御社の業務を、そのまま再現
御社固有の業務プロセスをそのままシステム化。現場の運用を変えずに導入できます。
成長企業が直面する課題
売上は伸びている。でも、組織が限界を迎えている。
採用が追いつかない
売上に比例して人件費が増える
業務ノウハウが属人化している
社内システムに限界を感じる
導入事例 — 5ヶ月で基幹システムを全面刷新
レンタル事業者様
レンタル・リース事業 基幹システム全面刷新ヶ月
で基幹システム全面刷新
ヒアリングから本番リリースまで
アプリ
業務別に専用開発
本部・倉庫・設置の専用システム
37.4 %
契約作成時間を短縮
※契約作成業務における実測値
BEFORE
導入前の課題
- 複数システムの行き来で非効率
- 契約ごとのデータ整理が未整備
- 個体の所在が追跡できず棚卸が不一致
AFTER
kikan.ai で実現したこと
業務フローに沿った専用システムを3アプリ構成で開発
-
レンタル基幹システム
本部・管理者向け
-
倉庫管理システム
倉庫スタッフ向け・モバイル対応
-
設置管理システム
設置担当向け・モバイル対応
さらなる進化
AIエージェントによる契約作成の自動化
申込書PDFをAIが読み取り、業務ルールに基づいて契約を自動生成。担当者は確認・承認のみ。
PDF受領
申込書をアップロード
AI読取・解析
内容を自動抽出
ドラフト生成
契約データを自動作成
確認・承認
人が確認して確定
御社の業務課題もご相談ください
初回相談無料・NDA対応可
既製品に合わせるのではなく、御社に合わせる。
御社の業務を遂行する、専用の基幹システム
受注から納品まで、一気通貫
1案件を軸に、受注から納品・請求まで全工程を一元管理。部門間の情報共有もスムーズに。
取引先の個別要望に応え続ける
取引先ごとの条件や要望に応え続ける力を、人に頼らず仕組みで実現します。
AIが働き、人が監督する
御社の業務ルールをAIが学び、自律的に遂行します。
AIが実行、人が承認
AIエージェント
自律的に業務を遂行
-
業務知見の保持
-
業務の自律遂行
-
信頼度の自己判断
人間（承認者）
判断・監督に集中
-
方針決定
-
承認・監督
-
知見の追加
AIエージェント
自律的に業務を遂行
-
業務知見の保持
-
業務の自律遂行
-
信頼度の自己判断
人間（承認者）
判断・監督に集中
-
方針決定
-
承認・監督
-
知見の追加
実務をAIが遂行する
条件分岐や例外対応もAIが自律的に実行。
使うほど賢くなる
業務ルールがナレッジとして蓄積。運用するほど精度が向上します。
属人化を構造的に解消
業務知見をシステムに蓄積。異動や退職があっても業務品質を維持できます。
御社の業務知見が、そのまま会社の資産になる。
共通基盤があるから、安定・高速に開発できる。
kikan パッケージ — 業界知見を組み込んだ共通基盤
業務フローエンジン
業界の業務フローを型として組み込み、案件の状態変化を一気通貫で管理します。
AIエージェント基盤
AIが業務知見をもとに自律遂行。LLM Gateway・MCP連携を標準装備しています。
外部システム連携
会計SaaS・ERP等との標準接続。既存システムとスムーズに連携します。
ガバナンス基盤
承認ワークフロー・権限管理・監査証跡を標準装備しています。
幅広い業界に対応
各業界の商慣習や業務フローを深く理解し、御社専用のシステムを構築します。
精密部品 受注生産案件 — MFG-2026-0245
MFG-2026-0245
精密部品 受注生産案件
大同電機株式会社
製番数
36
進捗率
25%
納期
5/15
ワークフロー
✓
見積回答
完了
✓
受注確定
完了
3
生産計画策定
進行中 - 45%完了
4
資材調達
待機中
5
製造・工程進捗
待機中
6
完成検査
待機中
7
出荷・納品
待機中
1
生産計画 基本情報
製品型番 *
APM-4200S
生産数量 *
500
生産方式 *
個別受注生産
着手予定日 *
完成予定日 *
優先度
通常
2
工程・資材計画
主要工程
旋盤加工 → フライス加工 → 研磨 → 表面処理 → 組立 → 検査
標準リードタイム
18営業日
ボトルネック工程
特記事項
外径公差 ±0.01mm、表面粗さ Ra0.8 指定。顧客検査立会あり。
AIアシスト
BOMを展開して所要量を計算し、設備負荷と資材在庫を照合して生産計画を提案してください。
THOUGHT FOR 14S
製品APM-4200Sの標準BOMを展開します。500個生産に必要な所要量計算を行い、部品在庫・購買リードタイムと照合して生産計画を策定します。
PLAN
BOM展開 → MRP所要量計算 → 設備負荷シミュレーション → 資材在庫照合 → 生産スケジュール提案を行います。
ACTION
BOM展開・所要量計算を完了しました。
LOG
設備負荷状況を確認。NC旋盤 MCN-3000 の4月稼働率: 87%。追加500個投入で92%（社内上限95%以内、確信度HIGH）。
ACTION
生産スケジュール案を策定しました。
導入の流れ
ヒアリングから稼働まで、目安3〜8ヶ月で本番稼働。AI導入の経験は不要です。
- STEP 1
ヒアリング・業務フロー設計
3週間御社の業務課題と現状のワークフローをヒアリングし、コアとなる業務フローを特定。一気通貫のシステム設計に落とし込みます。
- STEP 2
システム開発
1-4ヶ月御社専用の業務システムを開発。デモを共有しながらフィードバックを反映します。
- STEP 3
AIエージェント実装
2-4週間業務フローに沿ってAIエージェントを段階的に導入。安全に自動化を拡大します。
- STEP 4
マイグレーション・オンボーディング
2-4週間既存システムからのデータ移行と、御社チームへのオンボーディングを実施します。
- STEP 5
運用・進化
継続的御社自身が業務知見を追加でき、使い続けるほどシステムが進化します。
導入から本番稼働まで、
伴走します。
ヒアリング・設計・開発・AI実装・運用まで、ワンチームで一貫対応します。
成長企業が kikan.ai を選ぶ理由
ERP・ノーコード・SIerとの比較
| ERP | ノーコード | SIer・受託 | kikan.ai | |
|---|---|---|---|---|
| 業務への適合 | 標準機能に業務を合わせる | テンプレートベース | カスタム開発（高コスト） | 御社固有の業務フローを実装 |
| AI対応 | 外部連携で一部可能 | プラグインで限定的 | 個別開発が必要 | AIエージェントが業務を自律実行 |
| 拡張性 | カスタマイズ困難 | 複雑な業務に限界 | 都度開発が必要 | 柔軟に拡張、知見蓄積で進化 |
| 導入期間 | 6-18ヶ月 | 1-3ヶ月（限定的） | 6-12ヶ月 | 3〜8ヶ月で本番稼働 |
| コスト構造 | ライセンス費+カスタマイズ費 | 席数課金 | 開発費+保守費 | 基本料+成果連動（席数課金なし） |
業務への適合
ERP 標準機能に業務を合わせる
ノーコード テンプレートベース
SIer カスタム開発（高コスト）
kikan.ai
御社固有の業務フローを実装
AI対応
ERP 外部連携で一部可能
ノーコード プラグインで限定的
SIer 個別開発が必要
kikan.ai
AIエージェントが業務を自律実行
拡張性
ERP カスタマイズ困難
ノーコード 複雑な業務に限界
SIer 都度開発が必要
kikan.ai
柔軟に拡張、知見蓄積で進化
導入期間
ERP 6-18ヶ月
ノーコード 1-3ヶ月（限定的）
SIer 6-12ヶ月
kikan.ai
3〜8ヶ月で本番稼働
コスト構造
ERP ライセンス費+カスタマイズ費
ノーコード 席数課金
SIer 開発費+保守費
kikan.ai
基本料+成果連動（席数課金なし）
御社専用に開発する。
業務適合もAI対応も拡張性も、すべてが御社のために。
会社概要
MISSION
すべての企業を
テック企業にする
社員数に依存せず、事業をスケールさせられる。
それが私たちの考える「テック企業」です。
- 社名
- wizOnChain株式会社
- 設立
- 2023年4月
- 所在地
- 東京都品川区大井1丁目6-3 アゴラ大井町ビル3階
- 代表者
- 金下裕平
金下 裕平
Co-Founder & CEO
2012
大阪大学
Deep Learning研究
2016
三井物産
DX・AI JV 3件立上げ
2021
米Preferred Medicine
出向
2023
wizOnChain
創業
奥田 遼介
技術顧問
2014
Preferred Networks
エンジニア
2017
Preferred Networks
CTO就任
2023
オクタエンジニアリング
設立
2024
Sakana AI
プロジェクトマネージャー