運用保守を、待ちから攻めへ
従来の運用保守
壊れたら、直す
障害・問い合わせ対応が中心。改善は後回しになりがち。
メンタくん
伸びしろを、先に見つける
ログから不調の芽と改善点を読み取り、先回りで提案。
─ REPORT
毎月、システムの“健康診断書”が届く
総合スコア・現場の使われ方・改善案・新機能案・劣化の兆候まで。読むだけで次の一手が分かる、定期レポートのイメージです。
MONTHLY HEALTH REPORT
対象システム
受発注基幹システム
対象期間：2026年5月 ／ 2026/06/01 自動生成
総合ヘルススコア
78/ 100
前月 +4
現場導入率
64%
+6pt
週次アクティブ率
71%
+3pt
主要操作の実行数
12,480回
+8%
平均応答時間
1.9s
+0.4s
改善提案
- 高
受注入力『得意先選択』で離脱が多発
平均2.3回やり直し。候補を直近利用順に並べ替えるだけで短縮できます。
- 中
出荷一覧の表示が前月比 +0.6s 悪化
明細5万件超でテーブル描画が重い。ページング／仮想化を提案。
- 低
『請求書PDF出力』がほぼ使われていない
導入3か月で利用率4%。導線か周知の見直しを。
新機能の提案
『お気に入り商品』ワンタップ登録
同一商品の手入力が月3,200回。登録機能で入力を短縮できます。
定型レポートの自動配信
月初に同じ集計をExcelで作る操作を検知。自動化の候補です。
画面別の使われ方
現場のサイレントな声
- エラー多発『納期入力』で月128件のバリデーションエラー
- やり直し『金額修正』の取消が前月比 +40%
- 滞留承認待ち案件が平均2.8日滞留
※チケットには上がっていない兆候
NEXT ACTION
優先度『高』の2件を IPROくん／開発チームへ連携。
※画面はイメージです。実データは接続システムに応じて変化します。
─ WHAT IT WATCHES
メンタくんが見てくれること
運用ログを起点に、システムと現場をさまざまな観点で継続チェックします。
現場の使われ方を読む
誰がどの画面・機能を、どれだけ使っているかを操作ログから可視化。
定着・浸透度を測る
部署・拠点ごとのアクティブ率や利用の伸びで、導入が進んでいるかを数値化。
改善案を出す
離脱の多い導線やつまずきから、UI・業務フローの具体的な改善点を提案。
新機能を提案する
繰り返しの手作業や定型操作の兆候を捉え、あると効く機能を提案。
重くなった動作を検知
データ増で遅くなった画面・処理を、悪化の度合いつきで早期に発見。
言わない声を拾う
エラー多発・やり直し・放置など、チケットに上がらない不満の兆候を検出。
BLIND SPOTS
こんな“見落とし”を拾います
重くなっても、誰も言わない
データが増え、ある画面だけ毎月じわじわ遅く。困っていても声に出ないまま放置される。
作った機能が使われない
力を入れて実装した機能が、現場ではほとんど開かれていない。気づくのは数か月後。
改善要望が、上がってこない
「ここ毎回手作業で…」という小さな不満が、要望として表に出てこない。
定着しているか分からない
導入はしたが、本当に現場で使われ定着しているのか、数字で誰も把握していない。
─ HOW IT WORKS
ログから、次の一手まで
STEP 01
ログを取り込む
稼働中のシステムに計測を組み込み、誰が・どの画面で・何を・どれだけ操作したかを安全に収集。
STEP 02
多観点で分析
利用度・定着・パフォーマンス・つまずきなど、複数の観点でAIが横断的に分析。
STEP 03
定期レポート＋提案
月次・週次でレポート化し、改善案と新機能案を根拠つきで提示。
STEP 04
打ち手に繋げる
優先度つきの「次の一手」を提案。IPROくんや開発チームへそのまま連携。
─ BEFORE THEY SPEAK UP
システムの不調に気づく。
─ WORKS WITH
導入前はIPROくん、稼働後はメンタくん
IPROくんが現場の困りごとから業務フロー・要件・見積もりを形にし、稼働後はメンタくんが使われ方を見守り、改善を提案。システムの一生を、人とAIで伴走します。
IPLoT METHOD
課題発見から運用保守まで、ひとつながりで。
他社が「開発」や「運用保守」だけを切り出して請けるのに対し、IPLoT は ①課題発見・コンサルティング ②生成 AI を活かした開発 ③稼働後の運用保守 を一体で提供します。下の図は、各サービスがこの 3 本柱のどこを担うかを示したものです。
3 つで 1 つ。課題発見 → 開発 → 運用保守
課題発見・コンサルティング
「何を作るか」の前に「本当の課題は何か」。社内教育 22 講座を体系化した標準手法で、現場の課題を構造化します。
運用保守
作って終わりにしない。稼働後も操作ログから能動的に見守り、改善し続けます。
メンタくん
稼働後を見守る AI 運用保守
一般的な開発会社との違い
| 観点 | 一般的な開発会社 | IPLoT |
|---|---|---|
| 入り口 | 言われたものを作る（要件ありき） | 課題発見・コンサルティングから入る |
| コンサルティング | 担当者の経験頼み・属人的 | 標準手法（社内教育 22 講座）＋ Brain Pro で再現性 |
| 開発 | 工数の積み上げで高コスト | 生成 AI を活用して開発コストを圧縮 |
| 運用保守 | 壊れたら直す受け身対応 | メンタくんが能動的に監視・改善提案 |
| 提供形態 | 工程ごとに分断され、つなぎ目で抜け漏れ | 課題発見〜運用保守をひとつのチームで一体提供 |
FAQ
よくある質問
はい。操作ログを計測する仕組みを組み込めば、すでに動いているシステムにも後付けで導入できます。対象範囲は画面・機能単位で調整できます。
従来の運用保守が「壊れたら直す」受け身の対応中心なのに対し、メンタくんはログから使われ方・定着・劣化・改善余地を読み取り、先回りで提案します。いわばAIによる“攻めの運用保守サービス”。壊れる前に気づき、良くする打ち手まで届けます。
いいえ。目的はシステムと業務の改善であり、個人を評価・査定するためのものではありません。分析は必要に応じて匿名・集計単位で扱います。
月次を基本に、週次や随時アラートにも対応予定です。重要な劣化や異常は、レポートを待たずに通知します。
メンタくんは優先度つきで「次の一手」を提示します。実装はIPROくんや開発チームへそのまま連携でき、内容はBrain Proにプロジェクト文脈として蓄積されます。
まず対象システムと範囲を決め、操作ログの計測を組み込みます。1か月ほどの試験運用でレポートの観点と精度をすり合わせ、その後は月次・週次で継続的にお届けします。
