカメラで検知し、画像認識で人物と動物を判別して記録・通知します。基板・筐体・ファームウェアまで自社設計のため、現場の電源や通信の条件に合わせて構成を変えられます。三条市に導入したクマ検知システムで培った画像認識の知見をもとに開発しています。
代表が三条市立大学の客員准教授を務め、AI・ものづくり・地域DXの研究と実装で連携しています。開発だけでなく、「自社の業務でAIが使えるか」を判断するための企業向け研修・勉強会も県内で開催しています。
APPROACH
精度を上げることより、間違えたときに業務が止まらない形にすることを優先します。
AIが最終出力を外部に出す設計は、1回の誤りで信用を失います。当社は原則として「AIが案を作り、人が確認して確定する」形にします。この形なら、精度が完璧でなくても今日から使えます。
社内文書を検索して答える場合、どの文書のどこを根拠にしたかを一緒に出します。利用者が確認できるため、間違いに気づけます。根拠を出せない質問には答えない、という設計も併せて行います。
機密情報を扱う場合、外部のAIサービスに送るのか、社内やエッジで処理するのかを最初に決めます。用途によっては、外部送信を一切しない構成も選べます。
新しいツールを増やさず、いま使っている業務システムやサイトの中にボタンとして置きます。使う人の動線を変えないことが、定着するかどうかを分けます。
まず1業務・1帳票に絞って実装し、どれだけ手間が減ったかを測ります。効果が確認できてから対象を広げる進め方をお勧めしています。
FLOW
最初のご相談から公開後の改善まで、同じ担当が一貫して伴走します。
いまどの業務に時間がかかっているかをお聞かせください。AIが向かない業務であればそう申し上げます。
効果が出やすく、間違えても業務が止まらない業務を一緒に選びます。
使える文書・履歴・画像がどれだけあるかを確認します。ここで実現可能性がほぼ決まります。
小さく作って実データで試します。どこまでできるかを早い段階で見極めます。
既存システムやサイトに組み込み、確認画面と権限を整えて運用に載せます。
使われ方を見ながら精度と使い勝手を調整します。対象業務の拡大もご相談ください。
AREA
AIに使えるデータ（帳票・写真・録音）は、たいてい現場にしかありません。だから最初に現場を見ます。
燕市・三条市・新潟市・長岡市・加茂市・見附市・弥彦村など県内全域に訪問して打ち合わせをします。本社は燕市小高、営業所は三条市石上。県外の案件もオンラインで進めています。
AIは単体では動きません。データを入れる画面、結果を確認する画面、通知する仕組みが要ります。当社は業務システム開発と電子機器開発も自社で行うため、AI機能を業務の流れの中に置くところまで一つの窓口で対応します。
三条市に導入したクマ検知システム「AIVIS」、キャンピングカー販売会社の問い合わせ返答AI、店頭の音声合成端末など、県内の現場で稼働しているAIを開発してきました。三条市立大学との産学連携で、研究と実装の両面から取り組んでいます。社内RAGの構築はAI受託開発スタジオでも詳しく紹介しています。
PRICE
規模と範囲によって変わりますが、目安として次のように考えていただければと思います。
1業務に絞った試作と精度検証。実データで「できるかどうか」を見極める段階。
既存システムやサイトへの組み込み、確認画面、権限管理を含む実装。
社内文書の全体を対象にしたRAG基盤、複数業務にまたがるAI機能、閉じた環境での構築など。
※ 上記は開発費の目安です。外部のAIサービスを利用する場合は従量課金が別途かかります（利用量に応じて月額数千円〜）。まず試作から始めて、効果を確認してから本番実装に進む進め方をお勧めしています。
FAQ
用途によります。社内文書の検索であれば、マニュアルや過去資料が数十件あれば形になります。画像検査のように学習データが必要な場合は、良品の画像から始める手法など、少ないデータでも進められる方法を選びます。
外部送信をしない構成も可能です。社内サーバーや現場の機器の中だけで処理する形、必要な部分だけを匿名化して送る形など、要件に合わせて設計します。
AIの出力をそのまま外部に出さない設計にすることで、この問題を実務的に回避します。最終確認は人が行い、その記録も残す形にします。運用ルールの整備もあわせてご相談に乗ります。
できます。当社は業務システムの受託開発が本業なので、既存システムの改修とAI機能の追加を同じ窓口で対応できます。他社が作ったシステムでも、連携方法があれば追加可能です。
件数が多く、手順が決まっていて、間違えても即座に取り返せる業務が向いています。問い合わせ返信の下書き、書類のデータ化、社内の調べもの。この3つから始める会社が多いです。
IT導入補助金やものづくり補助金の対象になる場合があります。制度は年度ごとに変わるため、最新の公募要領の確認が前提になりますが、申請を見据えた進め方のご相談には対応しています。
はい。燕市・三条市・新潟市・長岡市・加茂市・見附市など県内は訪問して打ち合わせをします。AIに使えるデータ（帳票・写真・録音）はたいてい現場にあるので、最初に現場を見せていただくのがいちばん早いです。県外の案件はオンラインで進めています。
当社の目安で、試作と精度検証が1〜2か月、既存システムへの本番組み込みが2〜4か月です。最初のデータ確認で実現可能性がほぼ決まるため、ご相談から2〜3週間で「できるか・できないか」はお答えできます。
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ひとつの案件で複数の領域にまたがる場合も、窓口はひとつのままご相談いただけます。
毎日どんな作業に時間がかかっているかを教えてください。
AIが効く業務か、別の手段の方が早いかを、率直にお答えします。
お電話でのご相談：070-8445-2324（平日9:00〜18:00）