Dixit Jain, AIエンジニア / 業務自動化コンサルタント. 多くのAIはデモで終わる。 私が作るのは、使われ続ける部分だ。

I work directly with you on architecture and implementation. Scope, responsibilities, and any additional contributors are agreed before an engagement starts.

• リードは来るのに、誰もフォローしない。

  自動の判定と振り分け、そして数分で出ていく初回返信。

• 営業チームが一日中CRMを更新している。

  パイプラインがレコードを書くので、CRMは二つ目の仕事ではなく作業の副産物になります。

• 同じ顧客の質問が毎日人のところへ届く。

  自社コンテンツに接地し、上げるべきものだけを上げるアシスタント。

• 何かを見つけるのに文書を探し回ることになる。

  フォルダではなく出典で答える、自社ファイルに対する検索。

• キャンペーンを規模を保って個別化できない。

  まず補強、次にレコードごとの生成。個別化に事実の裏づけを持たせます。

• 顧客データが四つのシステムに散らばっている。

  統合と重複排除で、どのシステムからも読める単一のレコードに。

• 中核のプロセスがいまだに表計算で回っている。

  プロセスを記録システムへ移し、人がその外で編み出した手順も残します。

• ERPの作業が手動で、レポートを誰も信用していない。

  実際のワークフローに合わせたERPNextと、周辺すべてとの自動連携。

• 人が一日中システム間でデータをコピーしている。

  イベント駆動の同期と、機械が決めるべきでないケースのための確認キュー。

• コンテンツに時間がかかりすぎて、止まってしまう。

  忙しい週を生き延びる、リサーチ、生成、公開のパイプライン。

• サポートの電話がチームの稼働を食っている。

  反復的な通話には音声エージェントを。文脈を運ぶウォーム転送付きで。

• AI予算はあるが、どこに向ければよいか分からない。

  何かを作る前に、自動化が元を取る場所を見つける短い案件から。