honkoma Journal
AIと働く、
現場のノート
AIを日々の仕事にどう取り入れるか。honkomaの実践から、ツールの使い方、業務の設計、チームづくりの考え方をお届けします。
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AIエージェントで業務効率化した事例：部長の報告業務を任せて年約200万円が浮く
AIエージェントで業務効率化した事例として、部長の「報告の中継」をAIに任せる方法を紹介。Slack・Notion・GitHubを読んで報告するGrok Botの実例と、100名規模の会社で年約200万円が浮くコストの内訳を解説します。
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20 articlesAIエージェントで業務効率化した事例：部長の報告業務を任せて年約200万円が浮く
AIエージェントで業務効率化した事例として、部長の「報告の中継」をAIに任せる方法を紹介。Slack・Notion・GitHubを読んで報告するGrok Botの実例と、100名規模の会社で年約200万円が浮くコストの内訳を解説します。
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AI導入支援はどこまで任せる？経営者・情シス向けの費用と進め方
AI導入支援を検討する担当者向けに、依頼できる範囲、医療・建設・物流の検討例、進め方、費用と見積もりの比較項目、外注・内製・ツールの選び方を整理します。
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AIサイバー攻撃に「うちのAIは断る」は通用しない？｜情シス向け
AIサイバー攻撃は、無検閲（Uncensored／Abliterated）AIを前提に考える時代です。ローカルLLMを社内の隔離環境で動かし、データを外に出さずに社内の権限と情報の扱いを確かめる考え方と、その一例としてのペネトレーションテストを、人材・個人情報を扱う会社向けに解説します。
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請求書管理ソフトも振込代行もいらなくなる。請求書のメール受け取りをAIで自動化し、年550万円削減する手順
請求書管理ソフトの代替として、メール・Gmail・Google Drive・スプレッドシート・AI・銀行CSVで請求書処理を自動化する7ステップを解説。振込代行の手数料も含め、医療法人の年約550万円削減見込みの内訳と、最後の承認を人が担う設計を紹介します。
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AIで発信を自動化したい経営者へ。記事を量産する前に、社内の一次情報を集めてください
AIでnoteやX、YouTubeの発信を回したい経営者の方へ。記事を量産する前に、議事録とお客様の声を集め、検索上位の分析で空白を見つけ、社長インタビューで一次情報を引き出す進め方を、honkomaの実際の作業記録とあわせて紹介します。
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年商5〜30億、これから人が増える会社にAIが一番効く理由
気づけば、honkomaのお客様は年商5〜30億円・社員50人くらいまでの会社が多くなりました。支援の現場で見えてきた、人が増える手前でAIが効く理由と、売上・バックオフィス・属人性の3領域を解説します。
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ローカルLLMとは？クラウドLLMとの違いを費用・安全性・運用で比較
ローカルLLMとクラウドLLMの違いを、データの置き場所、費用、性能、保守、業務への組み込み方で比較。ローカルCodexとの違いも整理します。
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Codex料金、誰にどのプランを配る？AI推進担当の選び方3ステップ
Codexはどのプランで使えて、どう選べばよいか。Plus・Pro・Business・Enterpriseでできることと、5時間・週単位の利用上限を一覧で整理し、会社・個人に合う選び方、上限超過後の追加利用やAPI従量課金との違いまで解説します。料金の確認先も案内します。
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ChatGPT Pro、全員に配っていませんか？情シスの配分基準
ChatGPT Proや上位利用枠を誰に配るべきか。Plus・Businessとの違い、利用上限、削減時間、売上・品質を使ったアカウント運用を解説します。
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AIで財務管理を仕組み化。freee・Codexでカード利用と資金繰りを毎週確認する方法
honkomaの実運用をもとに、freee・UPSIDER・Codex・OpenClawでカード利用、月末の資金繰り、管理PLを週次レポートにする流れを図解。Slack・メールへの配信と、人が確認する範囲を紹介します。
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バックオフィスをAIで効率化する方法。任せる業務と人の確認工程をどう切り分けるか
Slack・Notion・Codexを使ったhonkomaの実例から、契約書の草案作成や請求書処理をAIに任せる方法と、人の確認・承認を残す業務設計の5つのチェック項目を紹介します。
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AI導入支援の費用、見積もりを比べる前に社長が確認する3要素
AI導入支援の費用は、任せる範囲・対象業務・期間で決まります。プロジェクト進捗管理中心の支援と開発を含む伴走支援の違い、導入後に残るコストまで含めた費用対効果の見方、支援会社を選ぶ3つの確認点を解説します。
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「この人が辞めたら止まる」をなくす。属人業務をAIで会社の資産に変える方法
属人化した仕事を記録・型化し、AIを活用しながら全社で共有・改善できるナレッジ基盤へ変えるための実践的な進め方を解説します。
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AI導入支援で最初の2週間に実施すること。Day 0から「金脈」を見極めるまで
AI導入のDay 0で集める資料、経営ゴールの決め方、約1週間のモック作成から有望な業務領域を見極めるまでの進め方を解説します。
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社内でAIが定着しない本当の理由。全員研修より先にやるべきこと
AI研修をしても現場で使われないときは、改善したい事業指標と業務設計から見直します。普段の作業にAIを組み込み、社内の推進リーダーと一つの成功をつくり、自走へつなげる進め方を紹介します。
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AI最新情報に振り回されない。ObsidianとClaudeで「使える知識」に変える方法
AIの最新情報を集めるだけで終わらせず、ObsidianとClaudeで仕事に使える知識へ変える方法を紹介します。一次情報の保存、対話、理解度チェック、自社での実践と発信をつなぐ学習の流れです。
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SaaSをAIで置き換えるべきか？「買う・受託開発・内製」の判断基準
SaaSを使い続ける、受託開発でつくる、AIで内製する。3つの選択肢を、業務の範囲・失敗時の影響・12か月の総保有コストで比較し、小さな一工程から置き換えを試す判断基準を整理します。
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Omi AIで会話を会社の資産に。録音からアイデア・営業改善につなげる方法
Omiで記録した会話をObsidianへ集め、AIの日次・週次レビューで次の行動につなげる実践を紹介します。営業改善への使い方と、録音同意・保存・アクセス権など導入前に決める項目も整理します。
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Claude Codeの「課金地獄」を防ぐ。AIモデルを役割分担してコストを抑える方法
AIコストを抑える鍵は、仕事の難易度に応じたモデルの役割分担です。指揮者と実行者に分ける運用、品質とやり直しを含む総コストの見方、導入時に進める4つの手順を紹介します。
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野球を失って、AIで起業した。僕が「誰よりもAIを使う会社」をつくる理由
野球を諦めた経験から起業へ進み、顧客の現場でAI活用を磨いてきたhonkoma代表・林拓海。創業の原点と、学生中心のチームで人とAIの仕事を組み直す会社づくりへの思いを紹介します。
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