SERVICE
AI導入支援
AI導入支援は、データ基盤構築の延長線上にあります。「誰の・何の判断を・どう変えるか」から設計し、データ整備、PoC、出典と数値を確認できる業務への組み込みまで伴走します。
内容更新:
FEATURES
特徴
- 01 データ基盤の延長としてのAI活用
- 02 AI/LLMユースケースの発見・企画
- 03 PoC（概念実証）の設計・実装
- 04 社内データの整備・前処理
- 05 検証できる形での業務組み込み
AIより先に、データを整える。出典と数値を確認できる形で、業務に組み込む
VISION
AIを業務で使うには、用途に必要な正確さを確認する手順が必要です。整理されたデータと組織の文脈に加え、出力の検証や人の確認を設計します。データ整備だけで、すべての回答の正確さや安全性が保証されるわけではありません。
AI導入支援は、データ基盤構築の延長線上にあります。「AIを入れたい」という言葉は、手段の仮置きです。先に決めるべきは、誰の、何の判断を、どう変えたいのか。対象業務と利用できるデータを確認し、基盤整備からAI活用まで同じ体制で伴走します。
まずデータ基盤を整えるところから始める場合は、データ基盤構築をご覧ください。AI活用は、その続きにあります。
CHANGE
Before / After
「AIで何かを」ではなく、既存の業務の判断や作業が、どう変わるかで考えます。
| 立場 | よくある状況 | 支援で目指す変化 |
|---|---|---|
| 業務担当者 | 毎月の報告書作成に時間を取られる | AIが下書きを作り、人は確認・承認に集中できる |
| 問い合わせ対応 | 過去のマニュアルや議事録を探し回る | 社内AIに聞けば、出典つきで答えが返る |
| 集計担当 | KPIの集計を手作業で繰り返す | 集計はコードが担い、AIは読み解きを助ける |
| 管理者 | AIの答えが合っているか不安 | 出典と数値まで遡って検証できる |
APPROACH
アプローチ
小さく証明
なぜ全体をいきなりAI化しないのか。多くのPoCが、そこで力尽きるからです。「1つの業務・1人の担当者・1つの判断」の最小単位で効果を証明し、そこから横へ広げる。この順番が、実証で終わらせないための近道だと考えています。
検証できる答え
AIの出力は、出典と数値まで遡れる形で返します。数字が問われる計算はコードで固め、AIには推論の得意な部分を任せる。人が確認・承認する前提を崩さない。だからこそ、安心して業務に組み込めると考えています。
基盤が先
AI活用では、モデルの出力だけでなく、指標の定義や業務の文脈がデータにつながっているかも確認します。私たちはデータを整えるところから引き受け、基盤整備からAI活用まで同じ体制で伴走します。利用範囲と検証方法は、対象業務ごとに決めます。
先に決めるのは、AIの種類ではありません。誰の、何の判断を、どう変えるか
OUTCOME
実現する状態
AI導入支援が目指すのは、次の状態です。
- AIの答えを、出典まで遡って確かめられる状態
- 下書きはAI、確認と承認は人。それが日常になっている状態
- 基盤とAIが、同じ体制で運用されている状態
HOW WE WORK
提供の姿勢
伴走とは、依存させることではありません。担当者がいなくても回る状態をつくること。私たちが入って一緒に作り、運用に必要な知識もお伝えします。