Question 1

AIでの業務自動化やデータ構造化は、どのくらいの費用がかかりますか？

Accepted Answer

awai Core は業務モジュール単位の月額制で、初期費用はかかりません。まず2週間の無料トライアルで、御社の実際の帳票・メールを使ってどのモジュールが効くかを数字で見極めていただき、効果の出たモジュールだけを月額でご契約いただけます。最低契約期間はなく、構成の増減も自由です。月額は、比較対象を他社システムではなく「人を1人雇うコスト」に置き、削減できる事務コストを試算したうえで、それを上回らない水準でご提案します。

Question 2

効果が見えないと予算を出しにくいのですが、どう進めればいいですか？

Accepted Answer

まず無料トライアルから始めてください。御社の実データで2週間お試しいただき、削減できる時間と人件費を計算した投資対効果の試算表をお渡ししますので、投資判断はその数字を見てからで構いません。効果が見込めない場合は正直にそうお伝えします。最初から大きな導入判断をお願いすることはありません。

Question 3

他社のツールと比較検討したいのですが、どこを見ればいいですか？

Accepted Answer

比較のポイントは3つあります。(1)単発の作業代行か、構造化して運用が続く仕組みを残すか、(2)納品後に社内で回せる形（config設定ファイル）が手元に残るか、(3)日々の事務を軽くする業務モジュール（awai Core）から、受発注基盤の構築（awai Build）、経営ダッシュボード（awai Compass）まで同じチームで地続きに広げられるか、です。特定の他社との優劣を断定するものではなく、比較検討の観点としてご参考にしてください。

Question 4

生成AIを導入しましたが、PoCで止まってしまい本番運用まで進みません。何が原因でしょうか？

Accepted Answer

多くの場合、原因はツールの性能ではなく進め方です。目的や投資対効果を曖昧にしたまま始めてしまっている、PoCでは省略していた既存システムとの連携や運用担当者への引き継ぎといった要素を本番前に洗い出せていない、参照させるデータが構造化されていない、現場の業務フローに組み込まれず定着しない、効果を測る指標を決めていない——この5つの原因のいずれかに当てはまることがほとんどです。対策は、これらを現状把握→PoC→実装→運用の4段階に分けて一つずつ潰していくことです。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を数字で確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 5

生成AIのコンサルティング会社を選ぶとき、何を基準に比較すればいいですか？

Accepted Answer

同じ「コンサルティング」でも、提案書止まりの助言型、方針は示すが手を動かさない伴走型、要件定義から実装・運用まで一気通貫で担う実装型では、受け取れる成果がまったく異なります。会社を比較する際は、(1)提案の先、実装まで地続きに担えるか、(2)相談の結果としてレポート等の成果物が資産として残るか、(3)特定の製品ありきでなく中立に提案してくれるか、(4)自社が運用・改善を続けられるよう内製化・ナレッジ移転を意識しているか、(5)費用体系が支援の実態に見合っているかの5点を確認すると、"提案倒れ"（提案だけで終わり業務が変わらない状態）を避けやすくなります。

Question 6

商品データや業務データを外部のAIに渡すのは不安です。大丈夫ですか？

Accepted Answer

扱うデータの範囲・保管・利用目的は契約で明示します。無料トライアルの段階では、貴社が開示可能な範囲のサンプルデータのみで進めることができます。技術的な提供条件（認証・データ保管方式等）の詳細は契約前に書面でご説明します。

Question 7

社員が個人の判断で生成AIを使い始めていて不安です。社内ルールは何から手を付ければよいですか？

Accepted Answer

最初に着手すべきは、自社の情報資産（顧客情報・取引先の非公開情報等）の棚卸しと、生成AIの利用範囲の大枠を決めることです。確認体制や例外対応の申請フローは、この利用範囲が固まってから具体化する方が手戻りが少なくなります。他社のガイドラインをそのまま流用するのではなく、自社の情報資産の性質に合わせて組み立てることが実務的です。

Question 8

生成AIは社内でも使えそうですが、外部に依頼する意味はありますか？

Accepted Answer

単発のデータ変換は社内でも可能です。差が出るのは継続運用の場面で、取扱商品や業務が増えるフェーズで粒度の統一・仕様変更の反映を属人化させずに回し続ける部分です。無料トライアルの中で「どこを内製で残し、どこを仕組みに任せるべきか」の切り分けもご提案します。

Question 9

一度導入すると抜けられなくなりませんか（ベンダーロックインが心配です）？

Accepted Answer

逆の設計にしています。awai Core は最低契約期間がなく、モジュールの増減も解約もいつでも自由です。設定・納品は「config.json」という貴社が保持できる設定ファイルの形で行い、コードのブラックボックスに縛り付けません。小さく始めて、効果に合わせて広げたり絞ったりしていただけます。

Question 10

契約をやめたら、それまでのデータや仕組みはどうなりますか？

Accepted Answer

納品したconfig設定ファイルと、業務を回す中で構造化されたデータは貴社の資産として残ります。月額は更新・改善・障害対応を継続するための対価であり、契約を止めても取り込んだ資産が消える設計ではありません。詳細は契約で明示します。

Question 11

今は忙しくて検討する時間が取れません。どこから始めればいいですか？

Accepted Answer

大きな導入判断は最初は不要です。まず30分のオンライン相談で方向性を確認し、その先も2週間の無料トライアル（初期費用0円）からご案内しています。貴社側の工数負担が最も軽い入口をご用意しています。

Question 12

本格的に導入する前に、小さく試すことはできますか？

Accepted Answer

はい。awai Core は2週間の無料トライアルからお試しいただけます。初期費用はかからず、御社の実際の帳票・メールを使って、どのモジュールがどれだけ効くかを数字で見極められます。効果の出たモジュールだけを月額でご契約いただき、最低契約期間なく構成の増減も自由なので、小さく始めて必要な分だけ広げていけます。

Question 13

「無料相談」と「無料トライアル」は何が違うのですか？

Accepted Answer

「無料30分相談」は課題のヒアリングと進め方の方向性のご提示が中心で、実データは扱いません。「無料トライアル（2週間）」は、御社の実際の帳票・メールを使って awai Core のモジュールを実際に動かし、どのモジュールがどれだけ効くかを投資対効果の試算表として数字で見極めるステップで、初期費用はかかりません。まず無料相談で方向性を確認し、無料トライアルで効果を確かめてから、月額のご契約に進むかを決めていただけます。

Question 14

自社でエンジニアを採用すれば済むのではないですか？

Accepted Answer

採用・育成・維持のコストと時間を考えると、定型業務は先に仕組みで吸収し、社内の人材は貴社固有の判断業務に充てる方が合理的な場合が多いです。awai Core のモジュールは業種横断で同型タスク（受注取込・見積・請求突合等）を汎用処理し、config差し替えで導入できるため、内製でゼロから作るより立ち上がりが速くなります。

Question 15

既存のRPAやSaaSツールで足りている気がするのですが？

Accepted Answer

既存ツールがカバーしている領域を無理に置き換えることはしません。awaiが効くのは、自由記述の注文メールやカタログPDF、商品説明文といった非構造化データをAIで読み解いて構造化する部分で、既存のRPAでは扱いづらい領域です。既存資産を活かしながら、その隙間を補完する位置づけとお考えください。

Question 16

自社の在庫システムや受発注データをAIに繋いで使わせたいのですが、何を確認すればいいですか？

Accepted Answer

AIが社内のシステムやデータを安全に読み書きできるようにするには、MCPサーバー（AIと社内システムを繋ぐための共通の窓口）と呼ばれる仕組みを用意する必要があります。重要なのは技術的に繋げられるかどうかより、AIにどのデータを見せてよいか・どの処理を実行させてよいかという業務側の線引きと、判断を誤った場合に処理を止める仕組みです。内製に向くかどうかは、社内にAIとシステム連携の両方を理解している人材がいて、対象システムの中身を把握しているかで変わり、そうでない場合は開発を依頼したほうが早いことが多いです。

Question 17

AIエージェント開発を依頼する会社を選ぶとき、何を基準に比較すればいいですか？

Accepted Answer

AIエージェント（人間の代わりに一連の処理を自律的に進める仕組み）はチャットボット（質問に文章で答えるだけの仕組み）と違い、自分で処理を実行する分、委託先には別の見極めが必要です。比較する際は、(1)判断を誤ったときにどう止まるか（ガードレール・要所で人が承認する仕組み＝ヒューマン・イン・ザ・ループ）を説明できるか、(2)どこまで自動で、どこから人が確認するかの線引きを業務のリスクに応じて一緒に設計してくれるか、(3)エージェントが何を根拠にどう動いたか、判断の記録を後から追えるか、(4)いきなり大きな投資を約束させず、小さく試してから本格導入を判断できる進め方（PoC＝試験導入）か、の4点を確認すると、デモの見栄えだけでは分からない実運用の安全性を見極めやすくなります。

Question 18

AIエージェントを導入したいのですが、何から始めればいいですか？

Accepted Answer

最初から全業務の自動化を目指す必要はありません。①現状の把握で対象業務の手順・判断基準・例外対応のパターンを洗い出し、どこまでAIエージェントに任せられそうかを見立てる、②PoCで対象業務の一部を切り出して実際に試し、判断の精度や実行にかかる時間を確認する、③実装でPoCの結果を踏まえて対象範囲を広げ、人の承認を挟むガードレールも設計に組み込む、④運用で業務の変化に応じて判断ルールを継続的に見直す、という4段階で進めます。手順が比較的整理されていて、例外対応にルールがある業務ほど向いているため、まずは無料相談で対象業務を一緒に見立てるところから始められます。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を数字で確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 19

見積もりや商談の中で「LangChain」という言葉が出てきたのですが、これは何ですか？自社で指定する必要がありますか？

Accepted Answer

LangChain（ラングチェーン）は、生成AI（LLM）を使ったアプリケーションを開発するための代表的なオープンソースの開発フレームワークで、AIエージェントを含むLLMアプリケーションを作る際に使われる"部品箱"のような位置づけの技術です。似た役割を持つフレームワークは他にも複数存在し、どれを使うかという技術選定は開発を担当する会社の判断領域にあたるため、発注側が事前にLangChainを指定する必要は基本的にありません。検討すべきなのは「LangChainを使うかどうか」ではなく、「自社のどの業務を、AIエージェントやLLMアプリケーションで効率化したいか」です。

Question 20

商品点数が多いECサイトの説明文づくりをAIに任せれば、そのまま使えるようになりますか？

Accepted Answer

AIに指示すればそれらしい説明文はすぐ出ますが、そのまま使うと事実にない特徴をもっともらしく書いてしまう（ハルシネーション。AIが根拠のない内容を自信ありげに生成する現象）、ブランドのトーンや必須の表記ルール（成分・素材・注意書き等）が反映されない、生成した文章を1点ずつ人が確認・修正する羽目になり結局工数が減らない、といった問題が起きがちです。成果を出す鍵は「文章を生成すること」自体ではなく、素材・産地・サイズ・用途といった軸で商品データを構造化（AIが扱いやすい整理された形にすること）してから生成に回す順序にあります。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 21

商品画像に「似ている商品」の提案や絞り込み検索をさせたいのですが、画像認識AIを入れれば実現できますか？

Accepted Answer

awaiがご支援するのは画像認識AI単体の製品ではなく、LLMを使ったデータ構造化コンサルティングの一環として、商品画像に埋もれている色・柄・形状・素材・カテゴリといった情報をAIで認識し、検索やレコメンドで使えるタグ・属性データとして整理するところまでです。商品画像に紐づく情報が商品名・価格・簡単な説明文程度しかなく、新商品を登録するたびに担当者が目視で似ている過去商品を探して分類している状態では、検索機能自体をいくら高度にしても手がかりになる情報が画像に埋もれたままになります。現状の把握→PoC→実装→運用の順で段階的に進め、認識・タグ化したデータを検索やレコメンドにどう活かすかは、既存の検索基盤やECプラットフォームと組み合わせて設計します。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を数字で確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 22

自社EC・モール・卸システムで、同じ商品なのにシステムごとに商品コードや名前の表記が違っていて、別物として扱われてしまいます。AIで解消できますか？

Accepted Answer

全角/半角統一や記号除去といった単純な表記ルール（辞書登録）だけでは、「白Tシャツ」と「ホワイトティーシャツ」のような言い換えの違いまでは吸収しきれません。文字列が完全一致しなくても意味的に同じ商品を指しているかをAI（LLM）が判断し、名寄せ（複数のデータの中から同一の対象を指すものを特定し、1つにまとめること）・統合する支援を行っています。放置すると在庫の二重管理やEC内検索での取りこぼし、経営会議の売上集計のズレにつながるため、現状の把握→PoC→実装→運用の順で段階的に進めます。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 23

楽天・Amazon・自社ECなど複数モールを運営していますが、在庫連携ツールを入れてもまだ在庫がズレます。原因は何でしょうか？

Accepted Answer

在庫連携ツール自体は各チャネルの在庫数を自動で同期する仕組みですが、その同期の元になる商品マスタ（商品コード・商品名などの基本情報を管理するデータ）にチャネル間で表記ゆれや紐づけ設定の抜け漏れ、旧型番・廃盤品の残存があると、ツールを入れても特定の商品だけ在庫がズレ続けることがあります。既存の在庫連携ツールを入れ替える必要はなく、商品マスタ側の表記ゆれ・重複を整理してツールの紐づけ設定を作り直すことで、既存ツールのままズレを解消できるケースが多いです。あわせて、在庫連携データを基幹システムや経営レポートに活かす連携設計まで一体で対応することもできます。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を数字で確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 24

社内の稟議に時間がかかりそうなのですが？

Accepted Answer

無料トライアルの結果（現状把握・削減時間・投資対効果の試算表）を、そのまま稟議に添付できる形でお渡しします。社内でのご説明に使える資料づくりから伴走しますので、まずは無料の30分相談からお気軽にご相談ください。

Question 25

賞味期限・使用期限やロット番号の管理をAIで整理できますか？

Accepted Answer

食品卸・理美容材料卸・介護用品卸のように多品目・多ロットを扱う場合、納品書・現品ラベル・仕入先PDF・Excel台帳に散在する期限情報をAIで読み取り、先出し順（期限が早いものから出す）の管理や台帳更新に使える形へ整理する支援を行っています。まずは無料トライアルで、御社のデータでどこまで整理できるかをお確かめいただけます。

Question 26

実地棚卸をハンディ入力や目視カウント以外の方法で効率化できますか？

Accepted Answer

陶磁器・食器、電子部品、塗料、紙・文具のように品目数の多いBtoB卸では、棚を撮影した画像をAIが認識し、台帳との差分候補を整理する形で実地棚卸を支援できます。まずは無料トライアルで、御社の棚・台帳での精度をお確かめいただけます。

Question 27

生成AIでカスタマーサポートを自動化しましたが、思ったほど効果が出ていません。何が原因でしょうか？

Accepted Answer

多くの場合、原因はツールの性能ではなく設計です。商品情報・返品ポリシー・配送条件やFAQの回答が構造化されていないと、AIは一般的な回答しか返せません。また、定型質問（返品期限や送料など）と、人が対応すべき問い合わせ（クレーム、複雑な注文変更、初めての高額購入前の不安）の境界線を設計しないまま導入すると、AIが答えられない問い合わせが増え、かえって現場の負担が増えることがあります。加えて、自動応答率や対応時間といった効果を計測する仕組みがないと、改善のしようがありません。まずは問い合わせ内容を頻度・複雑度で分類し、一部の問い合わせでPoCを行ってから実装へ進める段階的な進め方をおすすめしています。初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 28

返品・交換の対応、特定の担当者しか正しく処理できていない気がします。AIで解消できますか？

Accepted Answer

返品・交換対応は、良品/不良品の判定、返金・交換・再出荷の振り分け、在庫データへの反映という複数の判断が連続する業務のため、判定基準がドキュメント化されていないと特定の担当者の経験則に依存しやすくなります。AIチャットボットで問い合わせ対応（返品期限や送料といった定型質問への回答）を自動化していても、それは入口部分のみで、実際に返品を受け付けたあとの判定・振り分け・在庫反映という業務フローは別工程です。申請から一定日数以内・未使用・外箱ありといった条件が明確なケースは自動化・整理し、微妙な状態確認が必要なケースは人が最終判断する前提を残したうえで、判定基準の明文化から在庫反映までを一体で設計します。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を数字で確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 29

入荷検品での現物・ラベル・納品書の突き合わせを自動化できますか？

Accepted Answer

仕入先数・SKU数が多いBtoB卸では、AIが納品書の記載内容と現物・ラベルの情報を突き合わせ、ズレ候補を絞り込む支援を行っています。まずは無料トライアルで、御社の帳票での突き合わせ精度をお確かめいただけます。

Question 30

取引先ごとにフォーマットが異なる請求書・納品書の読み取りをAIで自動化できますか？

Accepted Answer

紙・FAX・PDF・Excelなど届き方や形式が混在していても、AI-OCR（画像内の文字を読み取る技術）とLLMを組み合わせることで、取引先ごとに異なるレイアウトの請求書・納品書を読み取り、データ化する支援を行っています。awai Core の月額モジュールとしてご利用でき、まずは無料トライアルで御社の帳票での読み取り精度をお確かめいただけます。

Question 31

自動車部品や機械部品を受注する製造業でも、AIによる受注事務の自動化はできますか？

Accepted Answer

内示と確定の数量差異の抽出、客先品番と自社品番の変換、検収基準払いにおける検収通知と受注データの照合など、製造業（受注側）に特有の受注事務にもAIによる下支えの余地があります。全取引先・全品番を一度に対象にする必要はなく、差異が大きい取引先や対応表の整備が進んでいる品番など、効果が見えやすい範囲から始められます。

Question 32

社内の問い合わせ対応（総務・人事・情シス等）をAIで自動化できますか？

Accepted Answer

情シス・総務・人事などに届く、PCの不具合対応や申請方法の案内、経費精算のやり方といった定型的な問い合わせをAIが一次対応し、対応が難しい案件のみ担当者へ引き継ぐ形で自動化を支援しています。回答の根拠となる社内規程・マニュアルが文書として整理されている場合は、AIが参照しやすく導入効果が出やすい傾向があります。awai Core の月額モジュールとしてご利用でき、まずは無料トライアルで御社の規程・問い合わせでの精度をお確かめいただけます。

Question 33

AIが答えられない社内からの問い合わせはどう扱われますか？

Accepted Answer

個人の評価や人間関係が絡む相談、社内規程の解釈が分かれるグレーな案件などは、AIが単独で回答すべきでない性質の問い合わせです。導入時に「AIが答えてよい範囲」と「人に引き継ぐ範囲」をあらかじめ線引きし、範囲外の問い合わせは自動で担当者へ引き継ぐ設計にします。

Question 34

見積書の作成が特定の担当者に偏っています。AIで解消できますか？

Accepted Answer

受注メール・電話内容・過去の見積履歴をAIが読み取り、見積書のドラフトを起案する支援を行っています。対象となるのは、数量・仕様・納期や得意先条件によって案件ごとに価格が変わり、価格表に落とし込めない見積もりです。最終的な金額の確認・承認・送付は担当者が行う前提で設計しており、AIが単独で価格を確定させる仕組みではありません。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 35

たまった顧客レビューや口コミをAIで分析して、活用することはできますか？

Accepted Answer

レビュー・口コミの自由記述をAIが分析し、不満点をカテゴリごとに自動分類したり、感情の強度・時系列の変化を検知したり、件数が少なく埋もれがちな要望を横断的に拾い上げたりする支援を行っています。定期購入型のサービスでは、解約前に現れやすい予兆の早期発見にも活用できます。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 36

取引先ごとの与信枠設定や支払い遅延の兆候把握をAIで整理できますか？

Accepted Answer

掛け払い（請求書払い）で取引しているBtoB卸では、取引先ごとの与信枠や支払実績が販売管理システム・会計ソフト・担当者のメモに散在し、特定の担当者の経験に頼りがちです。AIでこれらの情報を整理し、与信枠に対する使用状況や支払い遅延の兆候を見える化する支援を行っています。どこまで掛け売りを認めるかという最終的な与信判断は人が行う前提で設計します。まずは初期費用0円・2週間の無料トライアルで効果を確かめてから、本格的な実装は個別にお見積りします。

Question 37

Shopifyでの受発注サイト構築・改修はどのくらいの規模になりますか？

Accepted Answer

Shopify B2B受発注サイトの構築や既存サイトの改修は、awai Build による個別見積の構築プロジェクトとしてお引き受けします。既存テーマの調整、アプリ連携・SEO設定を含む改修、既存システム連携やデータ構造化まで含むフルカスタムまで、御社の要件に応じて段階的に設計します。まずは日々の受発注事務を awai Core で軽くして効果を数字で確かめ、投資に値すると確信できてから土台の構築へ、という順番をおすすめしています。お見積りには、削減できるコストと投資回収の試算を必ず添えます。

Question 38

Shopify BtoBサイトを作る際、どのアプリを入れればいいか迷っています。相談できますか？

Accepted Answer

卸価格・顧客タグ管理、掛け払い決済、帳票発行・インボイス対応、アクセス制限、受注管理・複数配送先の5カテゴリに分けて、自社の取引条件に必要なアプリを無料相談の段階で整理します。アプリの組み合わせで足りるか、B2B on Shopify（法人取引向けの標準機能）やカスタム開発まで検討すべきかもあわせて見立てます。

Question 39

BASEからShopifyへの移行はいつ、いくらで検討すればいいですか？

Accepted Answer

BASEの決済手数料3.6%＋サービス料3%の合計6.6%は、月商50万円を超えたあたりからShopifyの費用を上回り始めます。加えて、顧客リストを使ったマーケティングを本格化したいときや、商品数が100SKU（商品の品目数）を超えて管理画面が窮屈になってきたときも移行を検討する目安です。費用と期間は移行するデータ量・機能範囲によって変わるため、現状をうかがったうえで個別にお見積りします。移行費用の大半は商品データの整備に使われます。あわせて、301リダイレクト（旧URLから新URLへの自動転送設定）によるSEOの引き継ぎが移行時の要点になります。

Question 40

Shopify BtoBでインボイス制度の適格請求書に対応するには、何をすればいいですか？

Accepted Answer

標準機能の注文確認メールや明細表示だけでは、登録番号や税率ごとの消費税額区分といった適格請求書の記載要件を満たせません。無料の公式アプリ「Order Printer」でテンプレートに要件を組み込む、インボイス対応をうたう有料アプリと連携する、基幹・会計システムと連携してカスタム実装する、の3つの道があります。どこまで自動化するかで費用は変わるため、要件をうかがったうえで個別にお見積りします。

Question 41

卸売業の新しい販路として、Amazonビジネスと自社ECのどちらが良いですか？

Accepted Answer

手数料の構造・顧客関係の資産化・価格統制のしやすさという3つの軸で性質が異なり、どちらが良いと一概には言えません。新規の法人バイヤーとの接点をまず増やしたい段階ではAmazonビジネス（法人向けモール）が、既存取引先との関係を深め価格・条件を自社でコントロールしたい段階では自社EC（Shopify B2B）が向いている傾向があり、役割を分けて併用する考え方も実務では取られます。

FAQ

AIによる業務自動化・データ構造化について（awai Core）

Shopify受発注サイトの構築について（awai Build）