AIUEO INC. (SAMPLE)
株式会社あいうえお様向け
AIメモリ設計・AI社員構築
会社に溜まった業務知見を、AIが参照できる「企業の第二の脳」に変換する法人提案資料
AI導入を、個人の便利ツールで終わらせない。会社の知見をAIが扱える資産に変えるための法人向け提案です。
Contents
Client Research
公式情報・ロゴ・事業領域
Proof & PLai
PLaiだからできる理由
Issue Analysis
業界動向と貴社の悩み仮説
Scope Design
PLaiがやること / 貴社にお願いすること
Technology Design
メモリ基盤・AIツール・実行構造
Pricing
STANDARD 550万円税別と追加費用
Memory Platform
企業の第二の脳とAI社員化
Next Step
次回30分で決める項目
株式会社あいうえお様は、
現場の柔軟性を強みにする企業。
AIUEO Inc.（サンプル）
公式サイト掲載ロゴをベースに、
提案資料内では控えめに配置します。
株式会社あいうえお
代表取締役
山田 太郎
本社1拠点＋営業所3拠点で全国対応
法人向けサービスの企画・提供から現場運用まで
株式会社ミライロジグループほかグループ会社
営業・顧客対応・教育・管理の知見をAIメモリ化
※ 本資料はサンプルです。実在の企業・人物とは関係ありません。実案件では、この欄に公式サイト・会社概要の出典URLと取得日を記載します。
多くの業界で、
業務判断は人に依存したまま高度化しています。
労働時間規制と人手不足で、現場の余白が減る。
人手不足と働き方改革が同時に進むなか、現場の判断量は増える一方で、それを担える人は増えていません。多くの企業で「わかる人が居ないと止まる業務」が積み上がっています。
効率化の本丸は、システム以前の「判断の標準化」。
- 業務条件、顧客別の注意点、例外対応が担当者の頭の中に残りやすい。
- 新人教育では、暗黙知を短時間で引き継ぐ難易度が上がっている。
- AIを導入しても、会社固有の前提が整理されていないと出力が薄くなる。
※ サンプルのため出典は省略しています。実案件では、業界の公開課題ごとに出典URLと確認日をこの欄に記載します。
株式会社あいうえお様で起きやすい、
4つの悩み仮説。
PublicHypothesis 公式情報と業界の公開課題から、AIメモリ化の初期仮説を置きます。
案件ごとの判断が属人化しやすい
条件が案件ごとに違う業務では、優先順位・可否・段取りの判断が経験者に寄りやすい。
顧客別注意点が散らばりやすい
顧客ごとの前提・連絡ルール・注意事項の差分が、チャット・紙・個人メモに散らばる。
新人教育が現場OJT頼みになりやすい
「この場合はこうする」という例外判断を、研修資料だけで標準化しづらい。
管理・営業・現場の前提共有が重い
営業提案、問い合わせ対応、請求・管理まで、同じ前提を何度も説明する負荷が出やすい。
「困っていませんか」を、
そのまま構築範囲に変えます。
現場判断が人に残る
業務条件、顧客別注意、NG条件が担当者依存になる。
判断基準メモリ
条件・例外・優先順位をAIが参照できるルールへ変換。
教育がOJT頼み
新人が「どこを読めばいいか」分からず、質問が集中する。
教育AI社員
マニュアル、FAQ、過去判断を参照し、初期回答と確認観点を返す。
営業・管理の前提共有が重い
案件ごとに会社説明、注意事項、価格前提を毎回説明する。
提案・管理メモリ
営業資料、見積、問い合わせ回答、契約確認の初稿を同じ前提から生成。
AI研修、
活かせてますか？
AI研修は入口として有効です。ただし、学んだ操作が「会社固有の業務」と「誰が何を任せるか」に接続されなければ、現場の行動は変わりません。
必要なのは、研修の受講ではなく、業務条件・顧客別注意・過去判断をAIが参照できる業務メモリへ落とし込むことです。
操作を学ぶ領域
使い方に戻る領域
使われない
AI活用
研修
SaaSでは解けない課題が
残り続けている
既存SaaSは、あらかじめ定義された業務・データ構造を前提に最適化されています。しかし実際の現場業務は「顧客別の注意」「例外判断」「担当者ごとの文脈」が多く、人がAIやシステムの隙間を埋め続ける構造が残ります。
固有性が高い業務ほど、SaaS単体では適応しにくい。
S&M / HR / 管理等
Memory Platform
企業の第二の脳とは
会社の第二の脳は、
永久メモリとして蓄積される。
AIに毎回ゼロから説明するのではなく、会社の資料・判断基準・議事録・顧客別注意を、AIが読み続けられる構造に置きます。
PLaiではローカルファイルの階層、`MEMORY.md`、業務別`SKILL.md`、更新ログを分け、使うほど会社固有の前提が蓄積される状態を作ります。
AIエージェントのインフラ
Foundation
OpenAI
Claude Code
Codex生成・推論・実装の基盤。文章、コード、PDF、HTML、ブラウザ検証まで、出力に合わせてAIツールを使い分けます。
Memory & Data
Obsidian
Notion
Supabase会社資料・議事録・顧客別注意・判断基準を、AIが参照できるメモリ層へ。ローカルファイルとクラウド基盤を用途別に分けます。
Execution & Management
Cursor
MCP
Copilot
Gemini営業資料、請求書、X運用、LP、会員サイトなど、実務の成果物まで実行。ログ、Archive、Skill更新で継続的に改善します。
業務とAI社員をつなぐデータシステム
ビジネスドキュメントに沿ったハイブリッド検索サービス + 業務メモリ基盤
PowerPoint、PDF、Word、議事録、チャットログを、LLM / VLMで文脈ごと解析し、検索インデックスと会社メモリへ登録。AI社員が「どの資料の、どの前提に基づくか」を理解して出力します。
PowerPoint提案資料
PDF契約・請求
Word議事録
Excel管理表
Docs社内文書
Chat Log会話ログVLM
ドキュメント解析
Index
会社メモリへ登録
理解・最適化
AI社員実行を司るオーケストレーター
順序・遷移・責務分離を管理
判断・生成・推論に専念
役割
AI社員を単発実行ではなく、長時間・状態持続型を前提に制御。誰が何を担当するかを明確にします。
制御フロー管理
ヒアリング、抽出、生成、レビュー、修正、PDF化などのステップを平等に評価・実行します。
状態管理
ローカル思考状態と、会社全体のグローバルメモリを分離し、干渉や抜け漏れを防ぎます。
業務は、直列ではなく並列で進む
実際の業務は、一つの判断が終わってから次に進む直列処理ではありません。PLaiのAIメモリ設計では、業務ごとの独立したAI社員、非同期処理、人による確認・差し戻しを前提に、現実の業務フローに近い実行モデルを作ります。
最初の3ヶ月は、
現場に近い4領域から作るのが現実的です。
Memory
Pilot
全社一斉ではなく、営業・顧客対応・教育・管理のうち、資料化しやすく効果が見えやすい領域から始めます。
01. 業務判断メモリ
案件特性、顧客別注意、実施条件、NG条件を整理し、判断の確認観点をAIが返せる状態にする。
02. 顧客別FAQメモリ
問い合わせ、見積前提、連絡時の注意、過去対応をまとめ、営業・管理の回答初稿を作る。
03. 新人教育メモリ
現場OJTで伝えている暗黙知を、操作タスク・チェックリスト・理解確認に変換する。
04. 管理業務メモリ
請求、契約、社内ルール、報告資料の前提を整理し、バックオフィスの確認漏れを減らす。
PLaiは、自社の事業を
AIオンボーディングで効率化してきた
ユースケースマップ（事業 × 業務）
X運用
営業資料
スクール
Web / LP
資料制作
契約・請求
事業開発
AI社員
PLaiでは、営業・X運用・スクール・Web制作・契約/請求・資料制作まで、AIに必要な知識・ルール・文脈を段階的に教える「AIオンボーディング」を自社実務で回しています。だから顧客企業にも、机上の研修ではなく、業務に入るメモリ基盤として導入できます。
Memory Native Company情報・メモリ・
アウトプットを、
一元管理する会社が勝つ。会社の知を、AIが働ける資産へ。
これからの会社は、AIツールをいくつ入れたかではなく、会社の情報・判断基準・成果物がひとつのメモリとして蓄積されているかで差が出ます。
顧客対応、営業資料、議事録、請求書、教育、マーケティング。すべての出力が会社の知として残り、次の出力を強くする。
PLaiは、その状態を企業の第二の脳として実装します。
市岡 直人
@ichiaimarketer / @ClaudeCode_love。AI社員、ナレッジ管理、営業資料、X運用、Web制作を実務で毎日回しているPLai代表。
Question
7万人
これ、何の数字か
わかりますか？
これは、AI社員が
運営する8アカウントの合計。
主要8アカウント合計7万人規模。自己紹介では関連運用も含めた累計14万人規模として整理しています。下記は、AI社員で運用している主要8アカウントの内訳です。
Claude Code Studio
@ClaudeCode_love33,006
AirCle
@AiAircle3405214,074
Codex Studio
@Codestudiopjbk9,195
いち＠AI社員と働く経営者
@ichiaimarketer5,739
OSS 研究所
@opensourcelab92,999
Obsidian Studio
@obsidianstudio92,919
すみか
@sumika453792,392
AI Business
@AIbusiness9627
AIメモリ設計で作るもの。
単なるプロンプト集ではありません。会社の情報を、AIが参照し、社員が更新し、業務に使える構造へ変換します。
ナレッジ構造化
業務フロー、判断基準、過去の成功パターン、NG表現をMarkdownやルールファイルとして整理します。
AIエージェント接続
Claude Code、Codex、ChatGPT等から会社のメモリを参照し、資料、文章、業務支援に活かします。
運用と更新の定着
担当者がナレッジを追加・更新・差し替えできるように、3ヶ月伴走と判定シートで定着させます。
資料を渡すだけではなく、
成果物が出る流れまで設計します。
素材回収
過去資料、議事録、マニュアル、FAQ、顧客別注意点を集める。
構造化
フォルダ、命名、参照ルール、更新ルールへ変換する。
AI社員化
営業、教育、管理など業務別のSKILLとして呼び出せる状態へ。
実務出力
提案書、FAQ回答、教育資料、チェックリストの初稿を生成。
改善循環
使った結果をメモリに戻し、次回の品質を上げる。
やりたいことを話すだけで、
AI社員が業務成果物まで作ります。
チャット回答で止めず、会社で実際に使われるPowerPoint、PDF、Word、Excel、Google Workspace、Slack、Teams、議事録、管理表まで、業務アウトプットとして出せる状態を設計します。
人は目的・条件だけを渡す。AI社員がメモリと会社ルールを参照し、成果物まで仕上げます。
AI社員が
業務化する
フォーマットをまたいで、業務ルール・判断基準・顧客別注意点・過去事例を同じ文脈として扱います。
出力する成果物
PPT提案資料PDF請求書Word議事録Excel管理表Docs社内文書
Sheets一覧表
Slides共有資料
Forms入力フォーム
Drive格納
OneDrive格納
SharePoint社内共有
Boxファイル
Dropboxファイル
Gmail返信案
Outlookメール案
Slack共有文
Teams共有文Chat共有文
Lark共有文
MeetMTG要約
ZoomMTG要約
Calendar予定化
NotionWiki
ConfluenceWiki
AI社員は、こういうスライドを
一瞬で作れる状態まで育てます。
PDFの参考資料、PLaiのロゴ、料金、契約条件、業務ナレッジを読み込み、HTMLスライドとして出力。さらにスクショQAまで行い、営業資料として使える品質に整えます。
スライド作成も、属人作業から再現可能な業務へ。
- 参考PDFをスクショ化して構図を抽出
- PLaiの色・ロゴ・Yu Gothicへ変換
- HTMLでめくれる営業資料に実装
- スクショ確認し、余白・金額・ロゴを修正
営業資料作成を、AI社員が
PDF参考からHTMLまで一気通貫。
人が毎回デザインを悩むのではなく、参考PDF、商談内容、会社ロゴ、料金、契約範囲を読み込み、営業資料として見せられる形まで作ります。
営業資料は、毎回デザインと文脈整理が重い
- PDFの構図を真似ても、余白や文字量が崩れる
- 顧客ごとの課題仮説・料金・スコープを入れ替える必要がある
- ロゴ、色、章構成、金額の視認性までQAが必要
参考PDFを構図化し、HTML営業資料として出力
請求書も、条件を渡せば
PDFまで自動生成できます。
契約金額、支払期限、宛名、品目をメモリ化しておけば、請求書作成の抜け漏れと作業時間を減らせます。下記は法人STANDARD 550万円の提案資料用サンプルです。
金額・支払条件・宛名の転記ミスを起こしやすい
- 見積り、契約、請求書の金額表記がズレる
- 支払期限や振込先を毎回探す必要がある
- PDF化・保管・共有までが手作業になる
株式会社あいうえお向けの550万円請求書をPDF化
X運用も、投稿案から画像・予約まで
AI社員の業務にできます。
過去に伸びた投稿構文、アカウント別人格、テーマ、投稿画像の作り方をメモリに入れることで、毎回ゼロから考えない運用へ変えます。
複数アカウント運用は、文体と継続が属人化する
- アカウントごとに人格・言葉遣い・テーマが違う
- 過去の勝ちパターンを人が覚え続ける必要がある
- 投稿案、画像、予約、改善ログが分断される
投稿構文・人格・画像制作をつないで運用
LP・会員サイトも、ナレッジから
実装と検証まで進められます。
講座内容、カリキュラム、料金、導線、画像素材をまとめ、HTML/CSSの実装からブラウザ確認までAI社員が担当します。
講座・サービスの内容変更がWebに反映されにくい
- カリキュラム、イベント、面談導線が頻繁に変わる
- LP、会員サイト、営業資料の情報がズレる
- ブラウザ確認・スクショQAまで手が回らない
カリキュラム・LP・会員サイトを同じメモリで同期
メイン業務トップ10を、
AI社員の出力業務に変えます。
仕切り図がある業務、繰り返し発生する業務、出力形式が決まっている業務ほどAIメモリ化に向いています。PLaiでは、まず成果物が見える領域から着手します。
営業資料
PDF参考、顧客別提案、料金、契約範囲までHTML化。
請求書PDF
宛名、金額、期限、振込先をもとにPDF生成。
X運用
投稿構文、人格、画像、予約、改善ログを接続。
LP制作
サービス内容、CTA、料金、画像をHTMLに反映。
会員サイト
講座、イベント、面談導線、進捗管理を同期。
セミナー
台本、告知文、資料、配信後メモリを一体化。
契約整理
スコープ、別見積、支払条件、検収項目を先に書き切る。
議事録
決定事項、宿題、顧客別注意点をメモリへ戻す。
画像・図解
参考画像から表紙、図解、プロセス図を生成。
業務自動化
Python、ブラウザ、ファイル操作で出力まで自動化。
AIオンボーディングで、すぐに業務へ
ユースケースマップ（業務 × 部署）
営業
顧客対応
見積
顧客対応
営業
教育
管理
改善
株式会社あいうえお様のように、案件ごとに条件が変わる業務を多く抱える企業では、業務に必要な知識・ルール・文脈をAIに段階的に教える「AIオンボーディング」が前提です。これにより、見積・営業・顧客対応・教育・管理といった多様なユースケースを、短期で実運用に乗せやすくします。
法人提案は、3つのレイヤーで進めます。
ナレッジ棚卸し
どの業務からAI化するかを決め、必要な素材を集めます。
- 過去資料の整理
- 判断基準のヒアリング
- 対象部署・担当者の決定
メモリ基盤構築
AIが読める構造へ変換し、ルールとスキルを設計します。
- フォルダ階層設計
- MEMORY / _RULE作成
- 業務別SKILL作成
伴走・教育・判定
社内担当者が自分で更新できる状態まで引き上げます。
- 2週間に1回ミーティング×6回
- 操作教育
- ゴール判定シートで検収
PLaiが担当する範囲。
Scope
構造化、初期実装、教育、伴走、成果判定までを一括で担います。
業務ナレッジの構造化
資料、議事録、営業文脈、判断基準をAIが読める形に整理。
メモリ基盤の初期設計
フォルダ、命名規則、ルールファイル、スキル定義を実装。
AI呼び出し導線
Claude Code、Codex、ChatGPT、Cursorから使える導線を作成。
3ヶ月伴走・教育
3名への操作教育と2週間に1回ミーティングで実業務に合わせて修正。
貴社にお願いする範囲。
対象業務、対象部署、最初にAI化したい成果物を決める。
過去資料、判断基準、FAQ、営業文脈、顧客別注意点を共有する。
AIに触らせない情報、公開不可情報、表現上のNGを決める。
担当者3名を選定し、初期成果物に判断と優先順位を返す。
CLIENT ROLE
判断と
素材提供
情報の持ち主としての判断と共有は貴社側、構造化・初期実装・説明・伴走はPLai側が担います。
やらないことも、先に明確化します。
本提案の範囲外
- 完全自律AIやAI出力の正確性保証
- 基幹システム/API/UI連携の開発
- 日次業務代行、常時監視、社内問い合わせ窓口
- 法務・セキュリティ判断の代行
別見積りで対応可能
- 業務自動化システム開発
- 動画生成・広告運用・X運用の継続代行
- 10〜30名規模の集団研修
- 複数部署への横展開・月額顧問
法人提案レンジの参考例。
ANONYMIZED REFERENCE / SOURCE BASED
年商40億円
マーケティング会社の参考レンジ
企業名は出さず、同規模の法人提案例として扱います。15年分のマーケティング知見、LP・広告・映像制作ノウハウ、複数事業部の属人化を整理対象とし、STANDARDプランを中心に設計しました。
3人の社員に、メモリを使える状態まで
3名がナレッジ追加・AI呼び出し・業務適用まで実演できることを標準ゴールにします。
15年分の知見を、会社資産として整理
資料・議事録・案件判断・顧客別注意を、AIが読めるメモリ構造へ変換します。
メモリという基盤があってのAI研修
操作研修だけで終わらせず、会社固有の前提をAIに持たせたうえで活用を定着させます。
金額・規模はローカル提案資料/契約ドラフトに基づく匿名参考値です。個別企業の正式条件は契約時に確定します。
「マスター」ではなく、
観測できる操作タスクで判定します。
20タスクで成果を可視化
Cursor基本、メモリ構造理解、ナレッジ追加・更新、AI呼び出し、保守、貴社業務への適用までを分けて確認します。
受講者3名が独立して完遂
受講者A/B/Cそれぞれが、操作タスクを独立して実行できるかを見ます。
概ね8割以上で達成判定
契約書ドラフトでは、操作タスクのうち概ね8割以上の完遂をもって達成判定としています。
標準スケジュールは、約12週間。
準備・素材整理
キックオフ、NDA、対象業務決定、素材共有、担当者選定。古い素材と最新素材の扱いも決めます。
Input / Kickoff構築フェーズ
メモリ基盤、フォルダ階層、ルール、スキル、初期プロンプト、AI呼び出し導線をPLai側で構築します。
Build / Share伴走フェーズ
2週間に1回ミーティングで、Cursor基本、メモリ構造、ナレッジ追加、AI呼び出し、実業務適用を進めます。
Enable / Operate最終テスト・検収
受講者3名が、追加・更新・差し替え・AI呼び出しを実演。ゴール判定シートで達成状況を確認します。
Judgment / Delivery
3つの料金プラン。
LIGHT
メモリ構築
300万円
業務ナレッジを棚卸しし、メモリ基盤として初期構築するプラン。
- 業務ナレッジ棚卸し
- 知識構造化
- メモリベース設計納品
- 基本運用マニュアル
STANDARD / RECOMMENDED
構築 + 3ヶ月伴走
550〜600万円
法人導入の標準提案。構築、3名教育、2週間に1回ミーティング、ゴール判定まで一括。
- LIGHTの全内容
- 3ヶ月伴走
- 2週間に1回ミーティング×6回
- 3名への操作教育
- ゴール判定シート
PREMIUM
AI本格構築
800万円〜
AIエージェント本格構築、業務自動化システム開発まで含めるプラン。
- STANDARDの全内容
- AIエージェント本格構築
- 業務自動化システム開発
- X運用等AI実装支援
- 専任エンジニア開発
金額は税別。具体的な対象業務・構築範囲・社内人数に応じて、正式見積りで確定します。
法人導入では、STANDARDが基本です。
STANDARD PLAN
¥5,500,000+ 税 / 3ヶ月伴走込み
メモリ構築および運用支援業務の対価として550万円税別。3ヶ月伴走、3名教育、ゴール判定まで含めた法人向けの標準設計です。
着手金
165万円 +税契約締結後、キックオフ前にお支払い。
中間金
220万円 +税メモリ基盤の構築完了を確認した時点。
検収金
165万円 +税ゴール判定完了後にお支払い。
3ヶ月後の追加サポートも、
先に金額を見せます。
単発スポット相談
5万円/h契約期間後の単発相談、ミーティング、質問対応を1時間単位で実施。
少し確認したい時スポット修正対応
15万円/半日メモリ基盤やスキル定義の軽微な修正を半日単位で対応。
1箇所だけ直したい時半年伴走プラン
120万円月1回ミーティング×6回、チャット質問無制限、軽微なメモリ整理を含む。
定着後も月次で見たい時月額顧問契約
30万円/月月2回ミーティング、チャット質問無制限、新規業務領域へのAI適用相談。
複数部署へ広げる時集団研修プラン
90万円10〜30名規模、全3回。AI活用基礎、実業務での使い方、部署別応用。
社員全体へ広げる時すべて税別。追加業務料金表に記載できるため、後から想定外の費用が発生する構造を避けられます。
毎月のツール費用は、
3名運用で月額1.5万円〜8万円が目安。
| 構成 | 主なツール | 月額目安（3名合計・税別） | 向いているケース |
|---|---|---|---|
| 最小構成 | Claude Team Standard | 約1.5万円 | まずはClaude中心で始める |
| 標準構成 | Claude Team + Cursor Pro | 約3万円 | 3名がCursorでメモリを触る |
| フル構成 | Claude Team Premium + Cursor Business + ChatGPT Business | 約8万円 | 複数モデルを業務用途で使い分ける |
物理サーバは不要。クラウドとローカルファイル/リポジトリで完結します。費用は為替・各社料金改定で変動します。
契約書には、後から見返しやすい項目を
先に書き切ります。
安心して進めていただくため、具体的に以下の項目を決めさせていただきます。
スコープ
Cursor基本、メモリ構造、ナレッジ更新、AI呼び出し、業務適用まで。
スコープ外
動画自動生成パイプライン、完全自律AI、API/UI基盤構築などは別見積り。
ゴール
「完全習得」ではなく、判定シートの操作タスク8割以上で達成判定。
スケジュール
構築2〜3週間、伴走約3ヶ月、2週間に1回ミーティング×6回を標準に設計。
支払い
着手金、中間金、検収金の3分割で、検収後に最後の支払いを設計可能。
追加料金
スポット相談、半年伴走、月額顧問、集団研修の価格表を別紙化。
秘密保持
業務知識や個人情報を扱うため、NDAと秘密保持を契約内に記載。
権利帰属
貴社固有の業務知識は貴社帰属。PLaiの汎用ノウハウはPLai帰属。
解約・責任範囲
中途解約、AI出力の保証範囲、損害賠償上限などを明記。
次回までに確認できると、
正式見積りの精度が上がります。
対象業務の候補
営業、顧客対応、提案、教育、管理のうち、最初にAIメモリ化したい領域を1〜2つ選びます。
既存資料の量
マニュアル、FAQ、過去提案、顧客別注意点、議事録など、共有可能な素材量を確認します。
担当者1〜3名の想定
教える対象は、現場判断を知る方、資料を更新できる方、AIを実務で使う方です。最初は1名でも始められますが、標準は3名で運用を分担します。
AIに触らせない情報
個人情報、機密情報、共有不可の顧客情報、法務・セキュリティ上の制約を先に分けます。
3ヶ月後の合格ライン
「どの業務で、どんな出力が、人の確認だけで使えると合格か」を決めます。
社内展開の範囲
まず3名運用か、10〜30名研修まで広げるかで、STANDARD/PREMIUM/別見積りを判断します。
初回30分で、導入可否ではなく
「どこから作るか」を決めます。
対象業務
営業、顧客対応、教育、管理のどこから始めるかを決める。
素材量
過去資料・マニュアル・FAQ・顧客別注意点の量を確認する。
担当者
更新運用を担う3名の候補と権限を決める。
契約範囲
STANDARDで足りるか、PREMIUM/別見積りが必要か判断する。
株式会社あいうえお様の業務知見を、
AIが使える第二の脳へ。
まずは対象業務・資料量・担当者・ゴール判定の置き方を確認し、STANDARD / PREMIUM のどちらが妥当かを整理します。