AI
AIが作る資料をAIにまとめさせていませんか?
完全に不要な情報が多いわけで、AIの利用方法としては本末転倒。
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エージェントに業務を任せるための実践知。業務オーケストレーション、監査と整合性、経営のためのAI活用をお届けします。
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ブラウザに拡張機能として埋め込めるAIはたくさんあります。デスクトップ型のRPAは不要になりました。ですが、AIに何でもかんでもやらすと大変なことになります。本当に必要な仕事を確実にやりましょう。
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完全に不要な情報が多いわけで、AIの利用方法としては本末転倒。
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AI導入が急速に進んでいるにも関わらず、結局忙しいあなた。その仕事の本質的な必要性に着目してください。AIだからできる仕事、つまり今まではなかった仕事をわざわざやっていませんか?本当に大事なことに。
続きを読む →生成AIでフロントエンドのシステムは乱立する。だが、元帳としての会計ソフトの意味は逆にますます重要になる。シンプルなものが重要。
続きを読む →生成AI時代に、何億、何千万もかけて帰還システムを入れるの正しい選択なのか
続きを読む →柔軟性、スピード性を考えると、基幹システムをゆっくり入れている場合ではない
続きを読む →マスタが多い、既存システムがある場合移行が大変
続きを読む →過去の苦痛: 新商品や仕入検討時に、手作業で競合サイトや相場を検索してExcelにまとめていた膨大な時間。 Maskeelの解: 会話で頼むだけで出典URLつきの競合調査レポートを作成し、自社の原価・売価目線と比較してくれる「AI×WEBリサーチ」の利便性を紹介(マスタを勝手に書き換えない安全設計にも触れる)。
続きを読む →過去の苦痛: 経営陣や部門から「この切り口で集計して」と言われるたびに、SQLを書いたりBIツールをこねくり回したりしていた手間。 Maskeelの解: 独自の定番分析(例:商品別前年同月比や粗利シェア)をMarkdownで「Agent Skill」として保存しておけば、次回からワンクリックで正確なグラフ付きレポートが出る仕組みを解説。
続きを読む →過去の苦痛: Salesforce等のSFAで受注(Won)になった後、わざわざ基幹システムを開いて全く同じ取引先・金額を入力し直していた二重管理の無駄。 Maskeelの解: 商談管理(パイプライン)と基幹が一体化しており、受注ボタンからそのまま受注伝票へ自動リンクするスムーズさを紹介。
続きを読む →過去の苦痛: 複数社への見積依頼PDF作成・メール送信、返信の転記作業の大変さ。過去の購入単価を見落として「実は値上がりしていた」ことに後から気づいた失敗談。 Maskeelの解: 品目と数量を選ぶだけで一斉送付→自動で比較表作成。直近仕入単価や12ヶ月平均と並記されて「最安だけど過去より高い」が一目で判明する実務的メリットを力説。
続きを読む →過去の苦痛: 取引先ごとにバラバラなCSVフォーマットを取り込むためだけに、VBAを組んだり手動で列を入れ替えたりしていた不毛な作業。 Maskeelの解: 列名や並び順を意識せずポンと投げるだけで、AIが判定してドラフト生成してくれる「Free-form CSV Import」の実用性を絶賛。未登録マスタのその場作成など、現場目線の使い勝手を語る。
続きを読む →過去の苦痛: 月末締めや決算作業で、在庫と会計のズレ、赤伝・黒伝の処理ミスを探すために徹夜した泥臭いエピソード。 課題の本質: AIを導入しても「数字が適当(ハルシネーション)」では決算に使えないという問題意識。 Maskeelの解: すべての操作がハルシネーションではなく「実データ駆動」であり、ハッシュ連鎖による監査証跡と常時照合(キールライン)が走る信頼性をプロの目で高評価する。
続きを読む →人間がシステムに仕える時代は終わりました。従来のERP導入で誰もが直面する『画面入力の不満』と『複雑なマスタ登録』。会計とシステム構築のプロが辿り着いたのは、タクトに指示を打つだけでAIエージェントが連動して業務を完了させる『会話型基幹システムMaskeel』でした。次世代ERPの衝撃と実践的ノウハウを解説します。
続きを読む →日本中で叫ばれる「人手不足」は本当なのか?統計データに基づく2027年の労働需給試算からその真偽を検証し、ITツールの普及が逆にもたらした「不要な仕事の増殖」という本質的な課題に迫ります。人手不足を解消するための具体的な引き算の業務改革アクションプランを提示します。
続きを読む →〜販売・購買・製造・在庫・会計を9つのAIエージェントが分担。仕訳と監査証跡を自動で整合、ユーザー数無制限・月額18,000円(税別)から〜
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