AIの書斎｜法人向け｜オンライン全国対応
生成AIを、配って終わりにしない。
どの業務で、誰が、どこまでAIを使うか。業務の棚卸しから、職務に直結する研修、社内AI利用ルール、導入後の定着の確認まで、御社の業務に合わせて組み立てます。山口県山口市から、オンラインで全国の事業者に対応します。
料金：お問い合わせ範囲を決めてから、書面でお見積もりします。見積書は、ご相談から3営業日以内にお送りします。
稟議に添えられる見本架空の会社で作成。メールアドレスの登録なしで、そのまま見て印刷できます
ここは、AI研修・導入支援の書斎です。机の上の見本を動かし、本棚の見本を開き、費用の決まり方を確かめてから、ご相談ください。
1書斎の引き出し｜支援の内容
どの支援も、費用は範囲を決めてから見積書でお示しします。回数・期間・フォローの内容も、見積書に書きます。
1研修
基礎の理解で終わらせず、実務で使える形まで落とし込む研修です。職種ごとの実際の業務で、AIを使う場面と使わない場面を身につけます。実際の業務資料（個人名・社名・金額を消したもの）を使い、手を動かして進めます。経営層から現場の方まで、役割に合わせて組み立てます。
2導入・改善
どの業務から、どんなルールで始めるかを一緒に決めます。業務を棚卸しし、AIを使う業務と使わない業務を切り分けて、無理なく始められる順番を作ります。入力してよい情報の線引きなど、社内のルールも整えます。
3導入のあと
導入のあとの定着・改善・社内への展開まで、続けて支援します。AI活用のテーマの優先順位付け、定例の打ち合わせ、チャットでの質問への対応、導入後の見直しと改善提案、社内ルールの整備を行います。
4AIエージェント
AIエージェントを業務に入れる前に、対象の業務、権限、承認の流れ、使うツール、セキュリティの条件を整理し、安全に始めるための計画を作ります。単なる設定作業ではなく、業務に安全に乗せるための設計・権限の整理・運用の定着までを含む支援です。必要なら構築まで行います。
業務の棚卸し、AIに任せる範囲、人が確認する範囲、必要な権限・データ連携を整理します。導入前の整理と要件づくりだけを、先に行うこともできます。
基盤の初期設計、主要なツールとの連携、対象業務の流れの設計（範囲はご相談のうえ決定）、管理者向けの操作説明まで行います。
承認のルール、例外の対応、記録の確認、改善の流れを整え、現場で使い続けられる状態に近づけます。
OpenClawは外部の事業者の製品です。Asobeは導入診断・構築・運用の支援を提供します。診断の結果、導入を見送るべきと判断した場合は、そうお伝えします。
考え方の見本：机の上の「仕組みの模型」（問い合わせ → AIが下書き → 人が承認 → 送信）
オンラインで全国に対応します。訪問をご希望の場合は、交通費などの扱いを見積書に書きます。
2書斎の机｜机の上の見本
研修や仕組みづくりで身につくことを、3つの見本で動かせます。
机の上は、すべて見本です。架空の会社・架空の業務で作っています。AIを実際に呼び出してはいません。決まった動きで、考え方を見せています。
机の上の見本1
カードを左右に動かすか、ボタンで振り分けます。正解を当てるものではありません。Asobeがどこに線を引いているかを、一言ずつお返しします。
動きのない表示では、カードとAsobeの線引きを並べて見せています。
AIに任せる下書き・整理・案出し0
提案書のたたき台
構成案と下書き
Asobeの線引き：AIに任せる。構成案と下書きはAIに任せます。数字・価格・約束事項は、人が確認します。
見積金額の最終確認
お客様に出す前の金額
Asobeの線引き：人が確認する。金額は人が確認します。AIの計算や転記を、そのままお客様に出しません。
会議メモの要約
要点の整理と文面の下書き
Asobeの線引き：AIに任せる。要点の整理はAIに任せます。日付・金額・決定事項は、人が元の記録と照らします。
顧客への約束事項
納期・対応範囲・条件
Asobeの線引き：人が確認する。お客様への約束は、人が決めて人が確認します。AIに任せるのは言い回しの案までです。
よくある問い合わせへの返信
返信文の下書きと言い回しの調整
Asobeの線引き：AIに任せる。返信の下書きはAIに任せます。予約の可否・料金・例外の対応は、人が判断します。
安全に関わる作業手順
手順・数値・判断
Asobeの線引き：人が確認する。手順の文章化はAIが手伝えますが、安全に関わる手順・数値・判断は、人が確認します。
企画の案出し
案の幅出しと構成の下書き
Asobeの線引き：AIに任せる。案の幅出しはAIに任せます。事実関係・権利・表現の決まりは、人が確認します。
お客様の名前入りの文面づくり
氏名・連絡先を貼りつけて作る
Asobeの線引き：そもそも入力しない。お客様の氏名・連絡先はAIに入力しない、という線を、社内ルールで先に引きます。
人が確認する数字・価格・約束・判断0
社内AI利用ルールの骨組み（見本・架空の会社）
AIに任せる
人が確認する
そもそも入力しない
いま仕分けたカードから作った骨組みです。完成版では、目的と対象・使ってよいツール・困ったときの相談先までを1枚にまとめます。仕分けの結果は、下のAI相談メモにも添えられます。
決まった動きの見本です。AIは動いていません
Asobeの線引き
AIに任せるのは、下書き・整理・案出しまで。数字・価格・約束・判断は人が確認し、入力してはいけない情報は先に決めます。どこに線を引くかは、御社の業務と扱う情報を伺って、一緒に決めます。
見本（架空の会社・架空の業務）。AIは動いていません
机の上の見本2
研修で身につけるのは、「AIに下書きを任せて、人が確かめる」流れです。メモを選んでレバーを引くと、機械が清書します。出てきた文書の「人の確認欄」は、あなたがチェックしてください。
動きのない表示では、メモと清書を並べて見せています。「人の確認欄」は、そのままチェックできます。
走り書き（見本）
10/3 定例 新商品の案内どうする？？
チラシ → 来週？ 山田さん（架空）に聞く
予算は前回と同じくらい
↑ 金額あとで確認！
次回 10/10？
議事録（下書き）｜山口サンプル工業株式会社（架空）
確認済み。社内に共有できる状態です（見本）。
走り書き（見本）
電話あり 駐車場ある？って
たしか5台？？
土曜は混む 予約いる？
いらない
→ 平日はいらない、で返す
返信文（下書き）｜架空のお店
お問い合わせありがとうございます。
駐車場は【台数：人が確認】台ございます。土曜日は混み合うことがあります。
ご予約は【予約の要否：人が確認】です。どうぞお気軽にお越しください。
確認済み。送れる状態です（見本）。
走り書き（見本）
2号ライン 午前 止まった
原因 センサー？？
部品の発注した？
もう大丈夫
あした点検
作業日報（下書き）｜山口サンプル工業株式会社（架空）
確認済み。現場で共有できる状態です（見本）。
研修では、御社の実際の業務資料（個人名・社名・金額を消したもの）で、この「下書き → 人の確認」の流れを作ります。
見本（架空の会社・架空の業務）。決まった動きの演出で、AIは動いていません
机の上の見本3
OpenClawのようなAIエージェントで仕組みを作るときは、「AIに任せる範囲」「人が承認する場所」「AIを通さない情報」を先に決めます。問い合わせを選んで、机の上の模型を動かしてみてください。
動きのない表示では、下に模型の3つの道を書いています。
届いた問い合わせ（架空）
個人情報を含むときは、AIを通さない道
あなたは「人が承認」の係です。どうしますか？
模型の3つの道（見本）
OpenClawは外部の事業者の製品です。Asobeは導入診断・構築・運用の支援を提供します。この模型は考え方の見本で、OpenClawの画面や動作を再現したものではありません。
見本（架空の会社・架空の問い合わせ）。模型の動きは決まっています。AIは動いていません
3書斎の本棚｜できあがるものの見本
金額の代わりに、御社の手元に何が残るかを先に見ていただけるよう、見本を置いています。メールアドレスの登録なしで、そのまま見て印刷できます。
本にマウスを乗せると、1ページ目が見えます。押すと、見本のページが開きます。
使ってよいツール、入力してよい情報・入力しない情報、人が確認すること、使わない場面、困ったときの相談先を1枚にまとめた見本です。
見本を開く（印刷できます）架空の会社で作成した見本です。実在のお客様の成果物ではありません。
汎用的な使い方の講座ではなく、営業と受注業務の実際の場面ごとに、AIに任せる部分と人が確認する部分を決めて練習する構成の見本です。
見本を開く（印刷できます）架空の会社で作成した見本です。実在のお客様の成果物ではありません。
見積書に必ず書く項目を並べた見本です。金額欄は空欄にしています。「単価×数量」の列は作りません。
見本を開く（印刷できます）架空の会社で作成した見本です。実在のお客様の成果物ではありません。
4書斎の帳面｜費用の決まり方
料金：お問い合わせ範囲を決めてから、書面でお見積もりします。
360°撮影は、広さと場所でほぼ作業が決まるため、料金を公開しています。AIの支援は違います。同じ「研修」でも、受ける人数、職種、使う資料、社内のルール、使っているツール、情報管理の条件、訪問かオンラインかで、準備も当日の中身も大きく変わります。
一律の料金を載せると、多くの会社にとって「いらない作業まで入った金額」か「あとで足りなくなる金額」のどちらかになります。そのため、先に範囲を一緒に決めてから、書面でお見積もりします。
フォームからご相談ください。内容が固まっていなくても大丈夫です。
通常1営業日以内（土日祝を除く）に返信します。
対象の業務、関わる方、使っているツール、扱う情報を伺い、支援の範囲を一緒に決めます。
ご相談から3営業日以内に、見積書をお送りします。
見積書を見て、ご判断ください。見送りでも、こちらから追いかけません。
基礎を知りたいだけなら、公的機関などが開く講座で足りることがあります。Asobeは、御社の実際の業務と資料を使い、職務に直結する形で研修と社内ルールを組み立てます。
相見積もりを歓迎します。
5書斎のメモ帳｜AI相談メモ
選ぶだけで、ご相談の範囲をまとめます。質問はすべて任意です。
金額は出ません。ご相談の範囲をまとめるためのメモです。入力した内容は、このブラウザの中だけで扱います。相談フォームで「送信」を押すまで、どこにも送られません。社外秘や個人情報は書かないでください。
社外秘や個人情報は書かないでください。
質問を選ぶと、ここに結果が出ます。振り分けの目安は次のとおりです。
社外秘の資料や顧客の個人情報を扱う場合は、入力してよい情報の線引き（社内ルール）を最初に決めます。稟議が必要な場合は、目的・範囲・情報管理・できあがるものを先に整理します。
このボタンでは送信されません。相談フォームに移り、内容を確かめてから送れます。メモの中身はアドレスに載せず、このブラウザの中だけで受け渡します。
6書斎の手順書｜進め方
5つの手順で進めます。各手順で「お願いすること」と「Asobeが行うこと」を分けて書いています。効果は、導入前後の実測で一緒に確かめます。
お願いすること
業務の悩みや、「AIで何ができるのか知りたい」という段階の疑問をお聞かせください。対象の業務が決まっていなくても問題ありません。
Asobeが行うこと
御社の状況を伺い、研修・導入診断・伴走支援のどこから始めるのがよいかを整理してご提案します。範囲が決まったら、ご相談から3営業日以内に見積書をお送りします。
お願いすること
日々の作業、問い合わせ対応、資料作成、社内共有など、業務の流れを共有してください。現場の担当者へのヒアリングにも、ご協力をお願いします。
Asobeが行うこと
業務を棚卸しし、優先度と始めやすさをもとに、無理なく始められる順番を設計します。導入前の所要時間など、効果を確かめるための基準値も、この段階で記録します。
お願いすること
受講する方の選定と、研修の時間の確保をお願いします。実際の業務資料を使うため、扱ってよい資料の範囲をご指定ください。
Asobeが行うこと
職種別の指示文（プロンプト）の型づくり、社内AI利用ルールと情報管理の整備、実際の業務資料を使った研修を行います。基礎の理解から実務での使い方までを対象にします。
お願いすること
選んだ業務で実際にAIを使い、気づいた点・つまずいた点を記録してください。うまくいかない例も、改善の材料になります。
Asobeが行うこと
選んだ業務で小さく試し、品質と所要時間を確かめます。問題があれば、指示文や業務の流れ、ルールを調整します。
お願いすること
振り返りの打ち合わせへの参加と、社内に広げる場合の対象部門の調整をお願いします。
Asobeが行うこと
手順書の整備と定着の支援を行い、導入前に記録した基準値と導入後の実測を比べて確かめます。効果を大げさに約束する代わりに、実測での振り返りを大切にします。続けて支援が必要な場合は、伴走コンサルティングをご提案します。
7書斎の資料棚｜研究と公的データ
準備中
AI研修・導入支援の公開事例は、まだありません（準備中）。公開の許可をいただいた事例から、対象の業務・期間・測り方を添えて載せます。
以下は当社の支援実績ではなく、公開されている外部の研究・調査の結果です。対象者・課題・期間が異なるため、同じ効果を保証するものではありません。
31.5%活用方針を明確に定めていない中小企業
生成AIの活用方針を定めている中小企業は58.1%で、大企業（74.0%）を下回ります。中小企業の31.5%は方針を明確に定めていません。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年）第Ⅰ部第2章第1節 総務省のページ（新しいタブ）
デジタル化に着手済みの企業の管理職が回答した調査で、中小企業全体より高めに出る可能性があります。
63.4%「活用する業務がイメージできていない」（AIを使っていない省力化投資企業）
省力化投資をしていてAIは使っていない中小企業のうち、63.4%が「活用する業務がイメージできていない」、40.0%が「推進する人材が不足」と答えています。
出典：中小企業庁「2026年版 中小企業白書」（2026年）第2部第2章 第2-2-92図 中小企業庁のページ（新しいタブ）
省力化投資をしていて、AIを使っていない企業に限った値です。
3.0%AI・ITの専任担当者がいる中小企業
AI・ITの導入を推進する専任担当者がいる中小企業は3.0%です。67.7%が「従業員向けの教育・研修」の支援を必要としています。
出典：中小企業基盤整備機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（2026年3月） 報告書の書類ファイル（新しいタブ）
研修の設問は「公的支援として必要か」を聞いたものです。
38.8%使っていない理由「使い方がわからない」（日本）
生成AIを使っていない人に理由を聞くと、日本では「使い方がわからない」が38.8%で、米国（18.5%）・ドイツ（16.5%）の2倍以上でした。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年）第Ⅰ部第1章第1節 総務省のページ（新しいタブ）
生成AIを使ったことがある人の割合は、日本で58.8%でした。米国・ドイツ（各75.6%）、中国（93.6%）を下回り、4か国で最も低い水準です。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年）第Ⅰ部第1章第1節 総務省のページ（新しいタブ）
生成AIによる業務変革に「組織的な取り組みはない」中小企業は45.6%で、大企業（18.1%）の2倍以上でした。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年）第Ⅰ部第2章第1節 総務省のページ（新しいタブ）
「組織的な取り組みがない」は「使っていない」とは違います。
従業員100人以下の企業で生成AIを「導入している」のは20.6%（前年度5.5%）でした。1,001人以上の企業（76.5%）とは大きな差があります。
出典：情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026（データ集）」（2026年）p.37 データ集の書類ファイル（新しいタブ）
中小企業でAIを導入済みなのは20.4%です。導入の壁は「高コスト」（46.9%）に続いて、「社内のAIノウハウ不足」（42.0%）、「社内のAI人材不足」（38.8%）でした。
出典：中小企業基盤整備機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（2026年3月） 報告書の書類ファイル（新しいタブ）
医療・福祉など、一部の業種は調査の対象外です。
AIを活用した中小企業のうち、従業員向けの研修会・勉強会に取り組む企業で「想定した効果が得られなかった」は8.6%でした。取り組んでいない企業（16.1%）の約半分です。
出典：中小企業庁「2026年版 中小企業白書」（2026年）第2部第2章 第2-2-91図 中小企業庁のページ（新しいタブ）
相関であり、研修が原因とは言えません。
能力開発や人材育成に「何らかの問題がある」事業所は80.1%でした。最も多い問題は「指導する人材が不足している」（59.5%）です。
出典：厚生労働省「令和7年度 能力開発基本調査」（2026年7月31日公表） 厚生労働省のページ（新しいタブ）
常用労働者30人以上の事業所が対象で、AIに限らない人材育成全般の数値です。
政府全体の報告
26分/日自己申告から推計した時間短縮（1日平均）
英国政府（GDS）は2024年9月30日〜12月31日に、12の政府機関・約2万人の職員でMicrosoft 365 Copilotを試行しました。利用者アンケートの自己申告から、1日平均26分の時間短縮と推計されています。30分を超えて短縮した人は37%、時間短縮を感じなかった人は17%でした。
同じ試行で、過去30日に1回以上使った人の割合は10月に83%に達し、その後も約80%で推移しました。利用者の82%が「導入前の働き方には戻りたくない」と答え、満足度は10点満点で平均7.7点でした。
出典：Government Digital Service「Microsoft 365 Copilot Experiment: Cross-Government Findings Report」GOV.UK（2025年6月2日） 英国政府のページ（新しいタブ）
時間は自己申告にもとづく推計で、報告書自身も、節約した時間の使い道は特定できなかったとしています。83%は「1回以上使った」人の割合で、定着率ではありません。
同じ試行を、ビジネス貿易省が評価すると
72%満足と答えた利用者（ビジネス貿易省の評価）
一方、試行に参加した英国ビジネス貿易省が1,000ライセンスで行った独自の評価では、利用者の72%が満足と答えました。ただし、時間短縮が生産性の向上につながったという確かな証拠は見つからなかったと報告しています。
出典：Department for Business and Trade「Evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade」GOV.UK（2025年8月28日） 英国政府のページ（新しいタブ）
報告書は、生産性の測定は主目的ではなかったと注記しています。
満足度や自己申告の時間と、生産性の実測は別のものです。Asobeが導入前の基準値を記録し、導入後の実測と比べるのは、このためです。
−19ポイントAIが苦手な課題での正答率
ハーバード大学などがBCGのコンサルタント758人で行ったランダム化実験では、GPT-4が得意な範囲の課題で、AIを使った人は完了したタスクが12.2%多く、25.1%速く終え、人間の採点による品質は約4割高くなりました。一方、AIが苦手な課題では、正答率が19ポイント下がりました。
出典：Dell'Acqua ほか「Navigating the Jagged Technological Frontier」Harvard Business School Working Paper 24-013（2023年）。掲載版は Organization Science（2026年） 論文のページ（新しいタブ）
AIが苦手な課題で正答率が下がった結果は、研修で「使わない場面」も教える理由の一つです。
36%受けたAI研修が「十分だった」と答えた人
BCGが2025年6月に公表した調査（11の国・地域の働き手10,635人）では、受けたAI研修が「十分だった」と答えた人は36%でした。研修が5〜10時間だった人の82%がAIを定期的に使っており、1〜5時間の人（63%）より19ポイント高い結果でした。
出典：BCG「AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain」（2025年6月26日） 調査のページ（新しいタブ）
調査時点の相関で、因果関係ではありません。
51%日本でAIを定期的に使っている人（11の国・地域で最も低い）
同じ調査で、日本でAIを定期的に使っている人は51%で、11の国・地域の中で最も低い値でした（全体平均72%）。
出典：BCG「AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain」（2025年6月26日） 調査のページ（新しいタブ）
効果は一律ではない
生成AIの効果は、課題の種類や使う人の経験によって大きく異なります。OECDの研究レビュー（2025年）は、経験やスキルが浅い人ほど効果が大きい傾向があると整理しています。
出典：OECD「The effects of generative AI on productivity, innovation and entrepreneurship」OECD Artificial Intelligence Papers No.39（2025年6月） 報告書のページ（新しいタブ）
米国のFortune 500に入るソフトウェア企業で、カスタマーサポート担当者5,172人のデータを分析した研究（Quarterly Journal of Economics, 2025）があります。AIによる応答支援の導入で、1時間あたりの解決件数が平均15%増え、経験の浅い人・スキルの低い人では約30%増えました。
出典：Brynjolfsson, Li, Raymond「Generative AI at Work」Quarterly Journal of Economics（2025年） 論文のページ（新しいタブ）
同じ研究では、顧客が上司への交代を求める割合が約25%減りました。在籍6か月未満の担当者の離職は約10ポイント（相対で約40%）下がりました。
出典：Brynjolfsson, Li, Raymond「Generative AI at Work」Quarterly Journal of Economics（2025年）。数値は同じ内容の公開版で確認 公開版のページ（新しいタブ）
離職の結果は、著者が慎重な解釈を求めています。
P&Gの社員776人を対象にしたランダム化実験（2025年）では、生成AIを使った個人は、AIなしの個人より成果物の品質評価が0.37標準偏差高く、作業時間は16.4%短くなりました。AIを使った個人の品質は、AIなしの2人チームと同程度でした。
出典：Dell'Acqua ほか「The Cybernetic Teammate」NBER Working Paper 33641（2025年） 論文のページ（新しいタブ）
1日のワークショップでの実験です。P&Gが共著・資金提供をしています（利益相反の開示あり）。
大卒の専門職453人を対象にした事前登録の実験（Science, 2023）では、ChatGPTを使えた群は、文章作成課題の所要時間が平均40%短くなり、品質の評価は18%上がりました。
出典：Noy, Zhang「Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence」Science（2023年） 論文のページ（新しいタブ）
短い課題での結果です。
数値と出典は、2026年9月30日に一次資料で確かめました。数値は各調査の条件のもとでの結果で、Asobeのお客様の成果や、将来の成果を保証するものではありません。
8書斎の鍵｜情報の扱い
札書斎の札｜できること・やらないこと
9書斎の掲示板｜よくある質問
はい、プログラミング経験は一切不要です。当社の研修は、汎用的な「指示文（プロンプト）の作り方」の講座ではなく、受講する方の実際の職務の場面ごとに組み立てます。「自社のルールの確認（入力してよい情報・入力しない情報）」「職務の場面ごとの練習（AIに任せる部分と、人が確認する部分を決める）」「振り返り（研修前の基準値と研修後の実測を比べ、型とルールを直す）」の3段階で、基礎から実践まで段階的に学べます。経営層から現場の方まで、それぞれの役割に応じたカリキュラムをご用意しています。
研修前後の理解度の確認、業務の時間や手間の測定（作業時間がどれだけ減ったかなど）、受講者へのアンケートの3つの指標で効果を確かめます。研修前後で対象業務の作業時間や成果物の質を同じ指標で比べ、お客様の実測値で効果を確認します。研修後の振り返りの報告書もお渡ししています（期間・回数はお見積もりの際にご相談のうえ決めます）。
もちろんです。まず御社の業務の流れを伺い、AIを取り入れると改善できる点を見つけます。その上で、御社に合わせた改善の順番表を作り、段階的な導入をお手伝いします。業種・業態を問わずご相談いただけます。支援の内容と、できあがるものの見本は、AI研修・導入支援のページでご覧いただけます。
範囲を伺ってから、書面でお答えします。初回のご相談では、何で費用が増減するか（対象の人数・業務と職種・連携するツール・情報管理の条件・訪問かオンラインか・期間と回数）をご説明します。見積書は、ご相談から3営業日以内にお送りします。
期間は、支援の内容とあわせて見積書でお示しします。
はい。相談・研修・打ち合わせは、オンラインで全国に対応しています。訪問をご希望の場合は、交通費などの扱いを見積書に書きます。
問題ありません。見送りでも、こちらから追いかけません。
歓迎します。
AI研修・導入支援のよくある質問は、よくある質問のページにまとめています。
10書斎の出口｜相談の入口
机の上で見たのは、架空の業務です。御社の業務で「AIに任せる／人が確認する／そもそも入力しない」の線をどこに引くかは、業務と扱う情報を伺って、一緒に決めます。30分のオンライン相談は無料です。フォームからのご相談には、通常1営業日以内（土日祝を除く）に返信します。
料金：お問い合わせ範囲を決めてから、書面でお見積もりします。見積書は、ご相談から3営業日以内にお送りします。
何を・どこまで・いくらで、をご依頼の前にお示しします。AI研修・導入支援は見積書で。
見積書でお示しした範囲の外の費用を、あとから請求することはありません。
お返事がなくても、こちらから繰り返しご連絡しません。
お問い合わせには、通常1営業日以内（土日祝を除く）に返信します。
