カンタン補助金
全国の補助金・助成金を横断して探し、申請書の下書きまでAIが作る、 税理士・社労士・行政書士・中小企業診断士向けのサービス。
- 掲載している制度 1,333件(うち受付中 687件)
- 要件・上限額・補助率を出典つきで整理
- 申請書の生成は複数のAIが分担し、書いたものを別のAIが審査する構成
ALLFORCESは自社プロダクト9つを稼働させ、受託開発のうち6件を架空データの触れるデモとして
demo.ai-media.co.jp で公開しています。
資料の中だけの実績ではありません。いま動いているサービスはURLを載せています。実際に触って確かめてください。
企画・開発・運用まで自社で手がけ、現在稼働している9つのサービスです。 掲載している数値は、このページを書いた時点で実際のデータベースを数えた実測値です。
全国の補助金・助成金を横断して探し、申請書の下書きまでAIが作る、 税理士・社労士・行政書士・中小企業診断士向けのサービス。
訳あり物件の損得を30秒で計算。再建築できるか・いくらか・災害リスクはどうか、 バラバラに調べていた数字を一画面に並べます。
蓄電所・太陽光の土地判定レポート便。住所を送るだけで、 系統の空き・規制条例・地番・申請リスクをまとめたレポートが翌営業日に届きます。
公開されている判例から、どの弁護士がどんな分野を扱ってきたかを辿れる検索サービス。
「自分ではこう思っている」と「実際にはこう出ている」のズレを測る診断。 16問・約3分で、能力と内面の8軸を出します。
日本語学校向けの留学生管理SaaS。在籍・出席・生活状況の管理と、 入管への報告業務をひとつにまとめます。
大学向けの学生支援AI。入試・履修・学生生活の質問に、 大学ごとのナレッジで答えます。サイト内のデモで会話をその場で試せます。
1.5〜12歳向けのAI英語パートナー。マスコットのプクと英語で話し、 年齢別の教材で学ぶアプリ。登録は保護者が行い、ペアレンタルゲート付き。
AI導入の判断材料を出す専門メディア。このページもその一部です。
受託開発でお引き受けした案件です。お客様のお名前は伏せ、 どんな課題に何を作ったかを掲載しています。 6件は内容を汎用化したデモを用意しており、その場で実際に触れます。
施設への問い合わせ対応に人手が取られ、営業時間外は答えられない。
施設のナレッジを事前に読み込ませ、よくある質問にはAIを介さず即答。空室の照会は裏で並行して走らせ、待たせない構成にしました。業務範囲外の質問には答えないガードレール付きです。
全部をAIに任せると、遅く・高く・時々間違えます。「即答できるもの」「照会が要るもの」「答えるべきでないもの」を先に分けるのが実用の条件でした。
利用者の相談内容はさまざまで、どの窓口・どの対応につなぐべきかの判断が人に集中していた。
問診の応答から相談内容を解析し、振り分け先の判定とその確からしさのスコアを返す仕組み。本番稼働中で、判定の根拠を後から追える形で記録しています。
医療に関わる領域では「AIが決める」のではなく「人が決めるための材料を出す」。判定とスコアを分けて返すのはそのためです。
製品仕様や取引条件の問い合わせが繰り返し届き、営業担当の時間を削っていた。
製品ナレッジに基づいて答えるチャットボット。本番稼働で回答ヒット率91%。答えられない質問は無理に答えず、人へ引き継ぎます。
ヒット率を上げる鍵はモデルではなくナレッジの整備でした。「何を聞かれているか」を先に分類してから答えに当てる二段構えにしています。
施術(眉の縮毛矯正)の仕上がりが想像しにくく、来店の決め手に欠けていた。
顔写真から施術後の見た目を合成するシミュレーター。AI生成・ハイブリッド・フィルターの3方式を実機で比較検証し、品質と速度と費用の釣り合いが取れる方式を提案しました。
「AI生成が一番きれい」とは限りません。方式ごとに向き不向きを実測してから選ぶ。この比較検証の工程こそが納品物でした。
健康診断・血液検査の結果は紙で戻り、経年の変化を自分で追えない。
検査結果の写真から項目と数値をAIで読み取り、正規化して蓄積・グラフ化するアプリ。検査機関ごとに違う書式を吸収して同じ項目として突き合わせられるようにしました。
読み取りより正規化が本体です。「GOT」と「AST」が同じ項目だと知っているかどうかで、データの使い物になる度合いが決まります。
橋梁・トンネルの点検では、損傷を記録したあとの所見文の作成と、損傷図をCADに描き込む作業に時間が取られていた。
損傷の記録(部材・種別・程度)から所見文と判定区分の案を出し、損傷図を図面データ(DXF)に自動で反映する仕組み。判定区分はルール表で決め、AIには文章の整えだけを任せています。
お客様の最大の負担は「CADの作り込み」でした。損傷リストから座標を起こして図面を機械生成すれば、描く作業そのものが無くなります。
ゲームエンジン(Unity)の開発をAIで支援するツールを自社開発すべきか判断したい。
検証用の試作を実際に組みました。コンパイル結果を読んでAIが修正し直す自動ループと、エディタの再読み込みをまたいでも接続が切れない仕組みです。既存のオープンソースと比較し、「この領域はOSSで急速にコモディティ化しており、製品としての優位は立たない」と結論して製品化を見送りました。
作る前に「作らない」と言えるかが、検証を引き受ける側の責任です。検証費用は開発費用の数十分の一で済みます。検証で得た仕組みは捨てず、自社のUnity・Unreal Engine開発の工程にそのまま組み込み、AIで自動化しています。
相談希望者との日程調整が往復メールになり、確定までに数日かかっていた。
空き枠の提示・予約・確定通知までを自動化した予約受付。自社の相談窓口として実際に運用中で、その場で触れます。
consult.ai-media.co.jp がその実物です。この開発実績ページからの相談も、この仕組みで受けています。
上の事例と似た課題であれば、どこでつまずくかの見当がついています。
「まだ形になっていない」段階でも構いません。何を作るべきかを決めるところからご相談いただけます。
他社のAI導入事例をお探しの場合はAI導入事例リサーチをご覧ください。 こちらは公開情報を業界別に整理したもので、当社が手がけた案件ではありません。