DXが進まない企業必見:AIとローコードが変える「あと一歩」の業務改善戦略

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DX推進後も現場に残る手作業の構造的な原因

多くの企業が業務改善のためにAIやSaaS、DXツールを導入しているにもかかわらず、現場ではエクセル転記や手入力、コピー&ペーストといった手作業が依然として残り続けている現状があります。この課題には、共通する構造的な原因が存在します。

汎用型のSaaSは、幅広い業務に対応できる一方で、企業ごとに異なる独自の業務フローやルールを完全にカバーしきれないケースが少なくありません。「あと一歩」の部分が手作業として残り、これが積み重なることで、DX投資の効果が現場で実感されにくくなっています。

一方で、自社専用のシステムを一から開発しようとすると、一般的に数百万〜数千万円の費用と半年以上の期間が必要となり、中小・中堅企業にとっては容易に選択できる道ではありません。

現状の課題

本セミナーでは、「SaaSでは届かないが、フルスクラッチ開発では重すぎる」というギャップを、生成AIとローコード開発を組み合わせた実践的なアプローチで埋める方法が、デモを交えて紹介されます。

セミナー詳細と参加メリット

開催概要

  • 日時: 2026年4月21日(火)19:00〜20:00

  • 形式: オンライン(ウェビナー形式)

  • 参加費: 無料

  • 主催: 株式会社Haru、株式会社Generative Force

  • スポンサー: Bright Data

セミナーで得られること

  • SaaSでは届かない「あと一歩」の手作業を、生成AIとローコードで低コスト・短期間にDX化する具体策

  • AIシステムの精度を高めるウェブデータ活用の実践例(Bright Dataを活用)

  • 参加者全員にBright Dataを無料で試せるクレジット$20をプレゼント

こんな方におすすめ

  • DXツールを導入したのに、エクセル転記や手作業が無くならない方

  • 業務改善したい箇所はあるが、既存SaaSではフィットしないと感じている方

  • 自社システム開発やAIシステム開発は高額・長期間というイメージがあり、踏み出せていない方

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登壇者紹介

尾形 拓海 – 株式会社Haru 代表

尾形 拓海

東京大学経済学部を卒業後、アクセンチュアでコンサルティングに従事し、Netflix Japanなどで実務経験を積んでいます。現在は株式会社Haruの代表として、全国30社以上の企業に対し、事業開発やAI活用推進の伴走支援を行っており、セミナー・研修の受講者は累計5,000人を超えています。

川崎 太郎 – 株式会社Generative Force 代表

川崎 太郎

東京大学大学院工学系研究科を修了後、メリルリンチ日本証券(現BofA証券)で半導体・IT業界のM&Aや資金調達を支援しました。その後、複数スタートアップで生成AI活用ツール開発を経て、株式会社Generative Forceを創業しています。

スポンサー企業:Bright Dataについて

Bright Dataロゴ

Bright Dataは、世界20,000社以上が導入するウェブデータプラットフォームです。100以上の専用スクレイパーAPIを提供し、自動IPローテーション、CAPTCHA解決、データの自動構造化など、ウェブスクレイピングに伴う技術的課題を包括的に解決します。99.99%の成功率と24時間365日のサポート体制で、AIや機械学習のためのデータ収集基盤としてグローバル企業に採用されています。

主催企業について

株式会社Haru

Sony、Netflix、Accentureで経験を積んだ尾形拓海氏が代表を務める、事業開発およびローコードシステム開発を専門とするプロファームです。全国の中小・中堅企業を中心に、AI活用推進と業務DXの伴走支援を行っています。

URL: https://www.haru.agency/

株式会社Generative Force

AI領域において卓越した経験を持つメンバーが集まり設立された企業です。生成AIをはじめとする最先端技術を活用し、業務プロセスの革新を実現。テクノロジーと人間らしさの融合を通じて、持続可能な未来を創り出すことを目標としています。

URL: https://gen-force.co.jp/

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AI Workstyle Lab編集部コメント

「SaaSでは届かないが、フルスクラッチ開発では重すぎる」というギャップは、多くの企業が抱える共通の課題です。今回のセミナーで提示される生成AIとローコード開発を組み合わせたアプローチは、特に中小・中堅企業にとって、DXを現実的なものにする強力な手段となるでしょう。データ入力、レポート作成、顧客対応など、日々発生する定型業務の自動化から、部門ごとの専門的な業務フローの最適化まで、幅広い領域での活用が期待されます。これにより、従業員はより創造的な業務に集中でき、結果として企業全体の生産性向上と収益拡大に貢献する可能性を秘めています。

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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

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本記事は筆者の実体験・一次情報をもとに作成していますが、一部にアフィリエイトリンク(PR)が含まれています。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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