東京都中央区に所在する、2019年設立・社会保険被保険者数4名の専門サービス（経営コンサルティング）企業。
- 所在地
- 〒104-0061 東京都 中央区 銀座１丁目１５番４号銀座一丁目ビル７階
- 法人番号
- 3011003009719
東京都中央区に所在する、2019年設立・社会保険被保険者数4名の専門サービス（経営コンサルティング）企業。
法人向け行政向け
業種・対象顧客は公開情報をもとに分類・推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合はお問い合わせください。
NOVEL株式会社は、非IT企業を専門とするAIコンサルティング会社であり、「AIを導入したものの成果が出ない」という企業の課題解決に注力しています。同社の主要事業は、AIコンサルティング（バーチャルAI推進室）、AI-OCRを活用した業務自動化（手入力ゼロDX）、そしてAI人材育成・研修の三本柱です。 AIコンサルティングでは、顧客専属のAIチームとして業務分析から戦略策定、プロトタイプ開発、実装、そして現場への定着までを一気通貫で支援します。特に従業員100〜500名の中堅企業に特化し、初月50万円からのスモールスタートで、1業務から効果を検証しながら段階的にAI活用を拡大できるビジネスモデルが強みです。具体的なサービスとして、AI導入の可能性と投資対効果を診断する「AI自動化ポテンシャル診断」、オープンソースの生成AIアプリ開発プラットフォーム「Dify」の導入支援、機密情報をセキュアに扱う「オンプレミス環境向け生成AI導入支援（オンプレAI）」、社内ナレッジを活用する「社内RAGチャットボット（AIヘルプデスク）」、顧客対応を自動化する「CSチャットボット（サポートチャットAI）」などを提供しています。 AI-OCRによる業務自動化サービス「手入力ゼロDX」では、FAXやPDF、紙の帳票データをAI-OCRで高精度に読み取り、データ入力・転記・集計作業を自動化します。同社の「帳票OCRヨミトキ名人」は、多様なレイアウトや専門性の高い文書、手書き文字にも対応し、読み取りから検証、分類、既存システムへの連携までを一貫して行い、製造業、小売、金融、医療、不動産など幅広い業界の業務効率化に貢献しています。 AI人材育成・研修では、一般的なツールの使い方に留まらず、顧客の実業務を題材にした実践型ハンズオン研修を提供。経営層向けAI戦略立案ワークショップ、現場向け業務別AI活用ハンズオン、技術者向けAIエージェント構築研修など、対象者に応じたプログラムを用意し、研修後も伴走してAI活用が現場に定着するまで支援します。成功事例をAIスキルとして社内に残し、属人化しない仕組みを構築することで、持続的なAI活用を可能にします。 同社は「どう作るか」ではなく「どう成果を出すか」にこだわり、コンサルタントとエンジニアが一体となったワンチーム体制で、提案と実装の間の認識齟齬を防ぎます。上場企業を含む30件以上のAI導入支援実績を持ち、導入企業の業務時間を平均40%以上削減した実績があります。また、自社でAIライティングSaaS「SAKUBUN」（累計70万回利用、2万アカウント）を開発・運営し、ChatGPTプロンプトに関する書籍を出版するなど、生成AI技術に関する深い知見と実践力を有しています。これらの強みを活かし、非IT企業がAI導入で直面する課題を解決し、業務効率化と生産性向上を実現するパートナーとして事業を展開しています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
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ＮＯＶＥＬ株式会社は直近、2026年6月2日に中堅企業向け新サービス「業務システム健診」の提供を開始したことを発表しました。Excel／Accessによる属人化業務をAIで解消することをコンセプトに掲げ、「ベンダー見積もり3,000万円」が出る前の段階での活用を訴求しています。
社会保険被保険者数は2025年3月の2名から2026年6月の4名へと2名（約100%）増加しています。
非IT企業向けAIコンサルティングのラインアップを拡張しつつ、人員も倍増している局面にあたります。
この要約は 2026年6月10日（JST）生成時点の公開情報に基づく AI 要約です。数値は生成時点の情報で、ヘッダやKPIの最新値とは異なる場合があります。 対象イベント 1 件。 事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
カスタマイズ可能な社内AIチャット。
法人向けのAIライティングツール「SAKUBUN」の新サービスで、記事制作を代行する。
Excel/Access属人化をAIで解消する中堅企業向け業務改善サービス
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社会保険被保険者数
4人 · 2026年10月
32期分（2024/03〜2026/10）
被保険者数 前年同月比
+2人 · 2026年10月
前年同月 2人（2025年10月）→ 4人（+2人）
所在地を問わず同業種で選定
