手作業では1日に数十件が限界。人を増やす以外に手がない
- 申込から決済、会員登録、会計への連携までを手作業で回しており、処理できる件数に限りがあった
- 業務プロセスを一から設計し直し、業務基盤を構築
- 決済・データベース・マスタ管理・自動仕訳・会計ソフト連携を段階的に整備
1日に数百件規模を扱える体制へ。
02
増えたのは、
誰の担当でもない仕事だった。
人が増える。事業が増える。それに合わせて、仕事も増えます。
ただ、増えた仕事のうち少なくないものが「どの部署の担当でもない仕事」です。
部門と部門のあいだ。制度と現場のあいだ。
そういう場所にある仕事ほど、誰の担当にもなりません。
どれも重要で、どれも後回しになります。
専任者を置くほどではない。かといって、片手間では終わらない。
制度なら士業、システムならベンダー、採用ならエージェント。
それぞれに専門家はいます。archprimes は、その仕事も、間に落ちた仕事も、まとめて引き受けます。
03
担当のいない仕事を、
まとめて引き受けます。
コーポレート業務の実務から、仕組みづくり、AIの利活用まで。
部門をまたいで落ちている仕事は、領域で切らずに任せたほうが早く片づきます。
- コーポレート業務の実務支援
- 人事・労務・採用／財務経理／総務・法務窓口／情シス。手が足りていない実務を引き受けます。
- 人事制度と組織づくり
- 制度構築や見直し、組織開発。運用が定着するところまで支えます。
- 業務改善と仕組みづくり
- ワークフロー、社内情報共有、安否確認や内部通報窓口の整備。
- プロジェクトの推進
- 管理の型づくりと、止まったプロジェクトの推進。担当者がいないものは、まるごと巻き取ります。
- AIの利活用
- 導入の設計から、現場で使われる状態になるまで。
資格が必要な業務は弁護士・社会保険労務士・税理士などの専門家におつなぎします。システム開発は、必要に応じて協力会社に依頼することがあります。いずれの場合も窓口は当社が持ち、進行まで引き受けます。
05
AIを入れて、何が変わりましたか。
契約はした。アカウントも配った。
それでも、現場の仕事はほとんど変わっていない。
よくあることです。AIは、契約した時点では何も変わりません。
変わるのは、現場の誰かが「これ、AIでやったほうが早い」と気づいて、実際にやり始めたときです。
だから私たちは、ツールの選定から入りません。
いまある業務を一つずつ見て、AIに渡せるもの・渡してはいけないものを仕分けます。
自分たちも、毎日使っています。
リサーチ、提案資料、議事録とToDoの整理、企業サイトの制作。
従業員の安否確認の仕組みも、市販サービスを契約せずに作りました。
07
まず、ご相談から。
-
01
相談
無料
何に困っているか整理がついていない段階でかまいません。話しながら論点を出します。
-
02
現状を見る
業務の流れ、書類、いま誰が何をしているかを実際に見せていただきます。
どこに手を入れるべきかが、一覧で見える状態になります。
-
03
設計する
御社の規模と体制に合う形で、仕組みと手順を設計します。
誰が何を、どの順でやるかが決まります。
-
04
一緒に動かす
渡して終わりにしません。運用が定着するまで支えます。
担当者だけで回る状態になります。
期間は内容と規模によって変わります。初回のご相談で、おおよその見通しをお伝えします。
11
やってきたこと。
社名は伏せています。
労働集約で回していて、残業が減らない
- 業務マニュアルと業務フローを整備し、属人化を減らして標準化
- 評価制度・OJT・教育体制を整備。部門を再編し、うち1部門（約15名）を統括
- 記帳から給与計算、決算報告までを内製できる体制を構築
1人あたりの残業時間を、5分の1以下へ。
賃金と評価の基準に説明がつかず、人が辞めていく
- 賃金制度と評価制度を刷新
- 社員数が2割近く増えるなかでの改善
離職率を10%台から一桁台へ。
教育を外部任せにしていて、育つ人が育たない
- 全社の教育制度を構築。年次教育と管理職向けサクセッションプランを策定・運営
- 社内研修センターを立ち上げ、IT技術教育を内製化
東京都の職業訓練校の認定を取得。
安否確認の仕組みを、契約せずに立ち上げる
- 市販の安否確認サービスは費用も導入の手間もかかる。専任の担当者もいない
- Googleスプレッドシートと Apps Script で、その会社に合う形に構築。名簿・一斉発信・回答集計まで内製
- 未回答の人だけを抜き出し、電話やSNSですぐ追える導線を用意。電話で確認できた人を記録できるようにした
- 設計・実装・その後の改修まで、AIを使って対応
AIを入れたいが、どこまで任せていいか分からない
- 業務プロセスを把握し、AIで代替・効率化できる領域を選定
- AI・システムに任せる領域と、人が判断する領域を切り分け、業務プロセスを再設計
- 情報管理と外部公開のリスクを検討したうえで導入方針を立てる
- 生成AI研修プログラムの企画・設計も担当
13
共同代表
コーポレート業務の実務と、AIを使った業務改善
浦 雅貴共同代表
システムエンジニアとして社会に出て、地方銀行の合併プロジェクトに参画。その後、自ら会社を立ち上げ、代表取締役として12年間、複数の事業を運営した。事業企画から店舗運営、Web制作、経理・労務まで、一人で全部を見た。
2019年からは3法人を兼務し、経営管理と業務改革を担当。手作業で1日に数十件が限界だった業務を、数百件規模を扱える形に作り替えた。1人あたりの残業時間も、5分の1以下に減らした。その後、従業員1,000名規模の企業で業務管理本部の執行役員本部長として、予算・財務・経理・労務・情報システムを横断して統括。
現在は、生成AIを使った業務改善に取り組んでいる。仕組みをつくる側と、実際に回す側の両方にいた。だから、現場で使われない仕組みは作らない。
人事・組織づくりと、プロジェクトの推進
中嶋 勝也共同代表
エンジニアとして社会に出て、飲食チェーンの店舗マネージャーを経て、ITサービス企業へ。同社では課長・部長・執行役員を経て取締役に就任し、CHROと社長室室長を兼務。人事制度と評価制度の刷新、年間100名規模の採用、中期経営計画の策定までを担当した。
2023年に独立。従業員1,000名規模の企業で全社横断のプロジェクト推進本部長を務め、20件規模のプロジェクト推進とバックオフィス組織の立ち上げを担当。現在は従業員100名超の企業で管理部門を支援し、コーポレート部門の課題を洗い出し、自ら改善を進めている。
一貫して、部門と部門のあいだにある仕事を引き受けてきた。制度をつくるだけでなく、現場が回るところまで見届ける。
17
会社概要
- 商号
- 株式会社 archprimes
- 設立
- 2026年10月（予定）
- 代表者
- 共同代表 浦 雅貴／中嶋 勝也
- 所在地
- 東京都（23区内・予定）
- 事業内容
- コーポレート業務支援および業務改善
AIの利活用支援
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どこに頼めばいいか分からない、
という段階でかまいません。
ご相談は無料です。
話を聞いたうえで「これは当社ではなく◯◯に頼んだほうがいい」とお伝えすることもあります。