社内の「業務課題の発見」から、
「仕組みの実装」までスピーディーに実現 

属人化した業務を構造化し、AIで置き換え可能な単位まで再設計。
ツール導入ではなく、"現場で回る仕組み"まで実装します。

+81株式会社は、SOLIZE Holdings(東証スタンダード上場)のグループ会社です。

PoC(Proof of Concept)から本実装まで
1か月
要件定義から実物確認まで
3ステップ
専任担当者による
伴走型支援
Introduction

なぜ、AI導入は
空振り」に終わるのか

多くの企業がAIツールを導入しても、現場に定着せず成果が出ない。その原因は技術ではなく、業務構造の設計が欠けていることにあります。

問題 01
ツール導入で
終わっている
ChatGPTや生成AIツールを導入しても、「どう使うか」が設計されていないため、現場での活用が進まない。
問題 02
業務が
構造化されていない
属人化した業務はAIでも自動化できない。まず業務を分解・構造化してはじめて、AIが力を発揮する。
問題 03
実物なき
発注リスク
要件定義だけで発注し、完成後に「思っていたのと違う」が発覚。手戻りコストで予算が消える。
多くの企業がやっていること
ツールを
 入れる
ChatGPT・RPA・SaaSを導入しても、業務設計が変わらなければ現場には定着しない。
+81 のアプローチ
業務構造そのものを
 設計する
属人化した業務を分解・構造化し、AIで置き換え可能な単位まで再設計。"現場で回る仕組み"まで実装します。
それが +81 AI駆動開発サービスのアプローチです。
まずは相談する →
Why AI-Driven

SaaS・スクラッチ・EUCの
三者の限界を同時に解決します

SaaSの画一性・スクラッチのコスト・現場Excel管理の属人化——AI駆動開発はこの三者の課題をすべて回避する第四の選択肢です。

SaaS
業務をシステムに
合わせる必要がある
低コスト・短期導入の反面、自社固有の業務フローや判断軸を標準仕様に寄せる変革コストが発生する
vs SaaS
自社業務に完全フィットした
仕組みを構築
業務プロセスを変えずに、AIが個別業務に最適化した仕組みを生成する
スクラッチ開発
高コスト・長期間・
要件リスクが高い
自社業務に完全最適化できる一方、要件定義の認識ズレが開発終盤に発覚するリスクと膨大な費用・納期が課題となる
vs スクラッチ開発
実物確認で要件確定 →
短期・低コストで実装
プロトタイプで合意してから発注。認識ズレを排除し手戻りゼロで開発コストを大幅圧縮する
EUC(End User Computing)とは IT部門に頼らず現場担当者が自作・運用する仕組み
属人化・ブラックボックス化が
避けられない
現場主導で素早く動けるが、担当者依存・引継ぎ困難・データ連携の限界という組織的リスクが蓄積する
vs EUC / 現場Excel管理
組織知として定義・実装し
属人化を排除
AIが業務ロジックを仕様化・システム化。個人依存を組織資産へ変換する
Approach / 02

AIでプロトタイプを早期に生成し、
改善しながら作れます

開発の最大ボトルネックは「コーディング」ではなく「意思決定」にあります。
AI で論点整理 → プロトタイプ即時生成 → 実物ベース合意。「発注リスクゼロ」の開発設計を 3 ステップで実現します。

01
Week 1 / Requirements
AI で要件整理
ヒアリング内容を AI が構造化。論点の抜け漏れを即時検出し、議論のたたき台を高速生成します。「何を決めるべきか」を最初の数日で可視化します。
02
Week 2 〜 3 / Prototype
プロトタイプを即時生成
画面案・導線・仕様書を短期間で出力。仕様書だけでは伝わらない内容を「触れるもの」として早期に可視化します。AI がコードを書き、人間はアーキテクチャと判断に集中します。
03
Week 3 〜 4 / Confirm
実物で合意・仕様確定
プロトタイプを触りながら期待値を揃え、手戻りゼロで本実装へ。意思決定の回転数を最大化し、品質と納期を同時に保証します。
Cases / 03

SaaSでは解決できない課題への
お問い合わせが多く来ています。

以下はいずれも実際に寄せられた相談案件。SaaS ベンダーが撤退・非対応となり、AI 駆動開発へたどり着いた事例群です。

01
課題
IoT 問い合わせ履歴の AI 回答支援
製造業・大企業
社内外からの IoT 関連問い合わせ対応履歴が 2 つのシステムに分散。担当者依存の回答業務を AI で組織知化したい。
SaaS では解決できない理由
2 系統の社内システムへの横断連携が必要。学習データの前処理・社内ルールの埋め込みは標準 SaaS の設定範囲外。
+81 のアプローチ
2 系統の社内システムを横断検索できる専用 AI を構築。プロトタイプで動作確認後、回答精度・UI 要件を確定してから実装へ移行。
02
課題
手書き書類・紙帳票の電子データ化
製造業・大企業
手書き日報・作業記録票など非定型の紙書類をクラウド管理したい。複合機で PDF 化まではできるが、その先の構造化ができない。
SaaS では解決できない理由
汎用 OCR は定型フォームに強いが、手書き・非定型帳票の精度が低い。既存パッケージでは自社書式への対応に開発工数が発生し SaaS のメリットが消える。
+81 のアプローチ
自社書式に特化した AI 読み取り機構をゼロから設計。精度検証用プロトタイプを先行提示し、書式ごとの抽出精度を確認しながら要件確定。
03
課題
仕様書読込による企画書・提案書の自動生成
サービス業・大企業
提案先から渡される仕様書(PDF)を読み込ませ、企画書・提案書の大部分を自動生成したい。手作業対応の工数削減が急務。
SaaS では解決できない理由
汎用 AI ライティング SaaS は出力フォーマット固定。自社特有の書式・構成・章立て・業界用語を反映するには学習データ整備とカスタム実装が必須。
+81 のアプローチ
PDF を読み込むカスタム処理 + 社内書式を学習した AI アシスタントをプロトタイプで先行提示。出力サンプルで合意後に本実装へ移行。
Group / 04

ものづくりを知り尽くした組織が、
AIを実装する。

+81 AI駆動開発サービスは、「ものづくり × デジタルテクノロジー」を約30年にわたり実践してきたSOLIZEグループに属します。製造業の業務構造を現場から知り尽くした組織が、AIの実装設計を担う——それが、このサービスの土台です。

Business Incubation / 本サービス
+81
社会・産業課題の解決に向けた新規事業の開発・運営を担う事業会社。傘下にソフトウェア開発会社2社を持ち、AI駆動開発・業務構造設計を中核サービスとして展開。
AI駆動開発ソフトウェア開発業務構造設計
Engineering & Manufacturing
製品開発受託・エンジニア派遣・コンサルティングに関する事業、3Dプリント試作・最終製品製作に関する事業、3Dプリンター装置導入に関する事業およびエンジニアリングに関するシステムの販売・構築事業
設計・解析3Dプリンティングエンジニア派遣
設計/解析/3Dプリンター導入事例 →
Consulting & Engineering
ものづくり変革で培ったコア技術により、企業課題・社会課題の解決を行うコンサルティングおよびエンジニアリングサービスの提供
変革コンサルティングAI・SDVデジタルリスク
変革コンサルティング導入事例 →

+81株式会社は、SOLIZE Holdings(東証スタンダード上場)のグループ会社です。

まずは30 分
課題を聞かせてください。

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