バディコネクト AIエンジン
御社の課題を解くのは、
“汎用AI”ではなく、
御社専用のAIエンジン。
ChatGPTでは届かない自社業務に、御社のデータで育てた“御社仕様”のAIを。構築・既存ツール連携・運用・改善までを一社で、窓口ひとつで。
だから、専任チームがなくても、AIで成果を出し続けられる。
「AIを入れること」が目的になって、
“自社の課題”が置き去りになっていませんか。
“自社の課題”が置き去りになっていませんか。
汎用AIの限界
「ChatGPTは便利。でも、うちのデータも業務も分かってくれないから、結局“それっぽい回答”止まり」
SaaS付属AIの限界
「SaaSにAI機能は付いた。でも中身はメーカー任せで、やりたいことには届かない」
内製の限界
「内製も検討した。でも人が足りず、作っても運用が続かない」
つまずく原因は“技術”ではなく、
“自社の課題に合わせる設計”と“続けられる運用体制”の不在です。
AIエンジンがあると、
“時間の使い方”が変わります。
“時間の使い方”が変わります。
BEFORE
情報を「探す・集める・転記する」時間
CRMを見て、過去メモを探し、頭の中で整理し、資料に起こす。
AFTER
お客様や本業を「考える・提案する」時間
必要な情報はAIが整理済み。人は判断と提案に集中できる。
AIエンジンの本質は、“作業”の時間を“思考”の時間に変えること。
属人化していた情報を、組織の資産に変えます。
一人の知見を、
組織全体の力に変えます。
組織全体の力に変えます。
得意な人に頼りきりだった業務を、AIが下支え。属人化していた経験を、誰もが引き出せる組織の資産に変えます。
01
熟練者の知見を、AIに記録
会話や現場で得た情報も、ひと言の音声でAIが蓄積・構造化します。
→ 退職・異動があっても、知見が組織に残る
02
誰もが、熟練者の視点で動ける
AIが要点や次の一手を提示。経験の浅いメンバーも判断の質を保てます。
→ 立ち上がりが早くなり、対応の質が揃う
03
人は、本来の業務に集中できる
情報収集や記録の下ごしらえはAIが担当。人は判断と提案に向き合えます。
→ 一人あたりの対応の幅と質が上がる
人×AIのハイブリッドで、品質を保ったまま、組織全体の底上げを実現します。
答えは、御社の課題に合わせて育てる
“専用AIエンジン”。
“専用AIエンジン”。
御社の固有データでチューニングした専属のAI基盤を、既存ツールとつなぎ、日々の業務になじませ、運用まで当社が引き受けます。
取り込む
- 顧客・商談データ
- 議事録・社内文書
- 音声メモ・通話
御社専属AIエンジン
ナレッジ検索層
社内データを意味で検索（ベクトル化）
推論・生成層（OpenAI）
要約・提案・対話・文字起こし
連携層（API）
既存のCRM・MA・チャットと入出力
専有クラウド基盤（AWSアカウント・VPC）
活かす（業務での使いどころ）
- 商談メモを自動で要約し、CRMへ記録
- 過去事例から次の一手をレコメンド
- 問い合わせに回答ドラフトを即提示
- 成果を可視化するダッシュボード
※構成は一例です。御社の課題と使いどころに合わせて設計します。
御社データだけで育つ、御社だけのAI基盤。他社と横並びの“ありきたりな回答”に頼らずに済みます。
インフラ監視から改善まで当社が代行。運用人材がいなくても、止まりません。
要件整理から定着まで並走。“入れて終わり”にならず、成果まで届きます。
| 汎用AIサービス | SaaS付属AI | 専用AIエンジン | |
|---|---|---|---|
| 自社データへの最適化 | △ | △ | ◎ |
| 既存ツール連携 | △ | ○ | ◎ |
| 運用・保守の手離れ | ○ | ○ | ◎ |
◎強み ○可 △限定的。すべてを専用に置き換える必要はありません。
御社のこんな課題が、
こう解けます。
こう解けます。
部門を問わず、日々の業務の“詰まり”をほどく使い方から始められます。
課題情報が形式バラバラで、活かせていない
解決散らばった情報を、一つのAIに集約
テキスト・画像・音声をまとめて取り込み、会話や現場メモも構造化して蓄積。部門をまたいで横断的に活用できます。
課題ベテランの知見が“その人の頭の中”にしかない
解決ベテランの判断を、組織の資産に
ひと言の音声メモから、AIが要点を抽出して記録。属人化していた判断のコツを、誰もが引き出せる形に変えます。
課題ツールを増やすほど、現場の手間が増える
解決いつもの画面のまま、AIを届ける
既存のCRM・MA・チャットと連携し、AIの出力を“普段使う画面”に表示。新しい操作を覚える必要はありません。
課題問い合わせ対応が属人化し、返答に時間がかかる
解決一次回答のドラフトを、AIが即用意
社内文書やFAQをAIが参照し、回答案を自動で作成。担当者は内容を確認して送るだけで、一次対応を標準化できます。
課題提案書や資料づくりに、毎回時間を取られる
解決たたき台は、AIが下書きまで
過去の提案や商談履歴をもとに、AIが資料の下書きを作成。ゼロから書き始める負担をなくし、仕上げに集中できます。
課題データはあるのに、次の一手が見えない
解決数字の“意味”まで、AIが読み解く
売上や商談の状況を横断で要約・分析し、注目すべき変化と次の打ち手を提示。判断の材料がそろった状態で会議に臨めます。
構築して終わり、ではありません。
運用・改善まで、一社で伴走します。
運用・改善まで、一社で伴走します。
AIの受託開発会社でも、実装しないコンサルでもない。マーケティングを理解し、CRM・MAを実装・運用してきたエンジニア集団だから、御社専用のAIエンジンを“成果が出るまで”伴走できます。
01
戦略から運用まで一気通貫・窓口一本化
要件定義・開発・保守・改善、外部パートナーを含む全工程を当社が完遂。連絡先も責任の所在もひとつ。「どこに聞けばいいか分からない」がありません。
要件定義 → 構築 → 運用 → 改善
窓口ひとつ＝バディマーケティング
02
マーケ×エンジニアの両輪
業務・マーケの理解と、実装力（CRM連携・クラウド開発）を一社に。“何を作るか（課題）”と“どう作るか（技術）”が分断されません。
03
CRM・MAの実装から運用までの実績
Zoho認定パートナー／SATORIセールスパートナー。日々の運用まで担ってきたから、AIも“絵に描いた餅”で終わらせず、現実の業務に根づかせます。
Zoho認定パートナー
SATORIセールスパートナー
AI受託開発・コンサル・内製のいずれとも違う、“伴走して成果まで届ける”パートナーです。
御社の課題、AIで解けるか一度壁打ちしませんか。
使いどころと構成イメージを、無料相談で一緒に描きます。
“任せて大丈夫か”に、
仕組みで答えます。
仕組みで答えます。
役割が分かれるから、壊れにくい
AWS＝土台
基盤・データ保管・セキュリティ
OpenAI＝頭脳
要約・提案・対話・文字起こし
Zoho＝業務UI
現場が使うアプリ・既存CRM連携
責任の所在が明確で、保守性が高い構成です。
顧客データは他社と完全分離
御社専属のAWSアカウント・VPCで運用します。
- 保存・通信の暗号化
- IAM最小権限＋MFA
- WAF／DDoS防御
- 継続的な脆弱性・設定監査
- IaC＋CI/CDによる変更管理
既存ツールはそのまま。
課題の特定から、小さく始めて広げられます。
課題の特定から、小さく始めて広げられます。
STEP 1
要件定義
課題整理・使いどころの特定・構成設計
STEP 2
AI基盤構築
御社専属のクラウド環境とAIエンジンを構築
STEP 3
β版・試験運用
一部業務で試し、現場の反応を見て調整
STEP 4
本番運用
対象業務へ展開。保守・運用は当社が代行
STEP 5
継続伴走・改善
定例で精度と使い勝手を磨き続けます
既存のCRM・MAは入れ替え不要。今の運用を止めずに導入できます。
小さく始めて、効果を見ながら広げられます。
いきなり全社に導入する必要はありません。まず一つの業務で試し、成果を確かめてから対象を広げられます。
STEP 1｜小さく始める
特定の業務にしぼって導入
STEP 2｜確かめる
効果と現場の反応を確認
STEP 3｜広げる
対象業務・機能を段階的に拡張
費用の考え方
費用は「初期構築費」と「月額運用費」の二階建てです。最初にまとめてつくる部分と、使い続けるために毎月かかる部分を分けてお見積もりします。
最初に一度
初期構築費
立ち上げに必要な設計・開発を、まとめて構築する費用です。
- 要件定義・使いどころの設計
- 御社専属AI基盤の構築（クラウド環境）
- 既存ツール（CRM・MA等）との連携
- データの取り込み・整備
- 導入時の伴走（要件調整・立ち上げ支援）
使い続ける間、毎月
月額運用費
止めないための監視と、育て続けるための改善にかかる費用です。
- クラウド・AIの利用料（使った分の従量）
- 監視・保守・運用代行
- 精度改善・チューニング
- 業務ツールのライセンス（必要な場合のみ）
費用は、次の要素によって変わります
- 対象業務の範囲
- 連携するツールの数
- データの量と整備状況
- 利用する人数
- 求める精度・リアルタイム性
具体的な金額は業務範囲によって変わるため、無料相談で御社に合わせた概算をご提示します。ご契約前の費用はかかりません。
よくあるご質問
- 本当に自社に合ったAIになりますか？
-
御社の固有データでチューニングし、要件定義で使いどころを特定します。汎用AIのように“どの会社にも同じ”ではありません。
- セキュリティ・情報漏えいが心配です
-
御社専属のクラウド環境（専有AWSアカウント・VPC）で他社と完全分離。保存・通信の暗号化、アクセス制御、継続監査まで多層で対策します。
- 入力したデータが、外部のAIの学習に使われませんか？
-
御社専属の環境で他社と分離して運用します。外部のAIと連携する場合も、入力した内容がモデルの再学習に使われない形で利用するため、社外秘の情報も安心して扱えます。
- AIが“それらしい誤り”を返さないか心配です
-
御社の社内文書やデータを根拠に回答する仕組み（RAG）と、継続的なチューニングで、業務に即した精度へ近づけます。不確かな場合は根拠の提示や人による確認を組み合わせ、誤りをそのまま使わない運用にします。
- いまのツールを入れ替える必要がありますか？
-
いいえ。Zoho CRMやSATORI等の既存運用は活かしたまま連携します。並行運用で現場を止めません。
- 導入にはどれくらいの期間がかかりますか？
-
業務範囲によりますが、特定の業務にしぼったスモールスタートなら数か月でβ版を稼働できます。効果を確かめながら、対象を段階的に広げていきます。
- どんなデータが必要ですか。整っていなくても大丈夫ですか？
-
顧客・商談データ、社内文書、音声メモなどが対象です。整備が不十分でも、取り込みや整備の段階から当社が支援するため、今あるデータから始められます。
- 社内にAIを運用できる人がいません
-
インフラ監視から改善まで当社が運用代行します。専任チームがなくても使い続けられます。
- 何から始めればよいですか／費用は？
-
まずは無料相談で課題と使いどころを整理し、特定業務からのスモールスタートをご提案します。費用は業務範囲に応じて個別にお見積もりします。
まずは、
御社の“課題と使いどころ”を一緒に見つけるところから。
現状の課題整理からご一緒します。