NOXは、創業48年の看板制作会社「エフ広芸」の一事業部として生まれました。一方は、アートや新しい技術を扱う表現の現場。もう一方は、製造、営業、施工、管理が動く45名規模の事業会社です。私たちは、この性質の異なる二つの現場を、同じ企業グループの中に持っています。NOXで技術の可能性を探り、エフ広芸の実業でその用途を検証する。この往復が、私たちのAI事業の出発点です。
新しい技術には、最初から正しい使い道が用意されているわけではありません。技術の特性と限界を実際に試しながら、用途そのものをつくる必要があります。
NOXはこれまで、ブロックチェーンや生成AIを、完成された道具としてではなく、新しい表現を生み出すための素材として扱ってきました。まだ定義されていない可能性を試すなかで、未知の技術から具体的な用途を構想する力を培ってきました。
企業のAI導入に必要なのも、同じ力です。どこにAIを組み込み、誰の仕事をどう変え、何を成果として測るのか。ツールの選定より先に、この設計が要ります。
私たちはその考え方を、エフ広芸の業務へ持ち込みました。日報、営業報告、見積分析、経営判断にAIを実装し、現場で運用しながら改善して、工数、速度、品質、収益への影響を数字で確認するところまで行っています。
そこで得た実装手順と判断基準を、企業向けのAI支援として提供しています。AIについての評論や一般論ではなく、自分たちの実業で検証した方法です。
実際に導入し、現在も運用している仕組みです。
これまでは、週次の営業会議で各営業担当者が売上見込みを発表し、その場で表計算に入力していたので、会議時間の大半がそれで終わっていました。いまでは、各営業担当者が事前にスマホで入力したデータをもとにAIが数字を分析。会議で話し合うべき論点、各営業担当ごとの課題とアドバイスが自動生成されるので、それをもとに、より重要な課題の議論に会議時間をつかえるようになっています。現在、見積と受注の基幹システムと接続させ、より精度の高い売上予測システム構築にとりかかっています。
AIが売上見込を予測。個別アドバイスまで自動生成
社用車が5台以上になると、車両台帳作成が求められます。以前は、各車両に置いた紙の台帳にドライバーが手で記入し、事務が走行距離の抜け漏れを確かめながら表計算へ入力し直していました。
いまでは、ドライバーは、メーターの写真を撮ってLINEに送るだけ。走行距離はAIが写真から読み取り、抜け漏れもチェック。事務は、自動生成された台帳ファイルを月１回ダウンロードするだけになりました。
メーター写真をAIで読み取り、台帳が自動生成
これまで、会社が割り当てた大目標をもとに部門と個人がそれぞれ小さな目標をたて、数値で定点観測〜表計算に手入力して管理していました。これを、全社員がスマホで入力したものをAIが分析する仕組みにかえたことで、小さな目標が大目標の実現に貢献しているかを自動判定し、根拠ある数字をもとにしてPDCAを回せるようになりました。いまではこの仕組みを利用し、これまで紙だった各種申請や、仕事の困りごとの相談チャットボットまで実装が進んでいます。
AIが日々の目標達成状況を分析し、PDCAを回すエンジンに
以下は、その一部です。
INTERNAL ANALYSIS — エフ広芸の実データを用いた社内分析です。
| 出てきたこと | 数字 |
|---|---|
| 小規模案件では約2件に1件を受注。 大型案件では約9件に1件。 → 伸びしろが大きいのは大型帯。一方、勝ち筋は小口の高回転にある。どちらに営業資源を寄せるか、初めて数字で議論できるようになった。 |
50万円未満 受注率 48.9% 1,000万円以上 受注率 11.5% |
| 売上は横ばいのまま、 取引は少数の得意先へ集中していた。 → 効率のよい得意先への絞り込みが進んだ一方、新規の入口は細っていた。休眠大口の再訪と、優良顧客の属性に合わせた新規開拓の再設計に着手した。 |
取引顧客数 465社 → 360社 新規顧客数 258社 → 69社 集計期間：2021年 → 2025年 |
初回の分析では、一部工程の作業量を過小に見積もっていました。
経営側の指摘を受けて工程定義を見直した結果、実際の規模は当初推計の4倍以上であることが分かりました。
私たちは、データだけで結論を出しません。現場の認識と照合しながら、分析の前提そのものを検証します。
会社によって、AI導入の出発点は異なります。
何につかうべきか、ではなく、どこに多くの時間がかかってるのか。
そこから弊社スタッフが並走し、業務をどう効率化できるかまで落とし込みます。
さらに、社内で動かせる人を育てたい。すぐにAIを稼働させたいなど、
現在の状況に合わせて、必要なところからご支援します。
会社として、何に使うかを決める
50万円（税別）〜／1社｜2〜3週間
業務を整理し、
AIを使う場所と優先順位を設計します。
※システム開発や本番実装は含まれません。
社内で動かせる人を育てる
40万円（税別）／1名｜10時間
実際の業務を題材に、
社内でAI活用を進められる人材を育成します。
※一定の要件を満たす企業では、
助成金の対象となる可能性があります。
業務で動く仕組みにする
個別見積もり
設計した用途を、
現場で実際に使える仕組みとして実装します。
オンライン＆無料。
現在の業務や課題を伺い、
AI活用設計、人材育成、実装支援の中から、
適した進め方をご案内します。
何をAI化するべきか、
まだ決まっていなくても問題ありません。
はい。ほとんどのご相談がその状態から始まります。現在の業務の言葉のまま、お話しください。
はい。「どこで使うか」を決めること自体が、AI活用設計スプリントの支援領域です。
設計スプリントは会社（1社）を対象に、AIを使う場所と優先順位を決める支援です。研修は受講者（1名）を対象に、社内でAI活用を進められる人を育てる支援です。
はい。設計した用途を、業務で動く仕組みにするところまで対応します。内容と規模に応じて個別にお見積もりします。
いいえ。助成金の利用や支給を保証するものではありません。要件や時期によって対象外となる場合があります。該当する可能性がある場合は、初回相談の際にご案内します。