現場に踏み込み、成果を生み出す
「究極のAI・データ活用」を提供します。
「今のデータで何ができるか」「現場がどう楽になるか」という実用性を最優先し、システムインテグレーションで培ったデータ連携技術を基盤に、データの収集・整備からAIモデルの実装、そして業務システムへの組み込みまで、「実際に使えるAI」を実現します。
AI導入の失敗は、技術力不足ではなく「準備不足」と「目的の曖昧さ」から生じます。私たちは、貴社のデータ状況と課題に合わせて、着実なステップで解決策を提示します。
売上データは基幹システム、顧客の声は日報、WEBログは解析ツールと、データがバラバラ。AIで分析したいが、データを集めて整形するだけで膨大な手間がかかり、断念している。
まずはAIが学習できる状態にするための「データの整理整頓(前処理)」から支援します。各システムから自動でデータを収集・統合する基盤を構築し、「いつでも分析できる環境」を整えます。
「AIで予測モデルを作ってみた」ものの、精度が微妙だったり、現場のオペレーションに組み込む方法がわからず、結局お蔵入りになっている。「PoC疲れ」を起こしている。
モデルを作るだけでなく、それを既存の業務システムやWebアプリにどう組み込むか (UI/UX) まで設計。「現場スタッフがクリック一つで予測結果を使える」状態まで作り込みます。
「パスワードを忘れた」「この製品の仕様は?」といった定型的な質問への対応に、社員の時間が奪われている。マニュアルはあるが読まれていない。
社内規定やマニュアルを学習させた、高精度な生成AIチャットボットを構築。ChatGPTのような自然な対話で、社内独自のナレッジを即座に引き出せるようにし、対応工数を劇的に削減します。
データは単なる「記録」から、未来の意思決定を支え、業務を自動化する「能動的な資産」へと進化させます。
「AI開発の工数の8割は「データの前処理」と言われます。私たちは基幹システム構築の知見を活かし、汚れたデータのクレンジングや統合を最も得意としています。」
「とりあえず作ってみるPoCではなく、現場の業務フローにどう組み込むか(UI/UX)まで設計。作ったAIが「使われない」という事態を防ぎます。」
「「なぜAIがその判断をしたのか」を説明できるモデル構築を重視。ビジネスの意思決定や、顧客への説明責任が求められる場面でも安心して利用できます。」
「最初から大規模な投資をするのではなく、特定業務でのスモールスタートを推奨。成果を確認しながら、徐々に適用範囲を拡大するリスクの低い導入支援を行います。」
現状のデータを診断し、どのようなAI活用が可能か、どの程度の効果が見込めるかのロードマップを策定します。
需要予測、画像検品、テキスト分類など、課題に合わせた独自のAIモデルを開発します。
ChatGPT等のLLM（大規模言語モデル）と社内データを連携させた、業務特化型の生成AIシステムを構築します。
データを蓄積・可視化するためのインフラ構築と、経営ダッシュボード（BIツール）の導入支援。
確実性を重視し、効果を検証しながら進めるステップです。
解決したいビジネス課題を明確にします。
「AIに使えるデータがあるか」「質は十分か」を技術者が診断します。データがない場合は、収集の仕組み作りから提案します。
サンプルデータを用いて簡易的なAIモデルを作成し、期待する精度が出るかを検証します。
「この精度で業務に使えるか」を現場と判断します。ここでGo/No-Goの判断を行います。
検証済みのモデルをブラッシュアップし、業務システムやWebアプリに組み込みます。
現場スタッフが使いやすいインターフェースを開発します。
運用開始後もデータの変化に合わせてAIの精度を監視します。
新しいデータを学習させ、継続的にAIを進化させます。
