AI導入後の「ラストワンマイル」の課題を解消
多くの企業でチャット型AIが導入されているものの、現場では「部分的には楽になったが、一つの資料を完成させるまでには至らない」という新たな課題が浮上していました。HIBACHI株式会社は、この資料完成を阻む主要な4つの「断絶」を特定しています。
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情報の断絶（着手前）： スライドに盛り込むべき情報が社内外に散在し、AIに入力する前の情報収集と整理に時間がかかる問題です。
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指示の断絶（作成時）： 質の高いアウトプットを得るための「スクリプト（指示）」が設計できず、試行錯誤の末に自分で作成する方が早いと断念してしまうケースです。
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修正の断絶（ブラッシュアップ）： 生成された内容への修正指示がAIにうまく伝わらず、意図通りの修正ができないまま作業が停滞する状況です。
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形式の断絶（仕上げ）： AIのアウトプットが編集困難な形式であることが多く、最終的な微調整ができずに実務で使えないという課題です。
「HIBACHI NotebookLM Starter」は、これらのプロセス全体を一本の線で繋ぎ、資料完成までを確実に導くことを目指しています。
「HIBACHI NotebookLM Starter」が提供するソリューション
本サービスは、Googleの「NotebookLM」の特性である「ソースに基づいた正確な回答生成」を最大限に活用し、資料作成の入り口から出口までを包括的に支援します。
- 情報集積（ゼロからのスタートを支援）： 社内に散在するPDF、ドキュメント、スライドなどの資料や外部情報を整理・構造化し、AIが正確に読み取れる「情報の宝の山」として整備します。古いデータの排除やタグ付けを行い、AIが参照すべき「正解データ」を構築することで、迷いのないスタートを支援します。
- スクリプト設計（構成案作成を自動化）： どのような指示を出せば求めるスライド構成が出力されるかというノウハウを体系化し、職種や目的に合わせた最適なスクリプトを設計・提供します。これにより、属人性を排除し、誰でも高品質な構成案を出力可能にします。
- 教育・定着（自走できるスキルを習得）： ツールを導入して終わりではなく、現場社員がAIをパートナーとして使いこなせるようトレーニングを実施します。適切な指示出しから、出力された内容の検証方法までを習得させ、自走できるスキルを養います。
- 編集・サポート（完成までのラストワンマイル）： 生成後の修正や微調整がうまくいかない場合のチューニングをサポートします。AIのアウトプットを最終的な「提出できる資料」に仕上げるまでのプロセスを伴走し、確実に業務を完了させます。
サービスの特徴
「HIBACHI NotebookLM Starter」は、以下の特徴を持っています。
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「会話」ではなく「完成」にコミット： チャットでのやり取りで満足するのではなく、最終的な「スライド完成」までのプロセス全体を設計します。
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確かなコスト削減実績： 大手求人サイトでの原稿作成時間半減や、年間1.4億円のコスト削減見込みといった、実利を生むノウハウを提供します。
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実務直結のフロー構築： 現場のワークフローに深く入り込み、明日からすぐに使える実践的なAI活用環境を構築します。
オンラインセミナー開催情報
本サービスのリリースに伴い、オンラインセミナーが開催されます。
詳細および申し込みは以下のリンクから確認できます。
今後の展望
「HIBACHI NotebookLM Starter」は、営業、企画、マーケティング、バックオフィスなど、あらゆる職種の資料作成業務において、「作り始め」から「書き終わり」までのストレスをゼロにすることを目指しています。まずは資料作成フローの無料診断から受け付けています。
HIBACHI株式会社について
| 社名 | ヒバチ株式会社(HIBACHI inc.) |
|---|---|
| 設立 | 2025年11月 |
| 資本金 | 100万円 |
| 代表者 | 代表取締役 田中貴士 / 取締役 松嶋活智 |
| 所在地 | 〒150-0041 東京都渋谷区神南1-11-4 FPGリンクス神南 5F |
| ホームページ | https://hibachi-inc.jp |
| 連絡先 | contact@hibachi-inc.jp |
AI Workstyle Lab編集部コメント
「HIBACHI NotebookLM Starter」は、多くの企業が直面している「AIを導入しても資料が完成しない」という課題に対し、明確な解決策を提示しています。情報収集からアウトプットの最終調整までを一気通貫で支援するアプローチは、営業資料、企画書、マーケティングレポートなど、多様なビジネスシーンでの資料作成業務において、大幅な効率化と生産性向上をもたらすでしょう。これにより、従業員はより戦略的な業務に集中でき、結果として企業全体の収益向上にも寄与する可能性が高いと見られます。AI活用の「ラストワンマイル」を埋める、実務に即したソリューションとして注目されます。
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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。
