top of page
タイトルなし.jpg

AIを活用して企業活動を自動化し、要件定義、システム設計・製造、データ分析、運用保守までをAI駆動で進化させる。

その実現に必要なのは、AIが走るための「業務の地図」です。

XERVは、業務・システム・データを構造化し、AIが扱える仕様基盤をつくります。
LEXARは、その仕様基盤を起点に、全工程AI駆動で貴社のAXを実現します。

AIを部分的に使う会社から、AIで業務が動く会社へ。
LEXARは貴社のAXを実現します。

DXは、業務デジタル化
AI支援は、AIの活用
AXは業務の完全自動化

企業活動の自動化は、いきなり実現するものではありません。
車の自動運転が段階的に高度化してきたように、業務の自動化も段階的に進化します。

ChatGPT Image 2026年4月30日 23_09_28_edited

業務をデジタル化し、効率化する。

DXフェーズでは、紙や手作業に依存していた業務をデジタル化し、システムやデータを活用して業務効率を高めます。

申請、承認、集計、情報共有、顧客対応など、これまで人手で行っていた業務をシステム化し、業務のスピードや正確性を向上させる段階です。

ただし、この段階では、業務の主体はまだ人です。
人が判断し、システムを操作し、業務を進めています。

​人の判断と作業を、AIが支援する。

AI支援フェーズでは、生成AIが人の作業を支援します。

資料作成、調査、要件整理、設計補助、プログラム生成、データ分析、運用対応。
さまざまな業務でAIが人の作業を効率化します。

ただし、この段階でも、まだ人が主体です。
人が判断し、AIに指示し、結果を確認し、必要に応じて修正します。

車でいえば、運転支援の段階です。

ChatGPT Image 2026年4月30日 23_09_35_edited
ChatGPT Image 2026年4月30日 23_09_38.png

​業務そのものを自動化する。

AX実現フェーズでは、AI活用は単なる支援を超えます。

AIが業務の目的、判断ルール、データ、システム処理をもとに、判断し、実行し、分析し、改善する。
要件定義、システム設計・製造、データ分析、運用保守まで、企業活動の全工程がAI駆動で進化していきます。

これは、業務の完全自動運転に向かう段階です。

人がすべてを操作するのではなく、AIが業務を動かし、人は目的、統制、例外判断、改善方針に集中する。

LEXARが目指すのは、このAX実現フェーズです。

AIジャーニーには、仕様地図が必要

車の自動運転は、AIだけでは成立しません。
道路、標識、車線、周辺状況、目的地、走行ルールを理解して初めて成立します。業務も同じです。AIが業務を自動化するには、業務の目的、入力データ、判断ルール、システム処理、更新されるデータが明確になっている必要があります。それらが曖昧なままでは、AIは正しく判断できません。正しく実行できません。正しく改善できません。

AXの前提は、AIツールを増やすことではありません。

企業活動を、AIが扱える仕様として構造化することです。

ChatGPT Image 2026年4月30日 23_48_47.png

XERVは、AIが扱える仕様基盤をつくります。

ChatGPT Image 2026年5月1日 00_15_33_edited.

XERVは、業務・システム・データを構造化し、AIが理解できる仕様基盤を構築するためのプラットフォームです。

従来、業務仕様、システム仕様、データ仕様は、ドキュメント、Excel、設計書、個人の頭の中に分散していました。

その結果、業務とシステムのつながりが分からない。
データ項目の意味が分からない。
変更影響が追えない。

こうしたブラックボックス化が、DXを難しくしてきました。
そしてAX時代には、この問題はさらに大きな障壁になります。

AIは、仕様を入力にして判断し、製造し、分析し、改善します。
だからこそ、仕様が曖昧なままではAIは正しく動きません。

XERVは、業務・システム・データを統合的に定義し、企業活動をAIが扱える状態に変えます。

全工程AI駆動で、AXを実装する。

LEXARは、XERVによる仕様基盤を起点に、企業活動の各工程をAI駆動化します。

要件定義をAI駆動化する

業務課題、要求、判断ルール、必要なデータを整理し、AIで自動化する対象を明確にします。抜け漏れや矛盾を発見し、実装可能な仕様へ落とし込みます。

システム設計・製造をAI駆動化する

XERVに定義された仕様をもとに、システム設計、製造、テストを高効率化します。

曖昧な自然文指示ではなく、構造化された仕様をもとにすることで、精度と再現性を高めます。

データ分析・運用保守をAI駆動化する

業務・システム・データの関係を理解したうえで、AIがデータを分析します。運用中の変更、障害、改善要望も仕様基盤と連動させ、継続的な改善につなげます。

ChatGPT Image 2026年5月1日 20_50_59_edited_

全工程AI駆動で、企業活動の生産性を極大化するAXコンサルティング

ChatGPT Image 2026年5月2日 21_33_38.png

​AXコンサルティング

全工程AI駆動で、企業活動の生産性を極大化する

LEXARのAXコンサルティングは、AIを単なる業務効率化ツールとして使うのではなく、企業活動そのものをAI駆動で進化させるためのコンサルティングサービスです。

要件定義、システム設計・製造、データ分析、運用保守まで、企業活動を支える各工程をAIで高度化し、業務自動化と生産性極大化を実現します。

AXを実現するために重要なのは、AIツールを個別に導入することではありません。
業務、システム、データ、判断ルールを構造化し、AIが理解し、判断し、実行できる状態をつくることです。

LEXARは、XERVによる仕様基盤を起点に、貴社の業務構造を把握し、AIで自動化すべき領域を明確にし、実装可能なAXロードマップを描きます。

AXコンサルティングで実現すること

要件定義をAI駆動化する

業務課題、要求、判断ルール、必要なデータを整理し、AIで自動化する対象を明確にします。

従来、人の経験や属人的なヒアリングに依存していた要件定義を、業務・システム・データの構造に基づいて可視化し、抜け漏れや矛盾を発見します。

これにより、実装可能で再現性のある仕様へと落とし込みます。

システム設計・製造をAI駆動化する

XERVに定義された業務仕様、データ仕様、処理仕様をもとに、システム設計・製造・テストを高効率化します。

曖昧な自然文指示ではなく、構造化された仕様を起点にすることで、AI活用の精度と再現性を高めます。

業務改善の内容を、システム開発で止めることなく、継続的に実装へつなげます。

データ分析・運用保守をAI駆動化する

業務・システム・データの関係を理解したうえで、AIがデータを分析し、業務改善につながる示唆を導きます。

また、運用中の変更、障害、改善要望も仕様基盤と連動させることで、属人的な保守から脱却し、継続的な改善サイクルを実現します。

ChatGPT Image 2026年5月2日 21_37_07.png
ChatGPT Image 2026年5月2日 21_54_32.png

​LEXARが提供する価値

AI活用を全社AXへ

AI活用は、放っておくと部門ごとに分断されます。

営業部門、経理部門、情報システム部門がそれぞれ個別にAIを導入すると、一見効率化が進んでいるように見えても、企業全体ではデータ定義や判断ルールがバラバラになり、重複や不整合が生まれます。

LEXARは、部門ごとの個別最適ではなく、全社として統制されたAXを実現します。

AIが業務を動かす会社へ

AXの目的は、AIを使うことではありません。
AIによって業務が動く状態をつくることです。

LEXARは、XERVを起点に、業務を把握し、データを分析し、仕様として定義し、システムやAIエージェントを生成するサイクルを構築します。

AIを部分的に使う会社から、AIで業務が動く会社へ。
LEXARは、貴社のAXを実現します。

AXを部門ごとのAI活用で終わらせない。

ChatGPT Image 2026年5月1日 21_20_45_edited.

AI活用は、放っておけば部門ごとに進みます。

営業部門は営業部門でAIを使う。
経理部門は経理部門で自動化する。
情報システム部門は個別にシステム化する。

一見すると、それぞれで効率化が進んでいるように見えます。

しかし企業全体で見ると、データ定義が分断され、判断ルールがバラバラになり、同じような仕組みが重複していきます。

AXを実現するには、全社として自動化を統制し、継続的に進める仕組みが必要です。

LEXARは、AXコンサルティングの一環として、組織づくりやプロセスづくりも支援します。

必要に応じて、全社横断の推進機能としてCoEの設計も行い、貴社がAXを組織的に実行できる状態をつくります。

AXを実現する、XERVの実行プロセス

AXは、AIツールを導入するだけでは実現できません。
必要なのは、企業活動をAIが理解し、判断し、実行できる状態に変えることです。

そのためにXERVは、次のプロセスを回します。

把握
分析
仕様定義
生成

このサイクルによって、業務・システム・データを統合的に理解し、改善し、システムやAIエージェントを自動製造していきます。

部門ごとの個別最適ではなく、全社の業務構造を統制しながらAXを進める。
それがLEXARの考える、企業活動の自動化です。

企業構造を把握する XERV Modelyst

AXの第一歩は、自社の業務・システム・データの構造を正しく把握することです。

多くの企業では、業務仕様、システム仕様、データ仕様がExcel、設計書、個人の頭の中に分散しています。
その状態では、AIは業務を正しく理解できません。

XERV Modelystは、業務・画面・処理・データ・IFなどを構造化し、入力・処理・出力の関係として管理します。
企業活動をAIが扱える「仕様基盤」として整備します。

AIが走るための、業務の地図をつくる。
それがXERV Modelystです。

ChatGPT Image 2026年5月2日 00_45_21.png

業務データを分析する XERV AI Analyst

ChatGPT Image 2026年5月2日 01_04_17.png

AXでは、データ分析も単なる集計では終わりません。

重要なのは、AIが業務・システム・データの関係を理解したうえで、現場の言葉で分析できることです。

XERV AI Analystは、既存業務システムのデータに対してチャットで問い合わせ、検索、集計、計算、データ抽出、グラフ化を行います。
SQLやBIツールの専門知識がなくても、業務部門が自ら思考のスピードで分析できます。

業務を知っているAIが、データ分析を現場の力に変える。
それがXERV AI Analystです。

仕様からシステムを生成する XERV Generator

AXの実現には、業務改善をシステム開発で止めない仕組みが必要です。

生成AIに自然文で指示してシステムを作らせるだけでは、仕様の抜け漏れ、前提の誤解、ハルシネーションが発生します。
企業システムに必要なのは、AIに自由に作らせることではなく、統制された仕様から正確に製造することです。

XERV Generatorは、Modelystに定義された業務仕様、データ仕様、処理仕様、画面仕様をもとに、業務に必要なシステムを自動製造します。
仕様定義、製造、利用、改善、再生成のサイクルを回すことで、業務改善とシステム改善を一体化します。

AIに作らせるのではなく、仕様から製造する。
それがXERV Generatorです。

ChatGPT Image 2026年5月2日 01_08_30.png

XERVで、全社AXを継続的に進化させる

XERVは、個別のAI活用ツールではありません。

業務を把握し、
データを分析し、
仕様として定義し、
システムやエージェントを生成し、
利用結果を再び仕様へ反映する。

このサイクルを継続的に回すことで、企業活動そのものをAI駆動で進化させます。

AIを部分的に使う会社から、
AIで業務が動く会社へ。

LEXARは、XERVを起点に、全社を統制可能なAXへ導きます。

bottom of page