Stella Holdingsの法人向けAI支援「AIブースト」

繰り返す仕事を、
AIで変える。
お客様との時間を
もっと増やす。

提案資料、毎日の集計、記録の整理。
御社の仕事がわかる専門家が、
AI研修から実装・定着まで一緒に進めます。

支援・取引実績3,200社
ハイクラス登録人材840名
グループの支援体制5つのグループ会社

支援・取引先 一部掲載

実績の掲載資料
CENTURY AUTO
AI行政書士法人
Act,inc.
ないけんぼーいず
PayStruct
御社の検討に合わせて

必要な判断材料から、読む。

AIブーストをご検討の方へ

自社で使えるか。費用に見合うか。
相談の前に、具体的に。

業務別の活用イメージを見る →人数・工数から費用を考える →

御社にも、
こんな仕事はありませんか。

日々の仕事を入口に、実務で使う形を考えます。
似た課題を入口に、変えられる範囲を考えます。

01

不動産

情報を探す・転記する
時間を減らしたい。

不動産の取り組み →
物件写真や書類が散らばり、情報を探す担当者
課題解決前

物件情報・写真・提案資料が、あちこちに。

情報をまとめ、資料づくりにつなぐ。
02

店舗

毎日の集計を、
経営判断に使いたい。

店舗の取り組み →
売上やシフトの紙を手作業で集計する店舗担当者
課題解決前

売上・シフト・仕入れを手作業で集計。

数字をつなぎ、状況を見えるように。
03

制作業務

提案・制作の仕事を、
チームで標準化したい。

制作業務の取り組み →
別々の手順で提案資料や案件を管理している制作チーム
課題解決前

見積、文書、案件管理が担当者任せ。

AIと手順で、作成・管理を整える。

人を育て、使いこなすならAIブースト(研修・専門人材・伴走) →

業務に合わせた仕組みをつくるならAI開発・実装支援 →

現場では、
こんな変化が始まっています。

登録専門家の支援・自社活用の経験から。
御社の業務に近い取り組みをご覧ください。

実績・事例一覧
物件情報をまとめ、資料づくりを進める担当者
不動産登録人材の支援事例

物件情報をつなぎ、
資料づくりを変える。

物件DBを統合し、資料自動化を試行。

課題と取り組みを見る →
店舗の数字を確認し、経営判断につなげる担当者
店舗・小売登録人材の支援事例

売上・シフト・仕入れを、
ひとつの判断材料へ。

売上・シフト・仕入れを自動集計し、可視化。

課題と取り組みを見る →
AIを活用し、チームで制作を進める担当者
営業・Web制作登録人材の自社活用例

提案から制作進行まで。
仕事の進め方を整える。

自社業務にAIを導入し、手順・ルールを整備。

課題と取り組みを見る →

何から始めて、
何が手元に残るのか。

業務を知る、実装する、自社で回す。
3か月の標準モデルを、御社の状況に合わせて設計します。

01

1ヶ月目

業務を知り、
小さく試す。

業務を整理し、優先するテーマを選ぶ図

業務棚卸しとAX診断で優先順位を整理。最初の改善を一つ動かします。

残るもの
業務一覧・優先テーマ・KPI
02

2ヶ月目

優先業務へ、
AIを組み込む。

業務の情報をAIにつなぎ、成果物をつくる図

優先する2〜3業務の実装と研修を進め、現場で使える形に調整します。

残るもの
業務用AI・運用手順・研修成果物
03

3ヶ月目

効果を確かめ、
自社で回す。

効果を確認して改善を繰り返す図

時間・品質・利用状況を振り返り、運用を引き継ぐ仕組みを整えます。

残るもの
効果測定・マニュアル・改善計画

現場で学び、
仕事で使い、
自分たちの力にする。

自社の業務を題材に、AIへの指示・出力の検証・改善までを実践。手元に残る成果物を、そのまま伴走支援の出発点にします。

職務別プロンプト集業務用AIツール業務棚卸しシートAI活用アクションプラン
進め方と成果物を見る
営業資料に掲載された対面研修風景
業務棚卸しシートのサンプルAI活用アクションプランのサンプル

AIを知る。
業界と仕事を知る。

技術だけでは、現場は変わらない。
業界の商習慣と、日々の仕事を理解する専門家を。

専門家・メンバーを見る

各業界に特化した840名以上のハイクラスAI人材

Y.Mのプロフィール画像
登録専門家 / 候補例Y.M

業務改革・AI研修

元 外資系コンサル

不動産・製造業の改革を支援。生成AI・DX支援会社の代表として、研修と業務自動化を提供。

この領域の仕事と成果物を見る →
N.Aのプロフィール画像
登録専門家 / 候補例N.A

AI実装・技術戦略

代表取締役/CTO

Web3企業の共同創業・CTOを経験。現在はAI活用支援会社の代表として、AIエージェント開発を担当。

この領域の仕事と成果物を見る →
Y.Tのプロフィール画像
登録専門家 / 候補例Y.T

営業・Web・制作業務

元 大手総合広告代理店

Webプロデューサーを経験。現在はWeb制作会社COO等を務め、自社業務のAI導入を推進。

この領域の仕事と成果物を見る →

営業資料 p.35掲載の候補例。業界経験・支援範囲・稼働条件を確認して選定します。Stellaの社員紹介ではありません。

人材選定の3つの視点業界の知識×職務の理解×AIの実装力

現場の実行力に、
会社としての信頼を。

実行する専門家と、事業に責任を持つ経営。
それぞれの役割が見える体制を大切にします。

ADVISORS

法務・経営の専門知見

森沢 雄太株式会社M&Aプレップホールディングス
代表取締役

田岡 春幸元厚生労働省

村尾 龍雄キャストグローバルグループ CEO

馬場 正信株式会社アプレシオ 創業者

花蜜 幸伸株式会社夢の街創造委員会「出前館」創業者

中村 優紀中村法律事務所 代表弁護士

顧問一覧 →

今、始めるべきか。準備を先に進めるべきか。

AI導入そのものを目的にせず、
変えたい仕事と、動かせる条件から判断します。

具体的な支援を検討しやすい状態

変えたい仕事があり、
現場と一緒に試せる。

  • 繰り返す業務の件数・時間が把握できる
  • 業務を知る担当者と、判断する責任者がいる
  • 扱える情報と、人による確認方法を決められる
先に条件を整えたい状態

対象業務・担当・判断条件が、
まだ決まっていない。

  • まず業務一覧と負担の大きい仕事を整理する
  • 利用できるデータと担当者の時間を確認する
  • 効果・品質・費用の判断基準をそろえる
準備のガイドを見る →

完全自動化、特定の売上・削減率、制度による費用補填を前提にせず、人が確認しながら効果を測れる仕事から検討します。

最初の疑問に、お答えします。

何からAIを使えばよいか、まだ分かりません。

現在の業務と目標を伺い、着手する仕事を一緒に整理します。課題がまとまっていなくてもご相談いただけます。

研修と開発、どちらを相談すればよいですか。

社内で活用する人を育てたい場合はAIブースト、具体的な仕組みをつくりたい場合は開発・実装支援が入口です。両方を組み合わせることもできます。

費用や、実際に担当する人材は確認できますか。

研修は1名あたり40万円(税込)。実装・伴走支援は別途見積もりです。候補人材の経歴・支援範囲・稼働条件を確認してご提案します。

その他のご質問を見る →

AIで変えたい、
御社のこれからを。

課題の整理から、具体的な実装のご相談まで。