これは、特殊な失敗ではありません。
AIエージェントPoC のうち、本番運用に到達する割合はわずか
12%。残る 88% は業務に根付かないまま終わります。
Gartner は、Agentic AI プロジェクトの 40% 以上が 2027
年末までにキャンセルされる見通しと予測しています（Gartner
2025-06-25）。
まずは無料相談から→
「もう一人 雇いたい」と思いながら、
解決策を見る →
ある製造業 B 社は、AI 導入をしました。
業界を知るから、
使われるまで、
数字で、
PROPOSAL · 2026
製造業・物流業・サービス業・士業他
業務のプロの隣に、 業務を知るAIを。
採用できない時代の、もう一つの "採用" のかたち。
まるっとAIエージェントは、 "もう一人の社員"
として、御社の業務に着任します。
01業務マップを作る
02御社専用に設計
03使われるまで伴走
はじめまして！
現場を知るAIエージェント、
"まるっと" です。
"まるっと" です。
MARUTTO
✦
✧
✦
製造業 × AIエージェント
属人化を解消する
採用できない時代の "採用"
PoC で終わらせない
業務マップで棚卸し
12週間で着任
製造業 × AIエージェント
属人化を解消する
採用できない時代の "採用"
PoC で終わらせない
業務マップで棚卸し
12週間で着任
01
採れない
求人を出しても応募が来ない。来ても続かない。
採用コストだけが膨らんでいく。
採
02
育たない
教育に時間が取れず、新人は半年で辞める。
ベテランの仕事は、誰にも引き継げない。
育
03
辞めていく
ベテランが定年・退職予定。
頭の中の段取りや勘所が、会社に残らないまま消えていく。
辞
「もう一人 雇いたい」と思いながら、
求人を出すだけの数年が、すでに過ぎていませんか。
解決策を見る →
業務の属人化
50.0%
経理担当者の悩み1位は「業務の属人化」。一人に業務が集中し、休めない・辞められない・引き継げない状態が続いています。
出典:MJS『中小企業の経理担当者の働き方実態調査』2024.06 (n=362)
プレイングマネージャー
87.4%
日本の管理職がプレイングマネージャー。マネジメントすべき人が現場作業に埋もれ、組織の成長が止まっています。
出典:リクルートマネジメントソリューションズ『マネジメント実態調査』2024
人手不足倒産
427件
2025 年の人手不足倒産件数。
77.0%が従業員10人未満の企業で、
3年連続で過去最多を記録しています。
77.0%が従業員10人未満の企業で、
3年連続で過去最多を記録しています。
出典:帝国データバンク『人手不足倒産動向調査 2025』
DX 格差
25.4pt
中小企業のDX 取組率40.6%、大企業との差。
手を打てている会社と打てていない会社の差は、毎月開き続けます。
手を打てている会社と打てていない会社の差は、毎月開き続けます。
出典:中小企業基盤整備機構『中小企業のDX 推進に関する調査』2024
23.5%
国際比較で見ると ─
日本中小企業の生成AI 導入率は OECD 加盟7カ国中で最下位水準23.5%（OECD 2025）。人が足りないからとAI に手を出しても、その大半が「うまく使えていない」のが現実です。
日本中小企業の生成AI 導入率は OECD 加盟7カ国中で最下位水準23.5%（OECD 2025）。人が足りないからとAI に手を出しても、その大半が「うまく使えていない」のが現実です。
PATTERN 01
×
導入して終わり
ツール契約はしたが、誰も使わない。
半年で解約候補に。
PATTERN 02
×
現場に合わない
業務フローを理解しないまま汎用ツールが入り、かえって手間が増える。
PATTERN 03
×
属人化の再生産
「使える人 / 使えない人」の壁ができ、結局一人頼みに戻る。
PATTERN 04
×
効果が見えない
成果の数字を追う仕組みがなく、続ける根拠も止める根拠も分からない。
AIツール CHATGPT / GENERATIVE AI
毎回こちらが質問しないと動かない。
指示の粒度
毎回詳細に指示する必要がある
判 断
質問されたら答えるだけ
業務範囲
単発タスクで完結
継続性
1 回ごとに終了
知 識
一般知識ベース
質問 → 回答 → 終了｜往復モデル
VS
AIエージェント MARUTTO
目標を渡せば、自分で計画して実行する。
指示の粒度
目標を渡すだけで動く
判 断
自分で計画し、選択する
業務範囲
連続した業務プロセスを担当
継続性
業務として継続稼働する
知 識
御社専用の知識・ルールを学習
受信 → 判断 → 実行 → 報告｜ループモデル
QUOTE / Gartner × Anthropic 共通の見解（2025）
「アシスタント（AIツール=生成AIなど）は
助言 する、エージェントは 行動 する。」
88%
PoCで終了
うち 12% のみ
本番運用に到達
本番運用に到達 12%
PoC で終了
88%
ある製造業 B 社は、AI 導入をしました。
しかし現場に合わず、半年後、契約は静かに終わりました。
FAILURE CAUSES — TOP 3
64%
評価ギャップ
成功条件が曖昧
57%
ガバナンス摩擦
社内承認・コンプラ
51%
モデル信頼性
出力にバラツキ
※ PoC = "Proof of Concept" 新技術が実現可能かを小規模に検証する工程。
01
COMMITMENT 01
業界を知るから、
現場に合う設計を
製造業・物流業の業務を深く理解した上で、御社専用のAI を設計します。汎用ツールを売るのではなく、現場の業務に合わせて組み立てます。
02
COMMITMENT 02
使われるまで、
見届ける
導入したら終わり、ではありません。「使える人 /
使えない人」が生まれないよう、月次で改善し続けます。
放置しないことが、私たちの仕事です。
03
COMMITMENT 03
数字で、
効果を見える化
「なんとなく便利」で終わらせません。業務時間・コスト・品質の変化を、月次レポートで開示します。続ける根拠も、見直す根拠も、数字で示します。
| 比較軸 | 一般的なAI 導入会社 | marutto |
|---|---|---|
| 業界知見 | 汎用ツールの売り | 製造・物流の業務を熟知 |
| 関わり方 | 構築して納品 | 構築 → 育成 → 改善を継続 |
| 担当 | エンジニアのみ | コンサル + エンジニア + 業界経験者 |
| 成果責任 | システム稼働まで | 業務で使われるまで |
※ 内製企業のアジャイル開発達成度は、外部委託より 18.8 ポイント低い（メンバーズ『攻めの DX 実態調査 2025』）
業務マッピング
| ロール | 主な業務例 | 担当キャラ |
|---|---|---|
| 経営管理 | 工場稼働率レポート / 受注予測 / 月次経営会議資料下書き | ストラ（経営の参謀） |
| 営業・マーケ | 引き合い管理 / 提案書下書き / 図面読み込み補助 | セルン（商談を後押し） |
| 経理・財務 | 原価データ集約 / 月次決算支援 / 採算分析 | ファイン（数字の番人） |
| 人事・労務 | 多能工スキルマップ整理 / 勤怠分析 | ピープル（人を見る目） |
| 総務・法務 | 取引基本契約レビュー支援 / ISO 文書管理 | ルル（規程の知恵袋） |
| IT・情シス | 生産管理システム選定支援 / Excel マクロ整理 | コードン（社内ITの相棒） |
| 現場管理・改善 | 工程ボトルネック分析 / 改善提案下書き | カイゼン（現場の改善屋） |
AI ZONE
AIが引き受ける領域
誰がやっても同じ
誰がやっても同じ
成果が出る業務
時間と量さえあれば、品質が安定する領域。
- ◆情報収集・分析業界ニュース、競合調査、社内データの要約
- ◆資料・レポートの下書き提案書、議事録、月次レポートの初稿
- ◆定型業務の自動化データ集約、転記、フォーマット変換
- ◆一次対応・問合せFAQ、社内ヘルプデスクの初動対応
HUMAN ZONE
人が担い続ける領域
人ごとに成果が違う、
人ごとに成果が違う、
専門性が宿る業務
数値化できない判断と、関係性の中で育つ価値。
- ◆職人技・対人交渉長年の経験から生まれる現場対応力
- ◆創造的判断新しい仕組みづくり、未知の問題解決
- ◆現場の勘・身体知言葉にできない、肌感覚の判断
- ◆最終意思決定責任を伴う、人にしか担えない判断
現場の価値は、人にしか生み出せないからこそ。
その時間を守るために、AI を使います。
01
ENTRY / 入口
ワークショップ
2h × 2回
御社の業務を棚卸しし、AI 適用領域を診断します。成果物として「業務マップ」をお渡し（社内資料として再利用可）。
✨ 構築フェーズへ進む場合は割引あり
→
02
BUILD / 構築
カスタム AI 構築
3、4ヶ月
御社専用のAIエージェントを設計・実装。図面・原価・取引先情報などの機密データも社内完結で扱える設計。社内 wiki をナレッジベースに、ロール1〜3体、規模に応じてご相談。
機密データを社外に出さない設計
→
03
RUN / 月額
月額サブスク
最低12ヶ月
月次レビュー + AIのチューニング + 業務改善提案。新ロールの追加・既存ロールの拡張も含みます。
使われるまで、見届けます
▶
まずはワークショップから始めるお客様が大半です。上にいくほど成果が大きくなりますが、納得してから次に進む設計です。
PHASE 0
2h × 2
ワークショップ
前半:AIツールとAIエージェントの違いなどの基礎レクチャー。
後半:業務の棚卸しとAI
適用範囲診断 → 業務マップ作成。
PHASE 1
Week 1–2
業務理解
現場ヒアリング / 業務フロー可視化 / 機密情報の取扱い設計。
PHASE 2
Week 3–5
設計
エージェントの役割定義 / データ連携・出力フォーマット設計 / 評価ルーブリック作成。
PHASE 3
Week 6–10
構築・テスト
AI 構築 / 業務シナリオでのテスト / 現場担当者によるレビュー / 微調整・改善ループ。
PHASE 4
Week 11–12
着任・引き渡し
現場での実運用開始 / 操作研修 + 運用マニュアル整備 / 月額（商品 ③）へ移行。
※ 規模・複雑度により 8〜16週で前後します。ワークショップ（Phase 0）を経由している場合、Phase 1 が短縮されます。
01 / REVIEW
月次レビュー会
業務時間・コスト・品質変化の数字を月次レポートで開示。担当者・経営者同席で課題を抽出します。
02 / TUNING
AI チューニング
業務変化に合わせて AI の挙動を調整。新しい業務パターンへの対応を追加していきます。
03 / PROPOSE
業務改善提案
AI 視点で見える業務ボトルネックを提案。他部署への展開可能性もレポートします。
04 / EXPAND
ロール拡張・追加
既存ロールの機能拡張、新ロールの設計相談。構築フェーズへの追加投資判断材料を提示します。
自立稼働 × 退職リスクゼロ × 業務変化への追従
代表メッセージ
FROM THE CEO
"物流・製造の現場で 25年。
だから、現場の言葉 がわかります。
汎用ツールを売るのではなく、御社の業務に合わせて、
"もう一人の社員" として AI を届けます。
──作って終わり、にはしません。"
小西 英世
/ Hideyo Konishi
marutto 株式会社 代表取締役
次のアクション
まずは半日、御社の業務を
まずは半日、御社の業務を
AI で棚卸ししませんか。
業務マップをお渡しするワークショップから、無料のオンライン相談まで。
スタートのしかたは3つご用意しています。
RECOMMENDED · WORKSHOP
業務棚卸しワークショップ
2h × 2回
業務マップをお渡し
前半でAIツールとエージェントの違いをレクチャー、後半で御社業務を棚卸し
→ AI 適用領域を診断。成果物として「業務マップ」をお渡し。
構築フェーズへ進む場合は割引あり。
まずは無料相談から→
「もう一人 雇いたい」と思いながら、
解決策を見る →
ある製造業 B 社は、AI 導入をしました。
業界を知るから、
使われるまで、
数字で、
PROPOSAL · 2026
製造業・物流業・サービス業・士業他
業務のプロの隣に、 業務を知るAIを。
採用できない時代の、もう一つの "採用" のかたち。
まるっとAIエージェントは、 "もう一人の社員"
として、御社の業務に着任します。
01業務マップを作る
02御社専用に設計
03使われるまで伴走
はじめまして！
現場を知るAIエージェント、
"まるっと" です。
"まるっと" です。
MARUTTO
✦
✧
✦
製造業 × AIエージェント
属人化を解消する
採用できない時代の "採用"
PoC で終わらせない
業務マップで棚卸し
12週間で着任
製造業 × AIエージェント
属人化を解消する
採用できない時代の "採用"
PoC で終わらせない
業務マップで棚卸し
12週間で着任
01
採れない
求人を出しても応募が来ない。来ても続かない。
採用コストだけが膨らんでいく。
採
02
育たない
教育に時間が取れず、新人は半年で辞める。
ベテランの仕事は、誰にも引き継げない。
育
03
辞めていく
ベテランが定年・退職予定。
頭の中の段取りや勘所が、会社に残らないまま消えていく。
辞
「もう一人 雇いたい」と思いながら、
求人を出すだけの数年が、すでに過ぎていませんか。
解決策を見る →
業務の属人化
50.0%
経理担当者の悩み1位は「業務の属人化」。一人に業務が集中し、休めない・辞められない・引き継げない状態が続いています。
出典:MJS『中小企業の経理担当者の働き方実態調査』2024.06 (n=362)
プレイングマネージャー
87.4%
日本の管理職がプレイングマネージャー。マネジメントすべき人が現場作業に埋もれ、組織の成長が止まっています。
出典:リクルートマネジメントソリューションズ『マネジメント実態調査』2024
人手不足倒産
427件
2025 年の人手不足倒産件数。
77.0%が従業員10人未満の企業で、
3年連続で過去最多を記録しています。
77.0%が従業員10人未満の企業で、
3年連続で過去最多を記録しています。
出典:帝国データバンク『人手不足倒産動向調査 2025』
DX 格差
25.4pt
中小企業のDX 取組率40.6%、大企業との差。
手を打てている会社と打てていない会社の差は、毎月開き続けます。
手を打てている会社と打てていない会社の差は、毎月開き続けます。
出典:中小企業基盤整備機構『中小企業のDX 推進に関する調査』2024
23.5%
国際比較で見ると ─
日本中小企業の生成AI 導入率は OECD 加盟7カ国中で最下位水準23.5%（OECD 2025）。人が足りないからとAI に手を出しても、その大半が「うまく使えていない」のが現実です。
日本中小企業の生成AI 導入率は OECD 加盟7カ国中で最下位水準23.5%（OECD 2025）。人が足りないからとAI に手を出しても、その大半が「うまく使えていない」のが現実です。
PATTERN 01
×
導入して終わり
ツール契約はしたが、誰も使わない。
半年で解約候補に。
PATTERN 02
×
現場に合わない
業務フローを理解しないまま汎用ツールが入り、かえって手間が増える。
PATTERN 03
×
属人化の再生産
「使える人 / 使えない人」の壁ができ、結局一人頼みに戻る。
PATTERN 04
×
効果が見えない
成果の数字を追う仕組みがなく、続ける根拠も止める根拠も分からない。
AIツール CHATGPT / GENERATIVE AI
毎回こちらが質問しないと動かない。
指示の粒度
毎回詳細に指示する必要がある
判 断
質問されたら答えるだけ
業務範囲
単発タスクで完結
継続性
1 回ごとに終了
知 識
一般知識ベース
質問 → 回答 → 終了｜往復モデル
VS
AIエージェント MARUTTO
目標を渡せば、自分で計画して実行する。
指示の粒度
目標を渡すだけで動く
判 断
自分で計画し、選択する
業務範囲
連続した業務プロセスを担当
継続性
業務として継続稼働する
知 識
御社専用の知識・ルールを学習
受信 → 判断 → 実行 → 報告｜ループモデル
QUOTE / Gartner × Anthropic 共通の見解（2025）
「アシスタント（AIツール=生成AIなど）は
助言 する、エージェントは 行動 する。」
88%
PoCで終了
うち 12% のみ
本番運用に到達
本番運用に到達 12%
PoC で終了
88%
ある製造業 B 社は、AI 導入をしました。
しかし現場に合わず、半年後、契約は静かに終わりました。
これは、特殊な失敗ではありません。
AIエージェントPoC のうち、本番運用に到達する割合はわずか 12%。残る 88% は業務に根付かないまま終わります。
Gartner は、Agentic AI プロジェクトの 40% 以上が 2027 年末までにキャンセルされる見通しと予測しています（Gartner 2025-06-25）。
AIエージェントPoC のうち、本番運用に到達する割合はわずか 12%。残る 88% は業務に根付かないまま終わります。
Gartner は、Agentic AI プロジェクトの 40% 以上が 2027 年末までにキャンセルされる見通しと予測しています（Gartner 2025-06-25）。
FAILURE CAUSES — TOP 3
64%
評価ギャップ
成功条件が曖昧
57%
ガバナンス摩擦
社内承認・コンプラ
51%
モデル信頼性
出力にバラツキ
※ PoC = "Proof of Concept" 新技術が実現可能かを小規模に検証する工程。
01
COMMITMENT 01
業界を知るから、
現場に合う設計を
製造業・物流業の業務を深く理解した上で、御社専用のAI を設計します。汎用ツールを売るのではなく、現場の業務に合わせて組み立てます。
02
COMMITMENT 02
使われるまで、
見届ける
導入したら終わり、ではありません。「使える人 /
使えない人」が生まれないよう、月次で改善し続けます。
放置しないことが、私たちの仕事です。
03
COMMITMENT 03
数字で、
効果を見える化
「なんとなく便利」で終わらせません。業務時間・コスト・品質の変化を、月次レポートで開示します。続ける根拠も、見直す根拠も、数字で示します。
| 比較軸 | 一般的なAI 導入会社 | marutto |
|---|---|---|
| 業界知見 | 汎用ツールの売り | 製造・物流の業務を熟知 |
| 関わり方 | 構築して納品 | 構築 → 育成 → 改善を継続 |
| 担当 | エンジニアのみ | コンサル + エンジニア + 業界経験者 |
| 成果責任 | システム稼働まで | 業務で使われるまで |
※ 内製企業のアジャイル開発達成度は、外部委託より 18.8 ポイント低い（メンバーズ『攻めの DX 実態調査 2025』）
業務マッピング
| ロール | 主な業務例 | 担当キャラ |
|---|---|---|
| 経営管理 | 工場稼働率レポート / 受注予測 / 月次経営会議資料下書き | ストラ（経営の参謀） |
| 営業・マーケ | 引き合い管理 / 提案書下書き / 図面読み込み補助 | セルン（商談を後押し） |
| 経理・財務 | 原価データ集約 / 月次決算支援 / 採算分析 | ファイン（数字の番人） |
| 人事・労務 | 多能工スキルマップ整理 / 勤怠分析 | ピープル（人を見る目） |
| 総務・法務 | 取引基本契約レビュー支援 / ISO 文書管理 | ルル（規程の知恵袋） |
| IT・情シス | 生産管理システム選定支援 / Excel マクロ整理 | コードン（社内ITの相棒） |
| 現場管理・改善 | 工程ボトルネック分析 / 改善提案下書き | カイゼン（現場の改善屋） |
AI ZONE
AIが引き受ける領域
誰がやっても同じ
誰がやっても同じ
成果が出る業務
時間と量さえあれば、品質が安定する領域。
- ◆情報収集・分析業界ニュース、競合調査、社内データの要約
- ◆資料・レポートの下書き提案書、議事録、月次レポートの初稿
- ◆定型業務の自動化データ集約、転記、フォーマット変換
- ◆一次対応・問合せFAQ、社内ヘルプデスクの初動対応
HUMAN ZONE
人が担い続ける領域
人ごとに成果が違う、
人ごとに成果が違う、
専門性が宿る業務
数値化できない判断と、関係性の中で育つ価値。
- ◆職人技・対人交渉長年の経験から生まれる現場対応力
- ◆創造的判断新しい仕組みづくり、未知の問題解決
- ◆現場の勘・身体知言葉にできない、肌感覚の判断
- ◆最終意思決定責任を伴う、人にしか担えない判断
現場の価値は、人にしか生み出せないからこそ。
その時間を守るために、AI を使います。
01
ENTRY / 入口
ワークショップ
2h × 2回
御社の業務を棚卸しし、AI 適用領域を診断します。成果物として「業務マップ」をお渡し（社内資料として再利用可）。
✨ 構築フェーズへ進む場合は割引あり
→
02
BUILD / 構築
カスタム AI 構築
3、4ヶ月
御社専用のAIエージェントを設計・実装。図面・原価・取引先情報などの機密データも社内完結で扱える設計。社内 wiki をナレッジベースに、ロール1〜3体、規模に応じてご相談。
機密データを社外に出さない設計
→
03
RUN / 月額
月額サブスク
最低12ヶ月
月次レビュー + AIのチューニング + 業務改善提案。新ロールの追加・既存ロールの拡張も含みます。
使われるまで、見届けます
▶
まずはワークショップから始めるお客様が大半です。上にいくほど成果が大きくなりますが、納得してから次に進む設計です。
PHASE 0
2h × 2
ワークショップ
前半:AIツールとAIエージェントの違いなどの基礎レクチャー。
後半:業務の棚卸しとAI
適用範囲診断 → 業務マップ作成。
PHASE 1
Week 1–2
業務理解
現場ヒアリング / 業務フロー可視化 / 機密情報の取扱い設計。
PHASE 2
Week 3–5
設計
エージェントの役割定義 / データ連携・出力フォーマット設計 / 評価ルーブリック作成。
PHASE 3
Week 6–10
構築・テスト
AI 構築 / 業務シナリオでのテスト / 現場担当者によるレビュー / 微調整・改善ループ。
PHASE 4
Week 11–12
着任・引き渡し
現場での実運用開始 / 操作研修 + 運用マニュアル整備 / 月額（商品 ③）へ移行。
※ 規模・複雑度により 8〜16週で前後します。ワークショップ（Phase 0）を経由している場合、Phase 1 が短縮されます。
01 / REVIEW
月次レビュー会
業務時間・コスト・品質変化の数字を月次レポートで開示。担当者・経営者同席で課題を抽出します。
02 / TUNING
AI チューニング
業務変化に合わせて AI の挙動を調整。新しい業務パターンへの対応を追加していきます。
03 / PROPOSE
業務改善提案
AI 視点で見える業務ボトルネックを提案。他部署への展開可能性もレポートします。
04 / EXPAND
ロール拡張・追加
既存ロールの機能拡張、新ロールの設計相談。構築フェーズへの追加投資判断材料を提示します。
自立稼働 × 退職リスクゼロ × 業務変化への追従
代表メッセージ
FROM THE CEO
"物流・製造の現場で 25年。
だから、現場の言葉 がわかります。
汎用ツールを売るのではなく、御社の業務に合わせて、
"もう一人の社員" として AI を届けます。
──作って終わり、にはしません。"
小西 英世
/ Hideyo Konishi
marutto 株式会社 代表取締役
次のアクション
まずは半日、御社の業務を
まずは半日、御社の業務を
AI で棚卸ししませんか。
業務マップをお渡しするワークショップから、無料のオンライン相談まで。
スタートのしかたは3つご用意しています。
RECOMMENDED · WORKSHOP
業務棚卸しワークショップ
2h × 2回
業務マップをお渡し
前半でAIツールとエージェントの違いをレクチャー、後半で御社業務を棚卸し
→ AI 適用領域を診断。成果物として「業務マップ」をお渡し。
構築フェーズへ進む場合は割引あり。