業務を知り、
小さく試す。
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
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・取引実績と登録人材数は2026年9月営業資料掲載値。AIブースト単独の導入社数、稼働中の人数を示すものではありません。
支援・取引先 一部掲載
実績の掲載資料
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。
自社で使えるか。費用に見合うか。
相談の前に、具体的に。
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情報を探す・転記する
毎日の集計を、
提案・制作の仕事を、
情報を探す・転記する
時間を減らしたい。
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。不動産の取り組み →02毎日の集計を、
経営判断に使いたい。
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。店舗の取り組み →03提案・制作の仕事を、
チームで標準化したい。
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。制作業務の取り組み →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。
物件情報写真・図面提案資料
物件DBの統合資料作成の自動化を試行取り組みの概念図物件情報をつなぎ、
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 ↗
売上シフト仕入れ
データを自動集計経営情報を可視化取り組みの概念図売上・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 ↗
提案・見積制作進行文書作成
AIを業務に導入手順・ルールを標準化取り組みの概念図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 ↗
登録人材が経験した支援・自社活用の例です。StellaによるAIブーストの導入実績とは区別しています。出典：営業資料 p.34。
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。
業務を知り、
優先業務へ、
AIを組み込む。
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
効果を確かめ、
自社で回す。
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
営業資料 p.26の標準モデル。対象業務・期間・成果物は個別に設計します。
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
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。
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 →
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 →
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。
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。
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。
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
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
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。
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。