経営の判断を、前へ。
コンサルティング
業務効率化・組織変革・新規事業創出を、戦略から実行まで一体で支援。レポートで終わらせず、投資判断に使える形にまとめます。
支援の内容
課題調査・ユースケース選定
効果測定の設計
経営の投資判断を支えるアウトプット
人事部門から全社AI Native化を実現する実行パートナー
人事業務に特化した、AIエージェント開発・伴走支援。初回から動くものを出し、数週間で試す。効果を実測して、全社の変革へつなげます。
SMBからエンタープライズまで累計1,000社超
当社サービスにおける導入企業例（※2026年8月時点）
なぜ止まるのか
AXの理想と現実
理想は、AIが全部門のデータを横断し、聞けば答え、任せれば進む状態。現実は、データが事業部・財務・人事・経営企画に分かれ、どこの誰に何を頼むかを探すところから始まります。
企業においてAXが進まない6つの構造的問題
- 01
分業と重複
同じ機能の業務が本社・事業会社・グループ会社に重複し、全体を決められる人がいない。
- 02
セキュリティ・法務先行型
データ保持期間や持ち出しの制限が先に決まり、機動的に試して直せない。
- 03
情報システムの外注化
実装能力が社外にあり、現場が試作できず変更のたびに見積と稟議が挟まる。
- 04
人事ローテーション
業務知識が暗黙知のまま蓄積し、担当交代でリセットされる。
- 05
予算と稟議サイクル
PoC費用は通るが、運用費の出所が決まらず本番化の手前で止まる。
- 06
ITツール制約
性能ではなくポリシーで基盤が決まり、使えるモデルの制約が品質に跳ね返る。
出典：経済産業省「レガシーシステムモダン化委員会総括レポート」（2025年5月）を参考に当社が整理
現状の見立て
「データがない」は、5つの段階に分かれる
AI活用に必要なデータは、組織改革を通じて得られる成果です。6領域 × 5段階で現在地を捉え、どこで詰まっているかを明らかにします。
- LV 0
存在しない
判断の結果や理由を記録する運用がなく、振り返るためのデータが残っていない。
- LV 1
散在している
カレンダー、メール、共有フォルダ、請求書、紙。必要な情報があちこちに分かれている。
- LV 2
集約済み・未整備
担当ごとに書式が違い、必須項目が空欄。データがあっても名寄せできない。
- LV 3
整備済み・AI Readyではない
粒度や意味の定義、どれが正データかの合意が、まだ揃っていない。
- LV 4
AI Ready
データ整備までの課題を解消。出力の採否が記録され、保持期間の制約で学習データが失われない。
6つの領域を確認
- 業務ルール
- システム基盤
- 組織力学
- 意思決定
- 法務・統制
- 人・スキル
見るのは平均点ではなく、最も低い領域。LV 0・1があれば、そこから
制約から、着手順を決める
LV 0〜1が1つでもあれば、そこが本番化のボトルネックに。全体の進捗を止めている制約から解消します。
出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」（2025年7月）ほか、AX支援現場での観察をもとに整理
なぜ人事部門からか
AI変革の価値の70%は、人とプロセスから生まれる
技術の議論に時間を使っても、価値の大半はそこにありません。役割とワークフローの再設計、評価とインセンティブの変更。その70%に向き合えている企業はごく少数です。
出典：BCG「AI変革の10-20-70原則」／ BCG AI Radar 2025
70%
変革への取り組みの配分組織・人材・業務プロセス70%
データ・テクノロジー20%
アルゴリズム10%
だから、人事が起点になる
AIのアウトカムは人の働き方と人件費に現れ、その両方を管轄するのが人事部門です。各部門をつなぐ人事部門が先にAIを使いこなすことで、人と組織の判断が速くなり、全社のAXを牽引します。先行企業では、CHROがCAIO・CAXOを兼務する、HR組織をAIファーストに再編する、IT部門とHR部門を統合するといった動きが始まっています。
対象範囲
人事の全体を見渡し、最初の一手を決める。
人事業務は10領域・111課題に分解できます。領域ごとに代表的な打ち手と、着手前に潰すべき関門が異なります。どのようにゴールを描き、どこから手をつけていくべきかが重要。個別ヒアリングから設計します。
10領域
×111課題
人事業務の全体像面積は課題数に比例
採用
22課題
採用要件の定義／スカウト文面の一括生成／面接評価レポートの即時化
労務
14課題
就業規則Q&A／36協定の超過検知／各種申請の一次確認
評価
12課題
目標設定の添削／評価データの点検／グループ共通基準の整備
育成・研修
11課題
AI活用力の診断／実案件伴走型のリスキリング／研修効果の測定
組織開発
10課題
サーベイ自由記述の分析／離職予兆の検知／1on1の記録化
人事企画
10課題
人的資本開示の指標収集／人事データの統合と分析
報酬・等級
9課題
給与計算の検証／原資シミュレーション／市場水準の把握
コンプライアンス
9課題
機密事案のローカル完結／過去事案の検索／法改正への規程追従
配置・異動
8課題
社員データの統合／社内候補者の検索／処遇の類似ケース提示
退職・アルムナイ
6課題
出典：人事業務を10領域111課題に分解し、株式会社overflow のAX支援現場での観察をもとに整理（2026年7月）
提供サービス
戦略から実装、そして内製化まで、一体で。
案件の工程に応じて、3つの支援を組み合わせる。動かして終わりではなく、お客様の組織で回せる状態をゴールに置きます。
最後は、お客様の組織で回せる状態へ。
動くものから、始める。
AIエージェント開発
業務固有の文脈を織り込んだAIエージェントを設計・構築。数週間で動くプロトタイプを作り、実業務での検証から本実装へ進みます。
支援の内容
業務に特化したエージェント設計
プロトタイプ・実業務での検証
効果を確かめてから本実装
自社で、回せる未来へ。
内製化支援
引き継ぎまでを、最初から設計。ドキュメント整備・運用体制づくりに加え、エンジニア採用の要件定義まで支援します。
支援の内容
引き継ぎドキュメントの整備
社内の運用体制の設計
エンジニア採用の要件定義支援
進め方
考える人と作る人を、分けない。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、業務の現場に近い距離で戦略立案と実装を一体で進めるモデルです。要件定義書ではなく、動くもので合意。手戻りを抑えながら前へ進みます。
常駐はせず、業務指示はPMを通じて行います。
| 比較項目 | Offers AXFDE型 | 要件定義先行の 進め方 |
|---|---|---|
| 即日モック | 対応 | 非対応 |
| 戦略と実装の一体化 | 対応 | 非対応 |
| 現物ベースの意思決定 | 対応 | 部分的に対応 |
| 週単位の着手スピード | 対応 | 部分的に対応 |
| 引き継ぎ・内製化の設計 | 対応 | 部分的に対応 |
※ 提供サービスの進め方を比較したものです。案件や体制によって異なります。
実装実績
実装した業務と、動いた数字
大手たばこメーカー、製薬、不動産グループ、IT・SaaS、メーカーの人事・経営企画部門での実装事例から抜粋しています。数値は各社の実測または設計値です。
経営企画・全社AIX
数ヶ月初回MTG
構想が現物になるまでの期間。初回打ち合わせから動くモックを提示し、現物ベースで要件を確定。部門側からユースケースが持ち込まれる状態に。
人事・DE&I（懲戒事案対応）
100% ローカル完結
クラウドLLMが使えない高機密領域。処理を貸与PC内で完結させ、書き起こしは1〜2日から確認のみ（0.5日）に。
人事・健康管理（定例集計）
工数75% 削減※ 設計値
3系統のデータ収集・突合・レポート作成を自動化。3人日/回 → 0.75人日（設計値）。
人事・採用（スカウト文面）
10分以上数十秒
候補者ごとのパーソナライズ文面を一括生成。人の作業はレビューのみに。
人事・採用（面接評価）
数日即時
面接官の作業はメモを書くだけ。体裁と構造化をAIが引き受け、レポート共有まで即時に。
人事・人的資本（評価基準）
3社を横串比較
グループ3社の既存制度を壊さず、横串で比較できる共通の物差しを設計。
成果指標は各案件の実測値または設計値です。AIの出力は下書き・参考情報の位置づけで、事実認定・合否・処遇は人が判断します。個社名を含む詳細事例は、対面でご説明します。
環境・セキュリティ
お客様の既存環境に構築します
GCP・Azure・AWS のすべてに対応します。理由は、データ主権・監査容易性・ベンダーロックインの回避の3点です。当社環境に顧客データを抱えません。契約が終了しても、資産はお客様環境に残ります。
お客様の業務データ
- 基幹システム
- SaaS各種
- ドキュメント
- コミュニケーションログ
AI処理基盤（お客様環境内）
- AIエージェント
- 認証・監査ログ
- GCP / Azure / AWS いずれにも対応
業務への出力
- 業務アプリ・UI
- レポート・ダッシュボード
- 既存システム連携
クラウドが使えない領域にも、実装した実績があります
セキュリティ制約でクラウドLLMが実質利用できない高機密の人事事案でも、処理を貸与PC内で完結させる構成で対応しました。外部通信はテレメトリを含めて無効化し、端末内暗号化・アクセス制御・監査ログまで設計に含めています。
ご質問
よくあるご質問
Q.なぜ人材プラットフォームの会社が、AI実装を提供できるのですか。
自社がAIネイティブな組織運営へ転換した当事者だからです。ChatGPT登場以降、全社の業務をAI前提で組み替え、その過程で詰まる場所（データの分断、判断基準の暗黙知化、運用費の稟議）を実務として通過しました。人事・採用の業務構造を事業として理解していることと、実装できることの両方が揃っている点が、要件定義先行の進め方とは異なります。
Q.PoCで終わってしまう心配はありませんか。
効果の実測の工程で数字を出し、その数字で継続を判断いただく設計です。レポートはそのまま稟議に使える形式で納品します。効果が出ない場合に中止を選べることを、最初から契約の前提に含めています。
Q.セキュリティ要件が厳しく、クラウドにデータを出せません。
その前提で実装した実績があります。原則としてお客様環境に構築し、必要に応じて端末内で処理を完結させる構成をとります。当社環境に顧客データを保持しません。
Q.社内にAIに詳しい人材がいません。
それを前提とした体制で入ります。加えて、引き継ぎまで最初から設計に含め、引き継ぎドキュメントの整備・運用体制の設計・企業の皆さま側のエンジニア採用の要件定義支援まで対応します。
Q.どこから着手すべきか決まっていません。
課題調査から入れます。人事10領域111課題の分解と、6領域の段階チェックを使って、いま詰まっている場所と着手順を一緒に決めます。
はじめかた
まず、現状を一緒に確認しませんか
サービス資料には、6領域の自己診断シート、人事10領域111課題の全体像、実装実績と成果指標をまとめています。