ノーコード・ローコード開発でAIを業務に組み込む AI活用促進＆業務アプリ開発支援
ChatGPTをはじめとする生成AIの活用から、「.bubble」や「Dify」、「Notion」などのローコードツールを組み合わせた業務アプリ開発まで、
AIと人の力を融合し、業務の高度化・自動化を実現します。
生成AIの導入・定着にとどまらず、「使えるAI」「動く業務アプリ」を開発し、
現場での成果につなげます。
＼このような経営者様・推進担当者様にオススメします
生成AIの活用に悩んでいる方々へ／
「生成AIを導入したいが進め方が分からない」
- ChatGPTは触ってみたが、業務でどう活かすか見えない
- 社員に使わせたいが、生成AIとどう向き合わせ何から教えればいいか分からない
- セキュリティや著作権などのリスクが心配で踏み出せない
「SaaSツールだけでは、業務効率化に限界を感じている」
- いくつかのSaaSを試したが、現場業務に合わず逆に非効率
- 部門ごとにツールが乱立し、ノウハウや設定が属人化
- 各自バラバラに使っており、活用ノウハウが共有されない
システム開発を試みたが、コストやコミュニケーションの壁で挫折した
- 外注開発では要件のすり合わせに時間がかかり、柔軟な改善ができなかった
- 仕様変更のたびに追加費用が発生し、費用対効果が見合わなかった
- プロジェクトが長期化し、現場からの信頼も失われてしまった
MESSAGE
「生成AIは“知恵を広げる力”、
ノーコード・ローコードは“形にする力”です」
実施スケジュール例
標準スケジュール：3〜4ヶ月
Month1
業務理解・PoC設計
フェーズ
現場に合った設計のため、まずは業務の棚卸と初期プロトタイプから着手します。
- 対象業務の洗い出し（業務フロー、課題の可視化）
- アプリ化対象とAI活用ポイントの特定（例：申請・教育・文書化）
- .bubbleでのUIモック作成／DifyでのAIプロンプト設計
- 初期PoC（プロンプト＋画面たたき台）によるフィードバック収集
Month2
本開発・AI連携
フェーズ
PoCで見えた課題を踏まえ、本格的にアプリを開発しAI連携を組み込みます。
- .bubbleでの本開発（DB設計・入力／一覧／通知などの機能実装）
- DifyでのAIエージェント構築（FAQ・文書生成・アドバイス支援など）
- API/Webhook連携により、.bubble画面とDify応答を接続
- 開発版を用いた実データ試行と初期チューニング
Month3
ユーザーテスト・改善
フェーズ
現場で使ってもらいながら、実務でのフィット感と精度を高めます。
- 対象部門での試験運用（1〜2週間程度）
- フィードバックに基づくUI改善・プロンプト再設計
- バグ修正・例外対応・動作安定化
- 操作マニュアル・社内FAQの整備
Month4
社内展開・自走化支援
フェーズ
アプリとAIを「現場に根づかせる」段階。
利用拡大と改善の仕組みをつくります。
- 成果共有会の実施（事例発表・横展開の提案）
- 利用部門拡大（業務プロセスの再選定と対応）
- 自社でのプロンプト・画面調整を可能にする引き継ぎ
- 改善サイクル（定期レビュー、問い合わせ対応体制）の構築
サービスQ&A
-
ChatGPT以外のAIツールも対応できますか？
はい。Claude、Gemini、Microsoft Copilotなど、各種生成AIツールに対応しています。
用途や予算に応じて最適なツールをご提案します。 -
全社員が使えるようになりますか？
段階的なアプローチで、ITリテラシーに関わらず活用できるよう支援します。
まずは簡単な使い方から始め、徐々にレベルアップしていきます。 -
社員が生成AIに頼りっきりになり考える力を失わないか心配です
多くの方がご懸念されるポイントです。しかし実際には、生成AIとの対話を通じて「思考を言語化・整理する力」が鍛えられ、上司や同僚との報告・相談の質も高まります。併せて課題の本質にも近づきやすくなり、自律的な仕事力の向上にもつながります。
生成AIは“答えを出す道具”ではなく、“問いを深める伴走者”です。
ソルラボは、そうした活用を支える業務実装をご支援します。 -
情報漏洩が心配です
使って良い情報・ダメな情報を明確にしたガイドラインを策定します。また、企業向けプランの活用で技術的にも安全性を確保します。
-
どんな業務から始めるべきですか？
メール作成、議事録要約、アイデア出しなど、リスクが低く効果を実感しやすい業務から開始することを推奨しています。
-
費用はどの程度かかりますか？
支援内容により50万円〜300万円が標準です。作成するアプリの規模によって異なります。
ご予算や体制に応じて、PoCのみの短期導入や、段階導入プランもご提案可能です。
（ツールのライセンス費用は別途必要）
事例
事例1建設業A社
- 課題
- 議事録作成、業務改善の壁打ち、社内教育資料の作成に生成AIをどのように使用すればよいか、経営層としてまずは理解し習得したい
- 実施内容
- ソルラボとして使用している各種有料ツールの使用方法・アウトプットをその場で提示、クライアントに合ったツール選定及び使用方法をレクチャー
- 成果
- 論点整理および資料作成において生成AIツールを組み合わせ、社内教育資料の作成時間を60%減、取り組みを通じ生成AIツールの癖を把握し、適材適所の使用方法を習得
事例2建設業B社
- 課題
- 若手人材の育成が喫緊の課題である一方、現場に合った教育カリキュラムや管理ツールが存在せず、属人的なOJTに依存していた。「教育を始めたいが、何から・どう進めるべきか分からない」という状況が長年続いていた。
- 実施内容
- .bubbleを用いたローコード開発により、1ヶ月という短期間で“現場主導の教育管理アプリ”を構築・導入
- 成果
- 紙や口頭で属人化していた教育がシステム化され、進捗が「見える化」した。教育資料・受講記録・フィードバックが一元管理され、教育コストを約80%削減。担当者の感覚に頼らず、誰が・どこまで習得したかを定量的に把握できるようになった。
社員が主体的に学習するようになり成長速度が加速した。
事例3製造業B社
- 課題
- 技術者の知見が文書化されず、若手への継承が進まない
- 実施内容
- AIエージェントの構築により、ベテラン技術者のノウハウを若手に継承していく教育のあり方を再構築。
- 成果
- 職人の意識変革を皮切りに複数ノウハウの棚卸・デジタル化に成功。現在もプロジェクト継続中
事例4農林水産業C社
- 課題
- 日々の在庫管理をExcelで行なっていたが、複数人での同時入力や更新ミスが頻発し、正確な在庫数の把握が困難に。
担当者の属人化も進み、在庫の過不足や管理漏れが頻発していた。
- 実施内容
- Notionを用いたローコード開発により、在庫管理を“システム化”。業務フローをそのまま反映したシンプルかつ多拠点で使える在庫管理データベースを構築し、運用までを伴走支援。
- 成果
- 複数担当者による同時入力・確認が可能になり、在庫の最新状況が常に“見える化”。Excelファイルの共有・上書き・バージョン混乱から脱却し、管理ミスを大幅削減（70%）。属人管理からチーム管理へ移行し、在庫業務の引き継ぎ・可視化が容易に。
