AI を導入する前に、
情報を整える。
AI は「整理された情報」を前提に機能します。ただし重要なのは、ファイルを並べ直す作業そのものよりも、「どう分類し・誰がどこにアクセスでき・AI にどこまで任せるか」という設計です。hamon は、既存の Google Workspace（または Microsoft 365）を基盤に、この設計から運用までを月額制で伴走します。まずは今ある環境を最大限に活かし、必要に応じてツールの導入も検討します。
こんな状況はありませんか？
- ファイルの保存場所・命名ルールが人によってバラバラ
- 「あのファイルどこだっけ」という確認が日常的に発生している
- 退職・異動のたびに、引き継ぎに大きな手間がかかる
- メールの添付ファイルが情報管理の主軸で、検索性が低い
- ツールが乱立し（メール・チャット・クラウド・PC）、情報の所在が分からない
- 本社から AI 活用を求められているが、何にどう使えばよいか分からない
なぜ「整える」が先なのか
AI は整理された情報を前提に機能します。情報が散在したままでは、AI ツールを導入しても期待した効果は得られず、出力の確認に手作業が増え、やがて使われなくなります。
省力化は目的ではなく手段です。空いた時間を、顧客と向き合う・提案を磨くといった、本質的で創造的な業務に向けるためのものです。
AI が得意なこと・苦手なこと
| AI が得意 | AI が苦手 |
|---|---|
| 定型フォーマットの情報処理 | 散在した情報の名寄せ・統合 |
| 大量文書からの情報抽出 | 曖昧なファイル名・フォルダ構成の解読 |
| 指定形式での文書作成 | 人にしか分からない暗黙の慣習の解釈 |
| パターン認識による分類 | 更新ルールがバラバラなデータの扱い |
＝ AI の苦手を、人が先に整えておく。それが「AIフレンドリーな情報構成」です。
大切なのは「片付け」より「設計」
AI フレンドリーな情報環境とは、単にファイルを並べ直した状態のことではありません。次のような分類・アクセス権限・運用ルールの設計が整った、人にも AI にも分かりやすい状態を指します。
- ✓情報の分類と置き場所が設計されている（顧客・契約・請求 等、種類ごとに）
- ✓誰がどの情報にアクセスできるか、権限が整理されている
- ✓AI にどこまで参照・操作させるか、その範囲が定められている
- ✓ファイル名・保存・更新のルールが明文化されている（誰が・いつ・どこに）
ファイルを移動したり整理したりという作業そのものは、いまや AI にもかなりの部分を任せられます。本当に難しく、そして価値があるのは、その前段にある「どう分類し・誰がどこにアクセスでき・AI にどこまで任せるか」という設計です。hamon は、この設計を業務の実態に合わせて一緒に組み立て、運用に乗せるところまで伴走します。
Google Workspace でも、Microsoft 365 でも。
いちばん重要な「分類・アクセス権限・AI に任せる範囲」の設計は、プラットフォームに依存しません。普段お使いの環境がどちらでも、同じ考え方で土台を整えられます。
| 役割 | Google Workspace | Microsoft 365 |
|---|---|---|
| 保存・文書 | Drive / Docs / Sheets | OneDrive・SharePoint / Word / Excel |
| 自動化 | Apps Script | Power Automate / Office Scripts |
| AI 層 | Gemini | Microsoft 365 Copilot |
| 権限・統治 | 管理コンソール | Entra ID / Purview |
実装面では Google Workspace を主力としつつ、Microsoft 365 環境にも対応します。どちらが適しているかも含めて、初回のヒアリングでご相談ください。
データ整備は管理部門の話ではなく、全業務の「土台」
| 業務領域 | 整備前 | 整備後 |
|---|---|---|
| 営業 | 担当者の記憶・メールに依存 | 顧客履歴を AI が即時参照・要約 |
| SNS・マーケ | ネタ出しをゼロから議論 | 社内情報から AI が投稿候補を生成 |
| 採用 | JD を都度ゼロから作成 | 業務情報をもとに AI が草案を生成 |
| 新人教育 | 先輩社員が都度説明 | 整備済みドキュメントで自己解決 |
| 引き継ぎ | 前任者が資料作成、着任後も問い合わせ継続 | 後任者が自力でキャッチアップ |
これまで使えなかった情報が、判断材料になる。
かつて顧客情報といえば、会社名・住所・連絡先・購入履歴といった「分かりやすいデータ」だけでした。いまは情報を取得・処理・保存する手段が整い、従来は誰も触れられなかった情報まで蓄積し、活かせるようになっています。そしてそれらは、AI が判断を下すための材料になります。
問い合わせ・商談の中身
「何を聞かれ・何に迷い・何が決め手だったか」を文字起こし／要約で保存。AI が購入前の不安や離脱の予兆を読み取ります。
失注・見送りの理由
結果だけでなく「なぜ見送りになったか（価格・時期・競合・社内決裁）」を記録。AI が理由を集計し、戦略や次の提案に反映します。
行動・関心のシグナル
どの商品を見て・どこで離脱し・どの頻度で再訪したか。AI が購入確度や解約予兆をスコア化し、フォローを優先順位づけします。
現場の非構造データ
施工前後の写真、音声メモ、対応メモを保存・検索できる形に。AI が過去の類似案件を即参照し、引き継ぎ・教育に転用します。
時間・頻度・リズム
発注周期・来店間隔・連絡頻度を時系列で蓄積。AI が「そろそろ声かけどき」を自動で提案します。
雑談で出た暗黙の情報
好み・NG・記念日・アレルギーなど、その場限りで消えていた情報を記録。AI がパーソナルな提案・配慮に活かします。
ただし、持てる情報が増えるほど、「何を取得してよいか・誰がアクセスできるか・AI にどこまで触らせるか」の設計と同意（PDPA 等）が重要になります。集めっぱなしにせず、設計された形で活かす。そのための土台づくりが、hamon の役割です。
提供内容（3ステップ）
短期一括納品ではなく、業務の実態を把握しながら進める月額制の継続伴走です。基盤整備は原則、新規システムを導入せず現在の Google Workspace（または Microsoft 365）を最大限活用します。
設計と基盤整備
情報の分類・命名規則・アクセス権限・AI に任せる範囲の設計を中心に、運用ルールを定義。既存ファイルの整理／移行（作業部分は AI も活用）まで行い、Google Drive・Docs・Sheets・Gmail を「正しく機能する情報の置き場」に。
業務自動化（GAS）
見積・請求・報告などの定型作成を Google Apps Script で自動化。期日・承認の通知設定、運用マニュアル整備まで。
AI 連携（Gemini）
整備済みデータを活かし、社内文書を参照した文書作成、FAQ・マニュアルの自動生成、業務・顧客情報の分析補助。予算に応じて。
※ 表記は Google Workspace の例。Microsoft 365 環境では Apps Script → Power Automate / Office Scripts、Gemini → Copilot 等、同等の機能で対応します。
進め方
現状把握と設計（1〜2ヶ月）
フォルダ・命名・情報の流れをヒアリングし、業務に合った情報構成を設計します。
基盤の実装と運用開始（2〜4ヶ月）
フォルダ・権限・命名ルールを実装し、既存ファイルを整理。社内ガイドラインも整備します。
自動化・AI 連携（予算・優先度に応じて）
定型業務の自動化、Gemini 連携などを段階的に。
※ 効果が出始める目安は構築開始から3ヶ月前後。対象範囲・既存データの状態により変動します。
セキュリティについて
本サービスは基本的に Google Workspace / Microsoft 365 のサービス範囲内で業務を完結させる設計のため、各プラットフォームのセキュリティポリシーの枠組みの中でご活用いただけます。導入範囲・権限設計・データの取り扱い方針は、初回ヒアリングの段階から一緒に整理します。
AI を活かす土台づくりから。
月額制・既存の Google Workspace / Microsoft 365 を活用。まずは現状のヒアリングから始めます。料金はご相談ください。