資産起点の AI ワークフロープラットフォーム

既存の企業資産から、実際に動く AI ワークフローへ。

ContextStacker は、既存のシステム、API、文書、スプレッドシートを信頼できる業務オブジェクトへ整理し、フォーム、承認、タスク画面、AI Chat 操作を生成します。

なぜ資産起点か

企業の仕事は、白紙のキャンバスにあるわけではありません。

記録、ルール、ファイル、システム操作はすでに存在しています。必要なのは、人と AI が同じ文脈、権限、次のアクションを理解できる管理された操作レイヤーです。

顧客、注文、契約、チケット、API 製品、スプレッドシート、文書が、プロセスの一部をそれぞれ保持しています。

チームはツール間で情報を移し替え、フォームを作り直し、承認を追い、既存システムにある内容を何度も確認しています。

AI Chat が業務で役立つには、対象オブジェクト、情報源、許可された操作、確認事項、監査履歴を理解する必要があります。

仕組み

まず負担の大きい1つのプロセスから始めます。関連する企業資産を接続し、チームと業務モデルを確認したうえで、その周囲に操作画面を生成します。

資産起点の運用モデル

業務を定義している API、文書、スプレッドシート、ファイル、社内システムを接続します。

情報源を、必要な情報、関係、担当、状態、運用ルールを持つ業務オブジェクトへ整理します。

確認済みモデルから、受付フォーム、一覧、詳細、承認、引き継ぎ、タスクキューを生成します。

チームは AI Chat で検索、申請、承認、要約、調整を行い、明確な確認を残します。

主な機能

ContextStacker は、何を扱うのか、どこから来たのか、誰が操作できるのか、何を確認すべきか、どの変更を記録するのかを整理します。

既存の API、文書、スプレッドシート、ファイル、社内システムを、移行前提ではなく業務フローの素材として活用します。

接続した情報源から、顧客、注文、資産、チケット、承認、API 製品などの運用オブジェクトを整理します。

確認済みモデルをもとに、フォーム、一覧、詳細、承認フロー、状態遷移、引き継ぎ画面を生成します。

Chat で作成、更新、割り当て、承認、分析を行い、権限、確認、履歴を見える状態に保ちます。

ユースケース

最初の導入に向いているのは、新しいシステムをゼロから作ることではなく、資産、ルール、操作はあるのに手作業が残っているプロセスです。

製品文書、顧客申請、API 権限、サンプル、サポート記録を、受付、確認、有効化、フォローアップの流れへ整理します。

分散した依頼、スプレッドシート、規程文書、システム操作を、構造化フォーム、承認キュー、ステータス画面へ変換します。

規程、契約、レポート、社内文書を回答だけで終わらせず、次のフォーム、引き継ぎ、タスクにつなげます。

お問い合わせ

複数のシステムをまたいで手作業の調整が残っている業務を教えてください。資産起点の AI ワークフローとして最初のパイロットに適しているかを一緒に確認します。