業務とデータの整理
担当者への確認を通じて、情報の入口、判断、引き継ぎ、例外を可視化。利用可能なデータと条件を整理します。
DESIGN OUTPUT
業務フロー / データ・課題整理
この環境では3D表示を利用できません。
SERVICE / 02
AI × Business
何を変えるか。
そこから、AIを。
モデルやツールを選ぶ前に、変えたい仕事を明確にする。業務の知識とデータから、AIを使う対象、評価の基準、実装の順序を設計します。
接点を見るAI導入コンサルティング
01 / THE CONNECTION
AI × 業務の知識 × 事業の価値
- 01Workflow
仕事を読み解く
作業・判断・例外と、現在の負担を把握する。
- 02Data
使える情報を知る
所在・品質・利用条件を確認する。
- 03Value
価値を見極める
期待する効果と導入・運用の費用を比べる。
- 04Roadmap
実装へ進む
対象と順序、評価・体制を定める。
AIの処理と人の判断を分け、次の行動までつなぐ。
02 / WHAT MATTERS
導入の判断に、
根拠をつくる。
AIでできそうなことと、実際に価値が生まれることは、同じとは限りません。作業時間だけでなく、判断の品質、確認の負担、継続運用の費用も含めて評価します。現状と期待する変化を言葉と指標にし、実装に進む判断を支えます。
03 / WHAT WE DESIGN
設計・実装すること。
導入対象と順序
期待する効果、実現条件、影響範囲から対象を比較。先に検証することと、実装に進む条件を定めます。
DESIGN OUTPUT
対象の優先順位 / 導入計画
評価と費用対効果
期待する結果、許容できない誤り、利用量、人の確認コストを整理。導入前後で比較する指標を設計します。
DESIGN OUTPUT
評価基準 / 効果・費用の前提
04 / HOW WE WORK
文脈から、
運用まで。
Built together.
- 01
現状を共有する
対象業務、現在の困りごと、関係者、既存の運用を確認します。
- 02
導入候補を整理する
データと判断の条件を確認し、AIが担える範囲と人の役割を整理します。
- 03
評価条件を定める
代表的な入力と期待する結果、品質・費用・運用の指標を決めます。
- 04
次の行動を決める
検証・実装の範囲、優先順位、必要な担当者と進め方をまとめます。
SCOPE & ESTIMATE
範囲・期間・費用を決める条件
対象業務の広さ、関係者の数、データの確認方法、技術検証の必要性によって支援範囲が変わります。まず解決したい判断を共有し、調査する範囲を定めます。
YOUR PART
一緒に確認したいこと
業務を理解する担当者の参加、現状の作業や負担に関する情報、利用可能なデータと制約の共有をお願いしています。
05 / QUESTIONS
相談の前に。
AIで何ができるか、まだ分からない段階でも相談できますか？
対象業務と困っている作業の共有から始められます。導入することを前提にせず、AIが価値を生む条件と、他の方法で改善できることも整理します。
提案後の開発まで依頼できますか？
実装の範囲と体制を確認したうえで、Web・App開発やFDEによる現場実装へつなげられます。調査の結論と実装時の評価条件を引き継ぎます。
費用対効果はどう判断しますか？
現在の作業量、導入後に残る確認作業、開発・利用・運用費用を整理し、比較条件を定めます。効果を断定せず、実データと利用状況で検証します。
LET’S CONNECT
あなたの事業に、
AIをどうつなぐか。
プロジェクトを相談する 変えたい業務、活かしたいデータ、つくりたい体験から話しましょう。