Touchless-FDE Dispatch
日々繰り返される「コピペ」「転記」「データ加工」の無駄を排除。FDEスペシャリストチームが、貴社の手作業をその場で解析・自動化設計するバーチャルシミュレーターです。
「なぜ、94%の企業がAI・RPA導入で失敗するのか？」
従来の「画面変更で止まるRPA」や「整理なきAIツール導入」が直面する5つの構造的リスクと、Touchlessの解決アプローチ。
RPAの悪夢からの脱却：アップデートの度に壊れない「自律修復型」自動化へ
画面レイアウトの微細な変更でエラー停止する、従来の「固定ルール型RPA」の限界を突破
業務効率化のために導入したRPA。しかし、連携先SaaSやWebサイトのボタンの位置が1ピクセル動いたり、HTMLのIDが変わったりするだけでエラー停止。その度にエンジニアがデバッグに追われ、「手作業の方が早かった」と現場が疲弊する。開発費と保守運用の人件費が積み重なる「RPAの維持地獄」が現実です。
TouchlessのAIエージェントは、人間と同じようにWeb画面を画像とDOM構造（コード）の両面から「自己理解」します。ボタンの位置変更や軽微なデザイン変更を検知しても、AIが自律的に新しいパスを再計算して処理を継続。毎週のメンテナンスコストをゼロにし、真の「壊れないワークフロー」を実現します。
「整理なきAI」の罠：手作業のプロセスをそのままAI化してはならない
単純な「チャットボット導入」で終わらせず、業務手順そのものを再設計（BPR）する重要性
「とりあえずChatGPTを導入した」ものの、社員はプロンプトの入力や生成された文章の確認・コピペという「新しい手作業」に追われるだけ。元々の業務フローが複雑で整理されていないため、AIを使ってもミスや確認コストが減らず、結局「使われないツール」として放置されてしまいます。
私たちはAIを導入する前に、まず業務フローの徹底的な「棚卸しと再設計（BPR）」を行います。ムダな転記や不要なステップを完全に削ぎ落とし、人とシステム、AIの境界線を最適化。業務ルールをNext.jsとUpstashの堅牢なデータ構造に落とし込むことで、ツール操作そのものを不要にする「Touchless（触らない）」連携を構築します。
APIダウン・値上げに屈しない：複数AIモデルを使い分ける「冗長性」設計
特定のLLMプロバイダへの依存リスクを回避し、常に最適なコストと可用性をキープ
特定のAIモデル（例：OpenAI）のみに依存して業務システムを組んでいると、世界的なAPI障害が発生した瞬間に社内業務が完全ストップ。さらに、将来的なAPI利用料金の値上げや、モデルの突然の仕様変更（動作の劣化）に対して対抗手段がなく、ベンダーロックインの罠に陥ってしまいます。
Touchlessは、特定のAIに依存しない「モデル非依存（Model-Agnostic）」の設計を採用しています。Google Vertex AIやAnthropicなど、複数の最先端AIをVercel AI Gateway経由で抽象化し、万が一の障害時には自動で代替モデルへ切り替える「フォールバック（自動切替）」を完備。常にコストパフォーマンスと可用性を最適化し続けます。
セキュリティの三重苦解消：SOC2/ISO27001準拠の「データ不保持サンドボックス」
「AIに機密データを学習される」「送信ログが残らない」「コンプライアンス違反」をすべてクリア
「顧客データや財務情報をAIに入力して情報漏洩しないか？」という懸念に対し、セキュリティ部門から導入の厳重なストップがかかる。既製のAIサービスでは、送信データが二次学習に使われるリスクや、いつ誰が何を送信したかの監査ログ（Audit Trail）が残らず、企業のガバナンス基準を満たせません。
私たちのシステムは、API経由でデータの二次学習を完全にオプトアウト（不使用）するエンタープライズ契約を徹底。さらに、すべてのAI処理はSOC2およびISO27001準拠の安全なVercel Sandbox上で実行され、処理完了後にデータは即時消去されます。送信履歴はハッシュ化・マスクされてセキュアな監査DBにのみロギングされ、ガバナンスと安全性を完全に両立します。
「文字起こし」からの卒業：VLM-OCR×照合自動化によるコンテキスト理解
従来の「ただ文字を読むだけのOCR」を超え、請求書や契約書の複雑な突合までを自律完結
従来のOCRツールを導入したものの、抽出精度が低く、表記揺れ（例: 「株式会社」と「(株)」）や手書きのカスレを誤認識するため、結局人間が全件目視で確認し、手作業で修正と転記を行う羽目に。また、複数の書類を突合する「照合」ロジックがなく、経理や事務作業の負荷は一向に減りません。
最新のVLM（Vision-Language Model）であるClaude 3.5 SonnetやGemini 2.5 Flashの視覚・コンテキスト理解能力を統合。レイアウトがバラバラな請求書やPDFから必要なデータを高精度で抽出し、表記揺れをマッピングする「マッチングエンジン」が銀行の入金履歴や基幹システムと自律的に突合します。人間は「不一致のアラート」だけを確認する、真のタッチレスオペレーションです。