Before
社内の情報が、あちこちに散らばっている
- 議事録・提案資料・顧客情報がツールごとに散在
- 「なぜそう決めたか」が口頭でしか残っていない
- AI に渡せる材料が整っておらず、毎回ゼロから説明
- 結果、AI が表面的な回答しか返してくれない
Flux — AI × DX Consulting Firm
AI × DX Consulting
AI 活用を前提とした
新しい業務のかたち
ツールを入れることがゴールではありません。
業務フローそのものを AI 前提に組み直す ──
新時代の業務のあり方を、共に設計するパートナーです。
Why Now
AI 導入の本質は
ツール選びではなく
業務フロー全体の再構築
最新の AI をツールとして入れた。
新しいサービスもいくつか導入した。
それでも、結局うまく活用できていない。
── そう感じている経営者は、少なくありません。
本当のボトルネックは
「どの AI を使うか」ではなく、
業務フローと情報の置き場所そのものです。
判断材料も、議事録も、顧客情報も。
社内のあちこちに散らばっている限り、
AI に渡せる材料が整わず、本領を発揮できません。
Flux は、AI を入れる前に
「業務フロー」と「情報の集約先」を整える。
そこから始める、業務 DX パートナーです。
The Shift
AI 活用で本当に大事なのは
会社の情報 を どう貯めて どう渡すか
判断の根拠、過去のやりとり、顧客の情報。
これらを「AI が読み込める形」で集約しない限り、
AI は表層的な回答しか出せません。
だから Flux は、業務フローと情報設計を
AI 前提に組み直すことから始めます。
After
社内の情報が、一箇所に集まる
- 業務情報と判断ログを Lark Base に集約
- AI が常に最新の社内情報を参照できる
- 人と AI の引き継ぎがスムーズになる
- 自社固有の判断・提案を AI が返してくれる
Services
ヒアリング → 土台構築 → AI 導入
いきなりツールを入れる前に、業務全体を整える。
3 つのフェーズで、「AI が回る組織」へと段階的にシフトしていきます。
01
Phase 1 ─ Discover
AI コンサルティング
AI Consulting
経営課題と業務全体をヒアリングし、可視化。どこに AI を効かせるか、人がやること / AI がやることをはっきり切り分けて、ロードマップを描きます。
02
Phase 2 ─ Build
Lark 導入支援
Lark Implementation
AI が動くための土台として、業務情報・判断ログを Lark Base に集約。チャット / ドキュメント / カレンダーまで含めて、社内の「情報の核」を構築します。
03
Phase 3 ─ Activate
AI 導入支援
AI Implementation
整った土台の上に Claude / GPT を組み込み、業務に直接効かせる。ナレッジ検索、議事録から提案書ドラフト、自社版 AI 秘書まで、実務レベルで実装します。
Process
診断 → 設計 → 実装 → 運用
4 ステップで AI ネイティブ組織を立ち上げます。
- Step 01
診断
Diagnose業務フロー・データの分散状況・意思決定のボトルネックを可視化。
- Step 02
設計
DesignAI を効かせるための「流れ」を再設計。データモデルと責任構造を定義。
- Step 03
実装
ImplementLark Base + AI アプリで業務に組み込む。3〜6 ヶ月で本番運用へ。
- Step 04
運用
OperatePDCA を回しながら、AI と組織の両方を継続的にアップデート。
- Step 01
診断
Diagnose業務フロー・データの分散状況・意思決定のボトルネックを可視化。
- Step 02
設計
DesignAI を効かせるための「流れ」を再設計。データモデルと責任構造を定義。
- Step 03
実装
ImplementLark Base + AI アプリで業務に組み込む。3〜6 ヶ月で本番運用へ。
- Step 04
運用
OperatePDCA を回しながら、AI と組織の両方を継続的にアップデート。
About
Founder / Representative Director
有村 大祐Daisuke Arimura
大手企業で 14 年間勤務し、DX 推進担当を経験した後に独立。 Lark × AI を軸にした業務 DX 支援に注力している。 「AI を前提とした業務・組織設計こそが、これからの企業競争力を決める」 という思想のもと、中小企業の "AI を使いこなしきれない" を解決する仕事を行っている。
Claude をはじめとした最新 AI / 最新ツールを駆使した実装力と、 実現場に即した提案力を掛け合わせ、AI 導入をスムーズに成立させる。
Philosophy
人 と AI の役割を、
業務の中で正しく分ける。
AI を「とりあえず導入」するのではなく、
会社の業務のどこに AI を効かせるべきか、人が担うべきか。
その線引きは、最初の 業務ヒアリング で決まります。
だから Flux は、ツールの話より先に、
業務の話から始めます。