事例紹介

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【Web制作×AI】ベイジのLLMO/AIO入門 AIボットがHTML要求の約4.5%・採用支援12社中9社が応募1.5倍を中小・個人事業が再現する設計

ベイジ(枌谷力氏)のLLMO/AIO入門が、AI関連ボットのHTMLリクエスト占有率4.5%(Cloudflare 2025年末)・採用サイト支援で12社中9社が応募前年比1.5倍と公表。中小・個人事業主の「生成AIに自社が引用されず将来の集客が消える」課題を、結論先出し+構造化データ+外部言及設計で解く設計を、1〜30名規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【解体×AI】解体の窓口 費用シミュレータ 誤差1割未満が52.1%・累計利用2.2万人超を中小解体・見積業が再現する設計

バリュークリエーションの「解体の窓口」AI解体費用シミュレータが、実額との誤差1割未満が52.1%・実額を下回った22.9%(合算75%超)・累計利用2.2万人超・登録解体会社約1,700社を達成(2024年1月分)。中小解体・見積業の「概算見積の手間+問い合わせ対応+価格の不透明さ」課題を、AI概算見積+データ蓄積+効果計測で解く設計を、解体業1〜30規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【印刷×AI】福博印刷×dotData DM反応率約2倍・発送数50%削減・前処理工数40%減を中小印刷・販促が再現する設計

福博印刷がdotDataのAIでDMのターゲティングを最適化、ある金融機関でDM反応率約2倍・発送数50%削減・AIモデル前処理工数40%削減・従業員231名で本番運用(2023〜)。中小印刷・販促の「DMの当たり外れ+発送コスト+データ分析の属人化」課題を、AI予測モデル+ターゲティング最適化+効果計測で解く設計を、印刷・販促事業者5〜100規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【警備×AI】KOMAINU 手配業務60%削減・1年半で100社超・継続率99%以上を中小警備・人材手配が再現する設計

ジャガーノートのKOMAINUが警備の手配業務を自動化、手配業務60%削減・100人規模で月118.8時間/約20.3万円削減(モデル試算)・1年半で導入100社超・継続率99%以上・隊員1人月250円から。中小警備・人材手配の「シフト調整の重労働+電話連絡の山+属人化」課題を、手配自動化+シフト最適化+効果計測で解く設計を、事業者5〜100規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【歯科×AI】電話がらくだ 歯科の電話の約70%が予約・24時間365日対応を中小クリニック・予約業が再現する設計

ストランザ×AI Shiftの電話がらくだが歯科の電話予約を音声AIで自動化、歯科の電話の約70%が予約・1通話約3分(いずれも導入前の業界課題値)・24時間365日対応・初期10万円月額5万円から。中小クリニック・予約業の「電話対応の中断+取りこぼし+時間外の機会損失」課題を、音声AI予約+受電自動化+効果計測で解く設計を、事業者1〜30規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【葬祭×AI】AIみかえる 遺影制作2時間→最短5分(約95%削減)を中小葬祭・写真館が再現する設計

木村情報技術のAIみかえるが遺影制作をAIで支援、遺影制作約2時間→最短5分(約95%削減・外注比較の提供元試算)・1斎場月額2万円から。背景に葬儀年50万件超(2023)・葬祭の有効求人倍率7.59倍。中小葬祭・写真館の「遺影加工の重労働+短納期+人手不足」課題を、画像加工AI+制作効率化+効果計測で解く設計を、事業者1〜30規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【介護×AI】ミルモレコーダー 支援経過記録1時間→5分・現場ユーザー400名以上を中小介護・福祉が再現する設計

ウェルモのミルモレコーダーが介護の支援経過記録をAIで効率化、支援経過記録1時間→5分・現場ユーザー400名以上・月額3,500円で月40時間規模の削減・基盤サービスは25,900事業所利用を背景に展開(提供元公表)。中小介護・福祉の「記録業務の重さ+残業+専門用語の入力負担」課題を、音声入力AI+記録自動化+効果計測で解く設計を、事業所1〜30規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【美容×AI】STOREPAD ブログ作成40分→2分(95%削減)を中小サロン・小売が再現する設計

STOREPADがAIでサロンブログ作成を支援、ブログ作成40分→2分(約95%削減)・スタイリスト1人で月間約150人規模の集客を背景に展開(提供元公表)。中小サロン・小売の「集客記事の作成負担+書く時間がない+ネタ切れ」課題を、AI記事生成+発信効率化+効果計測で解く設計を、店舗数1〜30規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【解体廃棄物×AI】Eberhard×ZenRobotics 混合解体廃棄物最大200t/時・最大12,000アイテム/時を中小解体・廃棄物が再現する設計

スイスEberhardがZenRoboticsのAI選別ロボットでC&D(建設解体)廃棄物を自動選別、混合解体廃棄物最大200t/時・最大12,000アイテム/時・Heavy Picker6台・1ピック最大40kg・500超カテゴリ認識を達成。中小解体・廃棄物の「選別の重労働+有価物の取りこぼし+人手不足」課題を、AI選別ロボット+組成認識+効果計測で解く設計を、解体・処理事業者5〜100規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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【解体×AI】Beam AI(iBeam) タカオフ週25時間→5時間(約80%減)・6ヶ月で50件多く入札を中小解体・建設が再現する設計

Beam AI(iBeam)が解体業の図面タカオフ(数量拾い)をAIで自動化、タカオフ週25時間→5時間(約80%減)・1日4-6時間の節約・6ヶ月で50件多く入札・タカオフ毎40時間以上削減(いずれも提供元公表)。中小解体・建設の「数量拾いの重労働+入札数の頭打ち+積算の属人化」課題を、図面AIタカオフ+積算効率化+効果計測で解く設計を、解体業1〜30規模にどう転用するか読み解く。
2026.05.23
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