BRAND STORY
METIRIS（メティリス）は、ギリシャ神話に登場する、知恵と実践的な知性を象徴する「メティス」と、神々と人々をつなぐ虹の女神「イリス」を組み合わせた造語です。
そこには、AIという新しい知恵を分かりやすく届け、人や企業の可能性を未来へつなぐという想いを込めています。
METIRISは会社名ではなく、株式会社Core-Growが掲げる「頭に知恵を。手に職を。」の理念のもとで展開するAI導入支援・AI学習支援の事業名称です。
AIを入れる前に、まずは業務の散らかりをほどく。METIRISが見ているのは、流行のツール名ではなく、日々の仕事のどこで時間と集中力が失われているかです。
紙、Excel、チャット、口頭メモが分散し、報告・集計・確認に時間を奪われている。
AI研修、業務診断、小さな自動化をつなぎ、人が判断や対人支援に戻れる状態をつくる。
メール返信、議事録、日報、報告文、問い合わせ対応など、型がある文章はAIと相性が良い領域です。
写真、PDF、チャット、Drive内の資料など、情報が散らばるほど検索・分類・要約の効果が出やすくなります。
営業資料、LP、提案書、完了報告書など、構成とたたき台づくりをAIで早め、人が最終判断に集中できます。
よくある判断、確認項目、手順を言語化しておくと、GPTsやGems、社内ナレッジDBへ展開しやすくなります。
予定確認、情報転記、定期通知、チェックリスト化など、ルールが明確な作業は小さな自動化に向いています。
AI導入の前に業務を分解すると、費用や工数をかけるべき場所と、まず試せる小さな改善が見えます。
SERVICE MAP
AI導入を大きな改革として構えすぎず、まずは業務の中で「少し軽くなる」「迷いが減る」「早く形になる」場面を増やします。そこから研修、ルール整備、PoC、自動化へ段階的につなげます。
使ってよい情報、避ける情報、相談先、活用ルールを整理し、安心して試せる状態をつくります。
文章作成、予定確認、写真整理、日報など、身近な負担からAI活用を始めます。
営業資料、LP、ナレッジ共有、事例発信を、AIと人の確認で素早く形にします。
現場写真、作業日報、完了報告書など、帰社後に集中しがちな作業を減らします。
SERVICE MENU
初回相談では、下記メニューから売り込むのではなく、いま負担になっている業務に合わせて必要な支援だけを組み合わせます。
初回相談・業務棚卸し
現在の業務、利用ツール、困っている作業を整理し、最初に試すテーマを一緒に決めます。
小さな効率化
メール、議事録、報告文、定型判断など、毎日の仕事で使えるAIアシスタントを整えます。
学習・定着
基礎研修、業務別研修、情報管理ルールを組み合わせ、社内で使い続けられる土台を作ります。
実装支援
ボトルネックを分解し、Google WorkspaceやAIを使った小さな改善から実装します。
営業DX
提案資料、サービスLP、事例紹介、ナレッジ共有DBなど、営業活動の準備を効率化します。
建築・現場業務
写真整理、日報、報告書作成など、現場から事務作業までつながる改善を設計します。
企業・団体の状況に合わせて、学ぶ、整理する、試す、続けるを分けて設計します。
01
生成AIの考え方、使ってよい情報、避けるべき情報、社内ルールを現場の言葉で整理します。
02
記録、報告、議事録、見積、広報、問い合わせ対応など、日常業務の使い方へ落とし込みます。
03
研修で終わらせず、業務棚卸し、小さなPoC、改善レポートまで伴走します。
04
Sheets、Drive、Forms、GASなどを使い、続けられる業務フローへ整えます。
いきなり大きなシステムを入れるのではなく、現場が納得できる小さな一歩から始めます。
困っている業務、現在のツール、AI活用の期待値を整理します。
時間を奪う作業、扱うデータ、個人情報・機密情報の有無を確認します。
AI研修と小さな実装を分け、無理なく試せる導入順を設計します。
月次の振り返り、改善候補、次の自動化まで見える形にします。
商談や研修の前に、診断シート、カリキュラム、実装フロー、改善レポートとして整理します。
業務、所要時間、データ種別、リスクを棚卸し
経営者、管理者、現場担当者ごとに学習内容を設計
Google WorkspaceやGASで小さく試す導線を可視化
研修後の活用状況と次の実装候補を整理
業種や立場によって、AIが役に立つ場面は違います。METIRISは導入シーンから逆算します。
日報、営業管理、問い合わせ対応、社内ナレッジ整理
支援記録、会議録、助成金書類、職員間の情報共有
写真整理、見積補助、報告書、現場後の事務負担軽減
AIを知っている状態から、自分の仕事や生活で使える状態へ
まだまだAI Companyとして成長過程の弊社ですが、自社と関連事業で小さく実装し、時間削減と業務負荷軽減を確かめながら、現場に転用できる型を増やしています。
企画、資料、SNS、Web、業務自動化をAIエージェントと運用し、実務で使える知見を蓄積しています。
非営利団体の支援現場で、Google Workspace活用や記録・連絡の負担軽減に向き合っています。
屋根リフォーム事業の「みさとルーフ」などの事業文脈から、IT化が進みにくい現場にも届く言葉と導入順を重視します。
SMALL START
METIRISでは、いきなり大きな業務改善やシステム導入を前提にしません。まずはチャットAI、GPTs、Gemsなど、日常業務のすぐ近くにあるAI活用から始め、社内に「もっとこんなこともできるかもしれない」という気づきを育てます。
小さな改善を積み重ねることで、AIへの不安を減らし、現場の言葉で活用イメージを共有できるようになります。このマインドチェンジを促しながら、無理のない範囲で次の改善へ広げていく伴走支援がMETIRISの特徴です。
メール文、議事録、報告文、問い合わせ返信など、毎日の文章作成を少し軽くする。
自社の言葉、業務手順、よくある判断を入れた小さな業務アシスタントを作る。
写真整理、日報、資料化、通知など、繰り返し作業を1つずつ自動化する。
AIで解決する前に、どこで時間や判断が詰まっているかを見つける視点を育てる。
予定確認、情報収集、業務分解など、日常業務の負荷を軽くするための社内実装例です。
予定確認・情報集約
初級活用
Before
1回2分程度の予定確認を1日10回行うと約20分。さらに、確認のたびにカレンダーや連絡アプリを行き来する負担が発生。
After
必要な予定情報をLINEへ集約し、確認先を1つにすることで、時間だけでなく情報確認の心理的負担も軽減。
効率化指標
初級活用
1日約20分の確認時間を削減
アプリを行き来する手間、確認漏れの不安、朝夕の情報確認負担を軽減
リサーチ・要約・導入提案
中級活用
Before
手作業では概要整理に約2日、社内展開のブレストに約3日、条件整理に約3日、実装作業に約3日。合計で約11日を見込む作業。
After
朝イチの定期タスクとして、最新情報のリサーチ、サマリー、自社へ導入するためのチェックポイントを出社前に準備。
効率化指標
大幅短縮
手動実行でも約15分、定期タスク化で確認開始時には要点整理済み
情報収集、一次要約、社内導入の論点整理を同時に進め、検討開始までの待ち時間を大幅に削減
業務分解・実装・手順書化
上級活用
Before
ボトルネック特定に約3日、効率化実装に最短2〜3日、手順書作成に約2日。合計で約7〜8日を見込む作業。
After
AIで構造分解を約3時間、効率化実装を約24時間、手順書作成を約30分まで圧縮し、改善サイクルを高速化。
効率化指標
約80%以上
約7〜8日分の作業を約1.5日相当へ短縮
構造分解、実装、手順書化までを一気通貫にし、担当者の思考負荷と手戻りを軽減
※ 作業に要する時間や日数は、作業内容、規模、既存データの整理状況、社内体制により変わります。上記はCore-Grow内での運用経験をもとにした概ねの目安です。
AIは、すべての業務を一気に変える魔法ではありません。だからこそ、どんな業務なら効果が出やすいのか、どんな状態だと先に整理が必要なのかを、相談前に確認できるようにしました。
GOOD FIT
CHECK FIRST
問い合わせ前に気になりやすいことをFAQとして整理しました。AI導入を急がず、期待値、安全性、進め方を確認してから相談できます。
FAQ
不安を残したまま、導入を急がない。
AIは導入前の整理が大切です。分からないことがある状態でも、初回相談で一緒に確認できます。
大丈夫です。専門用語から始めず、まずは日々の業務で負担になっている作業を一緒に整理します。
NEXT ACTION
まずは、どの業務を軽くできるか一緒に棚卸しします。小さな業務改善から始めたい、社内研修を検討したい、営業資料やLPを効率化したいなど、現在の状況をお聞かせください。
初回相談でお伺いすること
