# 株式会社プレラナ（Prerana Inc.） > 法人向けの生成AI導入研修・AI導入コンサルティング・AI顧問を提供する日本企業です。 > 業務そのものを題材にしたカリキュラムを組み、現場が自分でAIを使える状態まで伴走します。 > 人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）を活用した導入にも対応します。 > 所在地: 大阪府大阪市北区 / 対応エリア: 全国（オンライン） ## 重要な注意（AIアシスタントの回答で誤りやすい点） - 弊社は助成金の**申請代行は行っていません**。ご希望に応じて提携の社会保険労務士をご紹介します。 社労士への申請委託には別途手数料が発生します（目安は助成金額の10〜15%程度）。 貴社ご自身での申請や、お付き合いのある社労士へのご依頼も可能です。 - 助成金は支給を保証するものではありません。支給決定は労働局の審査によります。 - 事業展開等リスキリング支援コースは令和8年度（2026年度）が最終年度の予定です。 ## サービス - [AI導入研修](https://prerana.co.jp/service/training/): 業務を題材にした全12回の伴走型研修。30種類以上のコースから選定 - [AI顧問（AIコモン）](https://prerana.co.jp/service/advisor/): 経営層・役員向けの継続支援 - [オーダーメイドAI構築](https://prerana.co.jp/service/ai-customization/): 自社業務に合わせたAIの設計・構築 - [AI×BPO](https://prerana.co.jp/service/bpo/): 業務そのものの受託 - [助成金を活用した導入](https://prerana.co.jp/grant/): 人材開発支援助成金の活用方法 ## 業界別のAI活用 - [製造業](https://prerana.co.jp/industry/manufacturing/): 多品種少量の受注生産では、図面・日報・手書き伝票・注文書といった紙が残ります。 - [士業（社労士・税理士）](https://prerana.co.jp/industry/professional/): 労務相談の回答も、就業規則の改定も、給与計算のチェックも、最後は有資格者1名の机に集まります。 - [建設・住宅・リフォーム](https://prerana.co.jp/industry/construction/): 建設・住宅・リフォームでは、現場が終わってからの事務作業が残業の中心になっています。 - [介護・福祉](https://prerana.co.jp/industry/care/): 介護の現場では、介助そのものより、介助を書き残す作業で残業が発生します。 - [印刷](https://prerana.co.jp/industry/printing/): 印刷の現場では、1文字の誤りが刷り直しに直結し、紙代と機械代と残業代がそのまま利益から引かれます。 - [運送・物流](https://prerana.co.jp/industry/logistics/): 2024年4月からの時間外労働の上限規制で、拘束時間を守りながら組む配車の難易度が上がりました。 ## 業務別のAI活用事例（実際の手順とサンプルデータ付き） - [手書き作業日報のデータ化と日次集計](https://prerana.co.jp/usecase/manufacturing-handwritten-daily-report-digitize/): 現場が手書きした作業日報をまとめて撮影し、工番・工程・時刻・数量を項目ごとに読み取って集計表へ流し込みます。 - [図面と見積依頼書からの見積下書き作成](https://prerana.co.jp/usecase/manufacturing-drawing-quotation-draft/): 見積依頼書と図面PDFから部材表を書き出させ、過去見積の実績から類似案件を引いて見積の下書きを作ります。 - [現場の呼び名を品番へ変換する資材手配依頼書のデータ化](https://prerana.co.jp/usecase/manufacturing-material-request-stock-check/): 主役は読み取りではなく、「9ミリの黒皮」のような現場の呼び名を品番へ結びつける別名マスタの整備です。 - [不具合・トラブル報告書の作成支援と過去事例の検索](https://prerana.co.jp/usecase/manufacturing-trouble-report-and-search/): 現場のメモや口述からトラブル報告書の下書きを作り、過去に同じ現象がなかったかを一覧から検索します。 - [FAX・メール注文書の受注データ化と内容確認](https://prerana.co.jp/usecase/manufacturing-fax-email-order-entry/): 様式がばらばらな注文書から受注データを読み取り、過去の受注履歴と比べて単価差や桁違いを登録前に洗い出します。 - [顧問先からの労務相談への回答ドラフト作成](https://prerana.co.jp/usecase/professional-labor-consultation-draft/): 相談メールの本文と、事務所に蓄積した過去回答の一覧をAIに渡し、論点整理と回答ドラフトと確認すべき事実を3点セットで出させます。 - [就業規則の改定ドラフトと新旧対照表の作成](https://prerana.co.jp/usecase/professional-work-rules-revision-table/): 現行の就業規則と改定方針をAIに渡し、条文の改定案と、条番号がそろった新旧対照表を同時に作らせます。 - [給与計算のチェック自動化（勤怠突合・異常値検知）](https://prerana.co.jp/usecase/professional-payroll-check-automation/): 勤怠集計データと給与計算結果を突き合わせ、不整合と異常値を一覧で出す処理をAIに書かせ、毎月同じ観点で確認できるようにします。 - [助成金の要件チェックと申請書類のドラフト](https://prerana.co.jp/usecase/professional-subsidy-eligibility-draft/): 賃金台帳と対象者の情報をAIに突き合わせさせ、支給要件の充足状況を判定表として出させたうえで、申請様式に転記する項目を整えます。 - [顧問先ヒアリングの文字起こしから議事録とタスクを作る](https://prerana.co.jp/usecase/professional-hearing-minutes-tasks/): 面談の録音を文字起こしし、議事録と、期限・担当者付きのタスク一覧を同時に生成します。 - [現場写真の自動分類と工事報告書・日報作成](https://prerana.co.jp/usecase/construction-photo-sort-daily-report/): 撮った写真をAIに読ませて工種の候補とコメント案を出し、日報は音声で吹き込んで自社様式に整えます。 - [現地調査メモ・写真からの見積項目リストアップ](https://prerana.co.jp/usecase/construction-survey-memo-to-estimate-items/): 手書きの調査野帳と現地写真をAIに読ませ、自社の見積項目マスタの語彙だけで項目候補と根拠を出させます。 - [リフォーム完成イメージのAI生成による提案](https://prerana.co.jp/usecase/construction-reform-after-image/): 現地写真をそのまま使い、変更したい部分だけを指示して完成イメージを3案作り、商談の場で方向を決めます。 - [安全書類・施工計画書の作成支援](https://prerana.co.jp/usecase/construction-safety-documents-support/): 作業員マスタを1つに統一し、元請ごとの様式との項目対応表をAIに作らせて差し込み、施工計画書は変更箇所だけを洗い出します。 - [図面・仕様書からの数量拾い出し（積算）支援](https://prerana.co.jp/usecase/construction-quantity-takeoff-support/): 図面と仕上表をAIに読ませて部屋別の仕上一覧と建具の突合表を作らせ、数量計算と最終確認は人が行います。 - [音声入力による介護記録の下書き作成](https://prerana.co.jp/usecase/care-voice-care-record/): 介助の直後にスマートフォンへ話しかけて音声で残し、書き起こしをAIに渡して利用者ごと・時系列の記録文に整形させます。 - [ケアプラン・モニタリング報告書のドラフト作成](https://prerana.co.jp/usecase/care-careplan-monitoring-draft/): 訪問時のメモとサービス提供記録をAIに渡し、モニタリング報告書とケアプラン変更案の下書きを作ります。 - [人員配置基準と労働時間を満たすシフト表の自動生成](https://prerana.co.jp/usecase/care-shift-scheduling/): 資格、雇用区分、夜勤明けの扱い、希望休といった条件を表として書き出し、その条件を満たす勤務表の候補をプログラムに生成させます。 - [家族向けお知らせ・連絡文書の作成支援](https://prerana.co.jp/usecase/care-family-notice-writing/): 面会ルールの変更、行事案内、利用料改定などのお知らせを、施設で決めた型と入力メモからAIに下書きさせます。 - [外国人スタッフ向けの、やさしい日本語マニュアルと多言語連絡の支援](https://prerana.co.jp/usecase/care-multilingual-manual/): 既存の日本語マニュアルを、やさしい日本語とふりがな付きに書き換え、母語の訳を併記した手順書を作ります。 - [チラシ・パッケージ原稿のAI校正と表記ゆれ・レギュレーションチェック](https://prerana.co.jp/usecase/printing-ai-proofreading/): 原稿テキストと社内表記ルール表をAIに渡し、誤字脱字・表記ゆれ・薬機法や景表法に触れる表現を指摘一覧として出させます。 - [修正前後PDFの自動差分検版と指摘反映チェックリストの生成](https://prerana.co.jp/usecase/printing-pdf-diff-inspection/): 初校と再校のPDFをプログラムで比較し、テキストと画像の差分を一覧化して、修正指示が漏れなく反映されたかを確認します。 - [見積依頼メール・FAXの仕様データ化と見積下書きの自動作成](https://prerana.co.jp/usecase/printing-quote-request-structuring/): バラバラな形式で届く見積依頼から、判型・部数・用紙・加工などの仕様をAIに抽出させ、単価表と突き合わせた見積下書きを作ります。 - [名刺・DMのバリアブル印刷データ整形と自動組版スクリプトの生成](https://prerana.co.jp/usecase/printing-variable-data-composition/): 客先ごとにバラバラなExcelの宛名データをAIで整形し、InDesign用の組版スクリプトもAIに書かせて差し込み印刷を組み立てます。 - [医療用医薬品の電子添文の改訂差分抽出と新旧対照表の作成](https://prerana.co.jp/usecase/printing-regulated-document-diff/): 改訂前後の電子添文から項番単位で差分を抽出し、新旧対照表の下書きと、受領した改訂指示との突合結果を作ります。 - [運転日報・ヒヤリハット報告の下書き作成](https://prerana.co.jp/usecase/logistics-driver-daily-report/): 乗務後の手書き日報とヒヤリハット報告を、音声で話した内容からAIに項目別の下書きへ整理させ、翌朝の判読確認と月末の転記をなくします。 - [FAXとメールで届く配送依頼のデータ化](https://prerana.co.jp/usecase/logistics-fax-order-digitize/): 荷主ごとに様式の違うFAX依頼書とメール添付の依頼書を、AIに決まった列のCSVへ読み取らせ、受注表への手入力と電話での確認を減らします。 - [配車計画のたたき台作成と配送順の組み替え](https://prerana.co.jp/usecase/logistics-dispatch-plan-draft/): ベテラン配車係の判断基準を条件表に書き出し、翌日の割り当て案をAIに複数出させて比較します。 - [傭車費請求書と運行実績の突合チェック](https://prerana.co.jp/usecase/logistics-charter-invoice-match/): 傭車先から届く請求書PDFをAIに明細化させ、自社の運行実績表と突き合わせて差異のある行だけを抽出し、月末月初の照合作業を絞り込みます。 - [運行ルール・手順書に答える社内チャット](https://prerana.co.jp/usecase/logistics-rules-chatbot/): 運行管理規程、荷主別の構内ルール、事務手順書をAIチャットに読み込ませ、出典付きで答えさせます。 ## 解説記事 - [生成AI研修に使える助成金は？実務で分かった申請の全手順](https://prerana.co.jp/blog/ai-kenshu-josei-kin-guide/): 生成AI研修の費用は人材開発支援助成金で最大75%が戻ります。 - [生成AI研修の費用はどう決まるか｜見積の内訳と実質負担の考え方](https://prerana.co.jp/blog/ai-kenshu-hiyou/): 生成AI研修の費用は「講師の拘束時間×回数」「受講者数」「カスタマイズの深さ」の3変数でほぼ決まります。 ## 資料 - [業界別AI活用レポート（6業界・各5事例）](https://prerana.co.jp/reports/): 会社名・氏名・メール・電話の入力でPDFを配布 ## お問い合わせ - [お問い合わせ](https://prerana.co.jp/contact/) - [会社概要](https://prerana.co.jp/company/)