AIを入れた。
でも、現場はまだCEOの思った通りに動いていない。
ChatGPTやClaudeを使い始めた。AIツールの話もよく聞く。ERPやCRMにもデータはある。それでも、会社の動きは思ったほど変わっていない。
AIが働くには、会社の情報がつながっている必要があります。
AIは会社の中にある情報を勝手に理解してくれるわけではありません。商談・売上・請求・入金・在庫・顧客情報がつながってはじめて、CEOの問いに答えられます。
- 顧客情報がERP、CRM、Excel、メール、担当者メモに分かれている
- 請求書や入金情報がPDF・銀行データ・Excelに散らばっている
- 品番・顧客名・勘定科目の表記が揺れている
- 営業メモや商談録音が蓄積されても、基幹システムとつながっていない
AIも同じです。AIそのものが賢くても、データと業務プロセスが散らかったままでは成果につながりません。
AIが働けるERP環境をつくる。
Alea Technologyが支援するのは、AIツールの導入そのものではありません。AIが会社の数字と現場情報を読めるように、ERP・CRM・会計・販売・在庫データを整えます。
データを集める
Excel・メール・PDF・外部システムに散らばった情報を、ERP / CRMで扱える形に整理します。
AIが読める形にする
欠損・表記揺れ・マスタ不整合を整え、請求書・入金・営業メモ・商談録音をAIが扱える状態にします。
業務に落とす
AIが回答するだけで終わらず、営業・経理・在庫・経営判断の成果につながるプロセスを設計します。
経営・営業・経理・在庫は、こう変わる。
経営
CEOがAIに聞けば、会社の今をすぐ把握できる。違和感を数字で確認し、次の打ち手を早く決められる。
After：その場で確認
営業
AIが商談録音やメモを要約し、顧客情報を整理。営業担当は訪問・提案に集中できる。
After：顧客対応へ集中
経理
AIが請求・入金データを照合し、人は例外だけを確認する。目視確認や転記を減らす。
After：例外確認
在庫・販売
AIが販売・在庫の動きを整理し、粗利低下・滞留在庫・販売機会の兆候を見つけやすくする。
After：兆候を早く見る
CEOがAIに聞ける問いを、会社のデータで答えられる状態へ。
ERPにある会社のデータを、AIで経営に使う。
最初から特定製品の機能説明に寄せすぎず、「ERPにある会社のデータをAIで活かす」という大きな話として見せます。そのうえで、NetSuite / Odoo の選択肢へつなげます。
基幹データを自然言語で扱う
ERPに標準搭載・提供されるAI機能を使うため、契約・環境・データ状態を確認します。
ERPの外にあるデータを中へ
請求書PDF読取、AI分析Bot、スプレッドシート連携、社内ワークフローなどを設計します。
社内AI環境と業務をつなぐ
Claude、ChatGPT、DWH、社内AI環境などを、ERPデータや業務プロセスと接続します。
手軽に始めるならOdoo。
グローバル・生産管理まで見据えるならNetSuite。
AI活用の出発点は、会社の規模・業務範囲・既存システムによって変わります。ERP選定から、既存ERPの活用、AI連携まで支援します。
Odoo
まずは手軽にERPを始めたい企業へ。
- 販売・在庫・CRM・会計を段階的に整える
- 問い合わせ対応・営業支援・販売分析を始めやすくする
NetSuite
グローバル・複数拠点・生産管理まで見据える企業へ。
- 会計・販売・在庫を一元管理
- 拠点横断分析・請求入金管理・販売在庫分析にAIを活用
既存ERP / CRM
すでに導入済みだがAI活用につながっていない企業へ。
- データの分断・表記揺れを整理
- AIが使える業務プロセスへ組み替える
業界ごとに、AIがつまずく段差は違います。
その段差をなくすと、CEOに何が見えるようになるのかまでセットで設計します。
アパレル・消費財
本社ERPと日本ローカルのExcel・メール運用、商品マスタ、請求・入金・在庫の分断を整理。
- 未入金確認
- チャネル別利益
- 在庫分析
製造業
旧システム・経費精算・Excelなどに分散した会計・販売・在庫情報をAIが使える状態に。
- 移行マッピング
- 例外処理抽出
- 拠点横断分析
製薬・医療
規制・品質対応ドキュメント、ロット・トレーサビリティ、承認・監査証跡を横断確認しやすく。
- 監査資料
- 証跡確認
- リスク抽出
Aleaは、AIが経営に使える状態をつくる。
「AIでこんなことができます」ではなく、データと業務プロセスをどこまで整えるかを実績として見せます。