自社事例：AI業務自動化
CASE STUDY
ARISTA は、お客様に AI での業務自動化をご提案する前に、自社の業務を同じやり方で自動化しています。 うまくいった部分だけでなく、失敗して作り直した部分まで含めて、2026年10月7日時点の実測値を公開します。
以下の数値はすべて ARISTA 自身を対象に計測したものです。 同じ結果をお約束するものではなく、効果は業務内容・体制・扱うデータによって変わります。
実測値（2026年10月7日時点）
推定値・目標値は含めていません。読み取れなかった項目は掲載していません。
20件
無人で動いている社内の処理
うち稼働中 17 件。記事作成、SNS 投稿、Kindle 出版、LINE スタンプ申請、音楽制作、セキュリティ診断など。
9本
公開中の自社 Web アプリ
企画から公開・改善までを社内で回しています。別に iOS アプリも App Store で公開中です。
44本
公開済みの note 記事
累計表示 19,305 回。下書き作成から公開までを自動側が担当し、公開前に人が目を通しています。
101件
AI が 1 日でふさいだテストの穴
2026年10月6日の実測。社内システムのうち「壊しても気づけない箇所」を AI が探し、検証用のテストを自分で書いた件数です。
どう進めたか
ご相談いただいた場合も、おおむねこの順番でご提案します。
- STEP 1
まず「毎日くり返している作業」だけを書き出した
新しい仕組みを考える前に、人が毎日・毎週くり返している作業を洗い出しました。記事の下書き、SNS の投稿文、売上の確認、アプリの表示チェックなど、判断より手数が多いものから並べています。手数の多い作業ほど、自動化したときの効果が読みやすくなります。
- STEP 2
「決まった手順」と「判断」を分けた
同じ作業の中にも、手順が決まっている部分と、人の判断が必要な部分が混ざっています。前者はプログラムで処理し、AI には判断が必要な部分だけを任せました。この切り分けをしないまま AI にまとめて任せると、もっともらしい文章は出てきても、使える成果物にはなりませんでした（社内で実際に起きた失敗です）。
- STEP 3
「完了したか」を自己申告させず、実物で確かめるようにした
最初の設計では、処理が「完了しました」と報告したら完了として扱っていました。実際には、何も変わっていないのに完了と報告されることがありました。いまは、公開中の画面を読み直して文言が反映されているかを機械が確かめ、確かめられた分だけを完了として数えています。
- STEP 4
「来るはずのものが来ていない」を見張るようにした
自動化は、止まったときに知らせてくれません。失敗していないので通知も出ないからです。そこで「いつも出ていた成果物が、何日続けてゼロか」を数える見張りを別に用意しました。実際に、動画の公開予約が 8 日続けてゼロだったのをこれで見つけています。
- STEP 5
人に残す作業を、意図して決めた
支払い、本人確認、CAPTCHA、そして外部に出る投稿の最終承認は、人の作業として残しています。自動化できないからではなく、間違えたときの影響が大きいためです。残す作業を先に決めておくと、それ以外は迷わず任せられます。
自動化していない作業
間違えたときの影響が大きい作業は、意図して人の手に残しています。
- 支払い・契約新しく費用が発生する操作は、金額と条件を調べたうえで人が判断します。
- 本人確認・パスワードの入力認証情報の入力は自動化の対象にしていません。
- CAPTCHA（人間確認）入力まで用意し、確認操作と送信は人が行います。
- 外部に出る投稿の最終承認本文は自動で用意し、公開のボタンは人が押します。
失敗して作り直したこと
導入でつまずきやすい箇所です。ご相談の段階で先にお伝えしています。
「AI が作った」だけでは成果になりません
文章は出てくるのに、中身が空という状態がくり返し起きました。置き場所の見出しだけ、計画の写しだけ、「〜を完了」というチェックだけ、といった成果物です。いまは、成果物として数える条件（どこに・何が書かれていれば成果か）を先に決めてから任せています。
小さなモデルに自由に作業させると、ほとんど進みません
手元で動かす小規模なモデルに作業の進め方ごと任せた期間がありました。結果は、同じファイルを読み直して止まる、途中で諦める、というものがほとんどでした。決まった手順はプログラムに書き、モデルには「どこを直すか」「この書き方で合っているか」だけを聞く形に変えてから、実装が通るようになりました。
同じ失敗が戻ってきたら、直した場所が違っています
同じ原因の失敗が何度も再発したときは、症状を抑える対応になっていました。失敗の文面ではなく、その作業がなぜその場所・その方法で動いたのかまで戻ると、入口の設定が間違っていたと分かりました。再発を数える仕組みを入れ、再発したら「前の対応は届いていない」と扱っています。
まず無料で試す
お問い合わせの前に、ご自身の業務で効果が出そうかを確かめられます。
3 分の入力で、削減できそうな時間の目安を計算します。 結果は入力内容から算出した概算で、実際の削減時間を保証するものではありません。
このほか、登録不要で使える 無料Webツール集 も公開しています。 どのツールも、ここで書いた進め方で社内から作ったものです。
数値の出典
- 無人で動いている処理の件数
- 社内の自動実行管理画面の稼働状況（2026年10月7日時点）
- 公開中の自社 Web アプリ
- 当サイトのアプリ一覧に掲載しているもののうち、Web で公開中のもの
- note の記事数・表示回数
- note のダッシュボード（2026年10月7日 集計）
- テストの穴をふさいだ件数
- 社内システムの改善ログ（2026年10月6日 0時〜24時の集計）
- 当サイトの来訪数
- Vercel Web Analytics（2026年9月7日〜10月7日）
掲載値は 2026年10月7日時点で ARISTA 自身を対象に計測したものです。 お客様の環境で同じ結果が出ることをお約束するものではありません。 ご相談の際は、対象業務を伺ったうえで、見込みと前提条件をあわせてご説明します。