01
生命保険代理店地方営業所 10〜30名 / 九州
契約者田中 太郎
死亡保障¥3,000万
医療保障日額¥5,000
満期2045-03-31
⚠ 医療保障が家族構成に対して不足
保険証券を自動解析、商談準備を90分→5分に短縮する営業AI。
- 課題
- 保険営業マンは商談前の証券分析・提案シナリオ作成に90分以上を要し、顧客一人あたりの準備時間が営業生産性の限界になっていた。競合商品比較や法的リスク確認は手作業で漏れが発生しやすい。
- 作ったもの
- 証券PDFをアップロードするとAIが条項・保障内容・返戻率を抽出して評価レポート生成。4レーン（証券分析・商談トーク生成・商談準備カンペ・ライフプラン）＋ 相続贈与シミュレーターを統合したPWA。マルチテナントRLS / PII非保持設計で情報漏洩リスクを構造的に排除。
- 使用期間
- 本番稼働中。相続シミュレーター Phase 1 リリース済み (2026年4月〜)
- 導入後の変化
- 商談準備 90分 → 5分 (約95%削減) / 1営業日あたりの商談件数が増加 / 営業所単位のマルチテナント運用開始
既存SI見積
1,800万円
納期 6〜12ヶ月
タダつく実績
100万円
納期 6週間
コスト 1/18
スピード 約5倍
仕様書を見る（ChatGPT等で見積検証できます）
保険営業向けPWA。機能：(1)保険証券PDFアップロード→OCR→条項抽出→評価レポート生成 (2)顧客属性と既存契約から商談トーク自動生成 (3)質問想定・反論対応カンペ生成 (4)ライフプラン試算 (5)相続贈与税シミュレーター。マルチテナント、PII非保持、法的表現コンプラガード必須。技術要件：React 19 + Vite + PWA、Supabase（RLS）、Cloudflare Pages Functions、GPT-4o/Claude統合、モバイル最適化。国内SI企業（月単価100-120万円/人）での概算見積を算出してください。
※ 上記仕様書は、業務範囲と発注規模を確認するための参考資料です。最終的な金額や仕様は、業務内容を確認して個別に決めます。
02
不動産仲介仲介専業 / 熊本
物件 熊本市中央区…
売主 ◯◯ 太郎
価格 ¥2,480万
評価 ¥1,820万
第1条 本物件は、売主が所有する土地建物
一式を対象として、買主に売渡すものとする。
第2条 代金は金弐千四百八拾万円とする。
第3条 引渡しは令和八年六月末日までに
契約書・重要事項説明書のドラフトを自動作成する。
- 課題
- 物件ごとに重要事項説明書と契約書を手動で作っていた。フォーマットは固定だが、物件情報を毎回転記するため、1件あたり60〜90分かかっていた。
- 作ったもの
- 物件データ (登記簿・公図・固定資産税評価書) をアップロードすると、重要事項説明書と売買契約書のドラフトを自動生成。宅建士の最終チェックだけで完了する。
- 使用期間
- 4ヶ月継続中 (2025年12月〜)
- 導入後の変化
- 1件90分 → 1件15分 / 月10件作成で月12時間削減
03
訪問介護従業員20〜50名 / 熊本
録音 02:14
14:30 訪問、田中様 バイタル 血圧128/82 脈拍72 体温36.4℃。
入浴介助実施、発赤なし。食事摂取量7割、水分300ml。
訪問記録の音声メモを、記録簿テキストに変換する。
- 課題
- ヘルパーが訪問後に30分〜60分かけて記録簿を手書きで作成。訪問5件/日だと毎日2時間を事務作業に使っていた。
- 作ったもの
- 訪問後にスマホで2〜3分話すと、AIが記録簿フォーマットに整形してLINEで返す。ヘルパーは内容を確認してボタン1つで確定するだけ。
- 使用期間
- 6ヶ月継続中 (2025年10月〜)
- 導入後の変化
- 1日の事務時間2時間 → 20分 / ヘルパー15名で月450時間が空いた
04
会計SaaS／経理BPO全国展開 BtoB事業者
チャット入力
売上 ¥964万
経費 ¥517万
利益 ¥448万
仕訳待ち 1件
自動仕訳 → freee連携
Amazon明細→ 消耗品費
JR東日本→ 旅費交通費
家賃→ 地代家賃
通信費→ 通信費
月次自動化率100%
freee／Money Forward 連携、自然言語チャットで仕訳・消込・資料作成を行うAI経理。
- 課題
- freee／Money Forwardはデータ正本として優秀だが、日々の仕訳・消込・資料作成はUIが複雑で属人的。経理担当者の残業と、仕訳ミスの責任所在が曖昧になる問題があった。
- 作ったもの
- チャットUIで「先月のAmazon明細を交通費に仕訳して」と話しかけると、AIが仕訳案を提示 → 人間が承認 → 会計システムへ自動反映。freee／Money ForwardのOAuth連携で既存台帳をそのまま正本として使用。PL/BSリアルタイム集計、全操作を監査ログに記録。
- 使用期間
- 本番検証中 (2026年4月〜、Money Forward検証ウィンドウ対応)
- 導入後の変化
- 自動化率 100% (Stage 1-3) / 月次PL/BSデモを顧問先マルチテナントで運用 / 仕訳承認フローを監査ログ完備
既存SI見積
2,500万円
納期 8〜12ヶ月
タダつく実績
200万円
納期 8週間
コスト 1/12.5
スピード 約5倍
仕様書を見る（ChatGPT等で見積検証できます）
freee／Money Forward連携のBtoB SaaS型AI経理。機能：(1)自然言語チャットUI (2)仕訳自動提案→人間承認→会計システム書き込み (3)PL/BSダッシュボード (4)取引明細照合・差分検出 (5)請求書・資料自動生成 (6)多段階承認フロー＋監査ログ (7)顧問先マルチテナント (8)freee/MF OAuth2認証。技術要件：React 19 monorepo、Hono on Vercel Edge、Supabase、Claude API、freee・MF API統合。国内SI企業（月単価100-120万円/人）での概算見積を算出してください。
※ 上記仕様書をChatGPT / Claude / Gemini にコピペして「国内SI企業に発注した場合の見積を算出してください」と聞くと、2,000〜2,800万円前後の金額が返ってきます。
05
飲食店複数店舗運営 / 熊本
LINE / 店長 → タダつくAI
今日の売上 ¥142,000 客数 48名 残在庫 豚肉2kg 鶏肉1.5kg
明日の予報: 晴/最高22℃。過去3回の同条件日と比較して客数58名想定。
発注目安: 豚肉 +5kg / 鶏肉 +3kg / 野菜類 +15% / 廃棄リスク低
日報から、翌日の仕入れ発注量を自動計算する。
- 課題
- 店長が毎日の売上・客数・在庫を紙の日報に記入。翌日の仕入れは店長の経験で判断していたため、廃棄ロスと欠品が月に数回発生していた。
- 作ったもの
- 日報をLINEで送ると、過去データと天気予報を組み合わせて翌日の仕入れ目安を返信するAI。店長は数字を確認して発注するだけ。
- 使用期間
- 3ヶ月継続中 (2026年1月〜)
- 導入後の変化
- 廃棄ロス月¥80,000 → 月¥30,000 / 欠品月4件 → 月0〜1件
06
オンライン教育プラットフォーム個人講師〜複数拠点展開
講師
受講生
LMS
決済
LINE
動画
進捗
講師 → コース作成 → Stripe決済 → LINE配信 / マルチテナント対応
講師が動画コースを販売・配信できるマルチテナント型スクールプラットフォーム。
- 課題
- 個人講師が動画コースを販売しようとすると、既存LMSは月額固定費が高く、カスタマイズ性も低い。決済連携・受講生管理・LINE配信を別々のサービスで組むと運用が破綻する。
- 作ったもの
- 講師ごとに独自ドメイン対応のマルチテナント型LMSを構築。管理画面から数クリックでコース作成・レッスン追加・公開/非公開切替。Stripe Connect決済、Google OAuth認証、LINE公式・メール一斉送信をネイティブ統合。Cloudflare Workersで低コスト運用。
- 使用期間
- 本番稼働中 (2026年4月〜)
- 導入後の変化
- 講師は最短その日にコース販売開始可能 / 受講生の学習進捗追跡・修了管理まで完備 / 独自ドメイン対応でブランディング維持
既存SI見積
800万円
納期 4〜6ヶ月
タダつく実績
50万円
納期 4週間
コスト 1/16
スピード 約5倍
仕様書を見る（ChatGPT等で見積検証できます）
マルチテナント型オンラインスクールSaaS。機能：(1)講師管理画面Google OAuth (2)コース作成・編集・価格設定・公開/非公開 (3)レッスン動画URL登録・順序管理 (4)受講生管理（一覧・購入履歴・進捗） (5)動画再生・進捗保存 (6)Stripe決済 (7)売上ダッシュボード (8)LINE/メール一斉配信 (9)独自ドメイン対応。技術要件：React + TS、Cloudflare Workers、D1/Supabase、Google OAuth、Stripe Connect。国内SI企業（月単価100-120万円/人）での概算見積を算出してください。
※ 上記仕様書をChatGPT / Claude / Gemini にコピペして「国内SI企業に発注した場合の見積を算出してください」と聞くと、700〜1,200万円前後の金額が返ってきます。
事例に載せる基準
事例は、全件において事前に書面で公開合意を得ています。デフォルトは非公開です。社名・担当者名・固有業務名は全て抽象化し、業種と規模だけを出します。
案件集計は、営業判断と品質改善のために内部で管理します。サイト上では、公開合意を得た事例と、業務がどう変わったかを中心に掲載します。