AI導入を、設計から運用まで
Synqroは、AIが活きる業務構造の設計から、ツールの開発・運用までを一貫して支援します。
業務自動化
書類作成・データ入力・チェック作業など、事務所内の定型業務をAIで自動化します。属人的な作業を仕組み化し、ミスの削減と処理速度の向上を実現します。
AI受託開発
事務所の業務フローに合わせたAIツールをオーダーメイドで開発します。既存の業務ソフトとの連携や、独自の判断ロジックの組み込みにも対応します。
保守・運用
導入後のAIツールの安定運用をサポートします。法改正への対応、精度の継続的な改善、利用状況のレポートなど、長期的なパートナーシップを提供します。
なぜ、多くのAI導入は成果につながらないのか
AIの成否を左右するのは、モデルやデータではなく「プロセスの再設計」
BCG「10-20-70」の法則
全社的にAIの価値を創出できている企業は、ごく一握り
McKinsey, 2025
日本企業でAIが業務プロセスに組み込まれている割合（米国は40%）
IPA「DX動向 2025」
これは一社の問題ではなく、産業全体の構造的な課題です。
原因は、「業務プロセスの構造化不足」にある
「データ品質が低い」「AI人材が足りない」——それらは原因ではなく、症状です。
すべては「業務プロセスの構造化不足」という、一つの根に収束します。
だから私たちは、業務を「翻訳」する
壊すのでも、そのままデジタル化するのでも、ツールを乗せるだけでもない。既存の業務構造を、AIが接続できる形へと変換します。
BPR
業務を壊して作り直す
現場の反発と、既存知見の喪失
DX
業務をそのままデジタル化
非構造化のまま移行してしまう
AI導入
とにかくツールを入れる
混沌の上に乗せても、カオスになる
翻訳
業務をAIが解釈できる形に変換
現場の知見を活かして構造化できる
AIが接続できる領域を、見極める
すべてをAI化するのではありません。業務を3つの領域に分け、価値が生まれるところに集中します。
SaaSで完結する領域
会計・給与計算・請求管理など、既存のSaaSでカバーされる定型業務。
翻訳が必要な領域
属人的・暗黙知化していて、構造化が必要な業務。ここに最も大きな価値があります。
人間の判断領域
高度な個別判断や対人折衝など、人間が担うべき業務。
現場に入り、翻訳し、構造を残す
現場に入る
業務を外から分析するのではなく、現場に入り込んで実態を把握します。
翻訳する
暗黙知化した業務を、AIが接続できる構造へ変換。「AIで自動化する」「人が担う」「AIに渡す」を切り分けて設計します。
構造を残す
個別の成果物で終わらせず、業務構造マップやAI適用設計書を再利用可能な資産として蓄積し、次の一手を加速します。
AIがインフラ化する時代を見据えて、産業の基盤を構築する。
AIが電気や通信のように当たり前の基盤となる時代。その中核をなすのは、業務が構造化され、AIと接続された組織です。Synqroは、目先の効率化ではなく、企業がAIと共に成長し続けるための土台そのものを築きます。