なぜ一般のAIだけでは足りないのか
一般のAIはもっともらしい文章を作れますが、 会社の基準や文脈までは反映できません。
違いは、社内資料を根拠として使うかどうかから生まれます。ハーネス文書は会社の資料をもとに、内容と様式の両方を反映した草案を作成します。
ハーネス文書 (Document)会社のすべての文書を AIが自動で作成します
自分の業務資料を根拠に、使い慣れた様式のままAIが作成します。 資料にないことは、作らずに自分に尋ねます。 文書を作るほど自分の仕事が知識として蓄積され、AIは本当の意味で自分だけの秘書になっていきます。
- 月額 100,000ウォンから
- すぐに開始
- 1人から利用
- 3か月以内は違約金なしで解約
報告書から設計書まで、こう作ります
会社の資料と普段の様式をもとに作成します
- 月次・週次報告書
- 業務記録と議事録から実際の進捗を見つけ、草案を作成します。
- 部署の企画書・検討書
- 社内規程・様式・過去文書をもとに、形式まで合わせます。
- 提案書・事業計画書
- 会社の実績・人員・技術資料を組み合わせ、草案を作成します。
- 議事録・結果整理
- 録音やメモから決定事項とやることを分けて整理します。
- 設計書・マニュアル
- システム構造を読み取り、設計書やマニュアルに整理します。
そのまま作成します
- PowerPoint（PPTX）
- Excel（XLSX）
- Word（DOCX）
- HWPX
ハーネス文書が異なる三つの点
社内資料を基準に作成すると、ここが変わります
根拠を確認できます
どの会議、どの業務から出た内容かを確認できます。
既存の様式をそのまま反映します
HWPX・Word・PowerPoint・Excelの形式に合わせて、再編集する必要がありません。
根拠がなければ作り出しません
根拠が足りない内容は「要確認」として残し、最終的な判断は担当者が行います。
下書きには必ずこの二つが残ります
要確認
根拠のない数字は空けておきます
売上・人員・実績のように資料にない値は、作らずに「要確認」として残します。 埋めるのは担当者の役目です。
根拠の出所
どの資料から来たかが付きます
項目ごとに、どの議事録・どの規程・どの対話から来た内容かが表示されます。 決裁や確認で聞かれたら、その場で答えられます。
草案作成の時間を短縮し、判断と最終確認は担当者が行います。
AIとは実際にこう進みます
説明ではなく、対話をそのまま見せます。
AIが先に読み、照らし合わせ、整理して見せてから尋ねます。
AI
- 担当者
[今週の議事録2件、業務記録を添付] 週報の下書きをお願いします。
- AI
議事録2件と業務記録を読みました。 先週の週報と照らし合わせました。 先週「今週完了」とした項目が3つありますが、今週の記録では2つだけ完了になっています。 残りの1つ（見積書の送付）は記録がありません。
- AI
見積書の送付は完了しましたか、それとも延期ですか。 記録がなければ「要確認」として遅延項目に載せます。
- 担当者
木曜に送りましたが、記録を残していませんでした。
- AI
完了として入れ、根拠はこの対話で残します。 火曜の議事録3ページに来週の日程変更があるので「来週の計画」に反映します。 下書きを書きます。
AIが書いた文書はもっともらしく見えても、作った数字一つで使えなくなります。 だから知らないことは作らず、このように尋ねます。
ハーネス文書に含まれます
公募を見つけ、提案書まで書きます
公共機関・調達サイトの公募を集め、その中から出すものを選び、会社の資料を根拠に提案書を書きます。
構築したサービスが行うこと
- 情報収集
- 業務の分類・判定
- データ分析
- レポート作成
- 文書の下書き作成
- 通知・フォローアップ業務
業務基準から実行サービスまで 公募情報の収集・分析・提案書の下書き作成
会社の基準を設計にまとめ、公募情報の分析と提案書の下書きをひとつの業務サービスとして実装した流れです。
1段階 · 業務基準と資料の整理
- 社内データの構造と関係を自動で分類・接続します。
- 既存システムと文書を読み取り、業務基準と流れを整理します。
- 構造化DBと非構造化文書・業務記録を一つの知識に統合します。
- 資格・実績・業務ルールを反映し、自社専用の判断基準を作ります。
2段階 · カスタムサービスの設計・構築
- 公募・依頼・業務資料を自動で収集します。
- 自社の基準に沿って適合度と優先順位を判断します。
- 関連文書と原文を一つの流れで分析し、確認時間を短縮します。
- レポート・提案書・次のアクションの下書きを自動で作成します。
実際の業務で確認された構築効果
公共調達と提案業務の探索・分析・下書き作成をひとつのサービスでつなげました。
建設会社受注精度を重視
導入前 · 公共入札公告を毎日手作業で探し、参加資格や実績の照合を担当者の経験に頼っていました。
導入後 · 入札公告と事前規格を自動で収集・選別し、全体分析をもとに確認用の下書きまで作成します。
受注精度 80%向上
以前はどの公告に挑戦するかが勘に頼る領域でした。今は根拠を持って選び、勝てる案件に集中できます。
SI開発会社売上成長を重視
導入前 · 複数チャネルの公告を人が分担して監視し、提案書を毎回白紙から作るため、人員が売上の上限になっていました。
導入後 · 会社の知識を持つAIが案件を自動判定し、一括分析で提案準備の処理量を広げます。
売上 48%増加
専門エージェントが公告の発掘から下書きまで進め、私たちは戦略に集中できます。同じチームでより多く提案できるようになりました。
建設会社・SI開発会社の導入実績 · 顧客企業による実測 · 秘密保持契約により社名非公開
公共・国防・民間の業務にAIを活用
公共では公告を自動判定し、国防では閉域網で安全に運用し、民間ではRFPの分析から提案書の下書きまでを効率化します。
公共
公共調達の公告を自動で収集・判定し、提案準備までつなげます。
国防
完全閉域網・オンプレミスでも原本を外部に送らず運用します。
民間
顧客RFPや要件を入力すると、同じ基準で分析し下書きを作成します。
まずは自社が出せる公募かどうかを確認してみてください。
どんな公募を集められるか、会社の資料で提案書をどこまで書けるかをご相談します。
料金プラン
1人から始められます
Lite
個人または常時従業員5人未満の事業者
月額100,000ウォン
税込・1人あたり
対象 個人または常時従業員5人未満の事業者
| 提供範囲 | Lite | Pro |
|---|---|---|
| AIニューラル分析・AI 6種の設計 | ||
| 文書作成 | ||
| HWPX・Word・PowerPoint・Excel ファイル出力 | ||
| 利用人数 | 1人 | 相談 |
| 専用環境・専任サポート | ||
| 社内サーバー設置（オンプレミス） | 相談 | |
| 管理者コンソール・一括請求・チーム知識共有 | ||
| 外部AIの費用 | ご本人負担 | 見積もりで決定 |
利用開始から3か月まで、このように進みます
契約後の最初の3か月
- 01
利用開始
Liteは登録後すぐブラウザで始められます。 Proは2週間以内に専用環境とアカウントを設定し、社内資料を初期知識化して利用研修を行います。 - 02
1か月目
実際の業務文書を作成し、週1回リモートで確認します。 - 03
2か月目
社内様式と用語を反映し、作成結果を整えます。 - 04
3か月目
成果を一緒に確認し、継続利用するかを決めます。
文書を作成するほど、会社の知識が蓄積されます
別途資料を整理しなくても、日々の文書業務がそのまま知識になります
文書業務
一緒に蓄積される知識
報告書を作成します
業務の進捗と主な決定
企画書を作成します
会社が使用する判断基準
議事録を整理します
担当者・タスク・期限
規程と様式を登録します
会社の用語と文書形式
完成した文書だけが残るわけではありません
最終文書
どの文書が最終版なのか明確に残ります。
作成過程
なぜそのように決めたのか、対話と判断根拠が残ります。
参照資料
どの社内資料を根拠に作成したのかが紐づきます。
こうして蓄積された記録は、次の文書をより速く、自社に合わせて作成するための根拠になります。
セキュリティ・インフラ・データ管理
AIの接続範囲、データの保存先・アクセス権限、運用ルールを確認できます
AIを活用しながら、データの管理権限は企業が保持します
クラウド・オンプレミス・ハイブリッドから自社環境に合う方式を検討し、システムによる管理と社内運用ルールを併せて適用します。
システムで実現するデータ管理
- ユーザー・資料・操作履歴を記録します
- 原本資料は指定したサーバー内だけで知識化します
- 企業が指定した資料だけをAIの根拠として利用します
- 成果物の保存先と部門ごとのアクセス権限を管理します
企業が定める運用ルール
アップロードできる資料と制限する資料を社内ルールで定め、従業員教育と定期的な見直しで運用を維持します。
個人で直接利用する場合と会社で管理する場合の違い
| 個人がAIを直接利用する場合 | Harness Documentを利用する場合 | |
|---|---|---|
| 利用記録 | 会社に利用記録が残りません | ユーザー・資料・操作履歴が記録されます |
| 原本資料 | 個人PCやアカウントに散在する可能性があります | 指定したサーバー内でのみ知識化されます |
| AIの根拠範囲 | 利用者が資料を直接選びます | 会社が指定した資料だけを根拠に使用します |
| 成果物の管理 | 個人が保存し、権限を別途管理する必要があります | 社内の保存先と部門別の権限を適用します |
| 結果の根拠 | 社内資料を根拠にしたか確認しにくい状態です | 使用した社内資料と出典を確認できます |
違いはAIを使うかどうかではなく、利用記録と管理権限が会社に残るかどうかです。
学習に使用されないよう設定できます
法人向けアカウントの既定設定では、入力と出力はモデル学習に使用されません。
会話評価機能を使用すると、その会話が学習に利用される可能性があるため、利用開始時に組織設定でこの機能を無効にします。
Proプラン
管理者が確認できる情報
- 利用状況
- 誰が・いつ・どの作業を・何件
- 成果物台帳
- 作成された文書の一覧と保存場所
- 根拠の追跡
- その文書がどの社内資料を根拠にしたか
- 容量
- 会社総量に対する使用量と、利用者ごとの分布
管理者にも必要な情報だけを公開します
管理者はユーザー・時間・操作履歴を確認できますが、会話本文は既定では閲覧できません。監査など正当な理由で閲覧するには別途の権限が必要で、閲覧履歴も記録されます。
業務管理に必要な記録は残し、個人の作業内容は必要な範囲で保護します。
基本容量は1人あたり10 GBで、会社全体の容量は利用人数×10 GBです。個人の使用量が基準を超えても、会社全体の容量内であれば作業を継続できます。アカウント共有を防ぐため、1席につきPC・アプリ2台まで同時接続できます。
インフラとデータ保管
- サービスインフラ
- NAVER Cloud Platform（NCP） — 韓国国内リージョン
- クラウド認証
- 韓国人工知能クラウド産業協会 確認書 CSA-014-2026-03
- 社内資料
- 知識化された資料は顧客専用領域に隔離保存され、他の顧客とは分離されます
- 個人情報
- 文書作成の過程で個人を識別できる情報を入れないようご案内し、点検します
- アカウントの所有
- AIアカウントは顧客名義で開設されます。決済のみを代行し、契約が終了してもアカウントと資料は顧客に残ります
外部AIを一切使用しない場合は、社内サーバーとGPUを用いたオンプレミス構成が必要です。構築費用と運用範囲はご相談のうえ決定します。標準構成は社内Harnessと外部AI推論を組み合わせたハイブリッド方式です。
最初はAIがたくさん尋ねます。 会社の仕事をまだ知らないからです。
二つ目の文書からは尋ねる回数が減ります。 前回決めたことを覚えているからです。
長く使うとほとんど尋ねません。 一緒に働いたことのある人のように。
何でもやってくれるツールは初日が一番楽で、だんだん失望します。 ハーネス文書はその逆です。
よくある質問
自社に合った導入方法をご相談ください
現在の業務環境と必要な機能を確認し、適切な製品と導入範囲をご案内します。