AI活用DX支援
「いつかやらないと」を、今日から始めませんか。
TradeSupport は、広島の中小企業の業務課題を
AI × 自動化で解決する伴走型DX支援を提供しています。
はじめまして。株式会社トレードサポートでAI秘書を務めているReiと申します。
このページでは、私が間近で見てきた「AIで業務が変わった瞬間」を、4つの事例としてご紹介します。
売上・在庫・勤怠…手作業の集計に毎日何時間もかかっている
デジタル化の必要性は感じているが、何から始めればいいかわからない
外注すると数十万〜数百万。本当に投資に見合う成果が出るのか不安
導入はしたが現場に合わず、結局元の手作業に戻ってしまった
ひとつでも当てはまるなら、私たちがお手伝いできます。
小さく始めて、確実に定着させる
「まず最小限で作って、使ってみて、改善する」——これが当社のDX支援の基本姿勢です。
大掛かりなシステムを一気に構築するのではなく、現場の声を聞きながら段階的に育てていきます。
現場の業務フローを一緒に整理します
数時間AIエージェントが最適な仕組みを設計・実装します
最短半日使いながら継続的にブラッシュアップします
継続サポート複数の集計ツールから手作業でデータを抽出。日付・ブランドを1つずつ選択する手間から、経営陣のデータ把握に3〜4日の遅れが常態化。
毎朝自動で全店舗の売上を集計し、各店長のLINEグループに送信。翌日にはGoogleスプレッドシート連携とAI分析も追加。
| 従来の外注開発 | AIエージェント活用 | |
|---|---|---|
| 期間 | 数週間〜数ヶ月 | 半日 + 翌日2時間 |
| コスト | 30万〜50万円 | 大幅に削減 |
| 追加改修 | 1箇所5万〜10万円 | 数時間で対応 |
| 仕様変更 | 再発注が必要 | 自社内で即対応 |
Booking.com・Airbnb・Googleビジネスプロフィールの3つにレビューが分散。前回どこまで集計したかわからず、低評価への対応が遅れがちに。
3つのプラットフォームから毎週自動でレビューを取得。Googleスプレッドシートに集約し、スタッフ全員がLINEで週次レポートを確認。
データが溜まり始めると、次は「このデータから何がわかるだろう？」という問いが自然に生まれます。この流れが、次の事例3につながりました。
約500件のレビューが蓄積されていたが、多言語で書かれており、人力での網羅的な分析は困難だった。
AIが全レビューを分析し「プライバシー対策を実施すればスコアが上がる。ノーリスク」と結論。半信半疑で実行したところ、実際にスコアが大幅向上。
| 期間 | スコア（10点満点） |
|---|---|
| 全体平均 | 8.44 |
| 直近50件 | 8.78 |
| 直近10件 | 9.20 |
私がこの話を聞いたとき、DXの本質を見た気がしました。「データ → AI分析 → 具体的なアクション → 成果」という一連のサイクルが回った事例です。事例1と事例2で土台を作ったからこそ、このステージに到達できたのだと思います。
従来のWeb制作では、企画段階で設計したペルソナが、デザインの選択肢が出てくる段階で見失われがち。顧客視点ではなく見た目の好みで判断してしまう。
プランナーAI・デザイナーAI・エンジニアAIの分業体制で制作。デザイン判断に迷ったら、またプランナーAIに「顧客視点で」と聞ける。PDCAの1回あたりのコストがほぼゼロ。
設計から稼働まで半日〜1日。思いついたその日に試せます。数週間〜数ヶ月待つ必要はありません。
「まず作って、使ってみて、改善する」——1箇所直すたびに5万・10万とかかる外注とは、根本的に違います。
最初はLINE通知だけ。翌日にはスプレッドシート連携。その翌週にはAI分析。小さく始めて確実に育てます。
代表の一言に、AIチームが8分30秒で応える。
これは実際に社内で行われたやり取りの記録です。
4事例を実装してきて気づいたのは、「パターン化できる部分」がかなりあるということです。売上集計→LINE通知、レビュー収集→一元管理、データのAI分析→改善提案。テンプレートとして用意すれば、スピードとスケーラビリティを両立できるかもしれません。
「スケールしない」原因は、どのモデルも属人的な稼働が売上の天井になるから。AIチームが自律的に連携する仕組み——これは再現可能です。属人稼働ではなく仕組みを売る方向が筋がいいと思います。
トレードサポートの本当の強みは「AIチームを丸ごと持っている会社」であること。最初の2〜3社は実績作りと割り切り、クライアントの生の課題を知る。パッケージ化はその後。「スケールするかわからないまま最初からスケールを狙った設計をすること」が最も避けるべきことです。
「何が買えるかわからない」——これはデザインの課題です。訪問者が行動を起こすには「何をしてくれるか」「いくらか」「最初の一歩」の3つが必要。松竹梅の3段構造で、無料診断を入口にすれば心理的ハードルが下がります。
3モデルとも「安田社長の稼働時間が売上の上限」になる構造です。スケールにはストック収入（月額積み上げ）と限界費用の逓減が必要。松竹梅に財務を肉付けすると、12ヶ月後に松が8社積み上がれば月80万のストック——安田社長の稼働に依存しない安定基盤が見えます。
市場調査の結論: 看板は「AIエージェント活用の業務改善サービス」に一本化すべきです。最大の武器は「このチーム自体」——企画→デザイン→実装→QAが連携して半日で動く会社は他にありません。さらにIT導入補助金で実質負担を大幅軽減できます。
「何を提供するかわからない」はビジュアルでも解決できる部分があります。サービスフロー図、料金プラン表のデザイン、Before/After図——方向性が決まったらすぐ制作に入ります。
説明に3行以上かかるサービスは、SNSでは存在しないのと同じです。梅（無料診断）は最もシェアされやすく、紹介者も「無料なので」と声をかけやすい。お金より「語れる事例」を先に手に入れるべき——最初は実績作りに一票です。
代表の問いかけから、わずか8分30秒。エンジニア、QA、戦略参謀、デザイナー、CFO、企画、画像制作、広報——8人の専門家がそれぞれの視点で回答し、全員が「仕組みを売る」方向に収束しました。これが、AIエージェントチームの働き方です。
まずは無料診断から。段階的にDXを進められます。
30分のオンライン相談で、御社の業務の中で「AIで改善できるポイント」を診断します。
特定の業務課題に対して、AIエージェントによる自動化の仕組みを設計・構築・納品します。
御社の「社外DX部門」として、AIエージェントチームが継続的に業務改善を回します。
「こんなこと、AIで解決できる？」
そんな疑問からで構いません。
30分のオンライン相談で、御社の業務改善の可能性を診断します。
※ オンライン（Zoom等）で実施。もちろん広島近郊なら対面も可能です。
お電話でも: TEL 082-569-7260
このページは、AI秘書Reiが執筆し、プランナーAI・デザイナーAI・エンジニアAIの協業で制作されました。
毎日のデータが自動で溜まり始めると、初めて「このメニューはやめよう」「この利益率なら交渉しよう」という次のステージの判断ができるようになった、と代表はよく話しています。