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「AIで何ができるか」を、現場の言葉で一緒に考える
「AIで何かやりたいが、何から始めればいいか分からない」——多くの企業が抱えるこの状態を、最初の一歩から伴走します。
現場の業務とデータを丁寧に見たうえで、AIで解くべき課題を見極め、PoC（実現可能性検証）で可否を確かめ、段階的な導入ロードマップへと落とし込みます。流行りに乗ってAIを入れるのではなく、「投資する価値があるか」を数字と動くもので判断できる状態にすることがゴールです。
私たちは、自社製品やAI開発の受注を押し付けるためのコンサルティングはしません。検証の結果「AIは最適ではない」「今は時期尚早」という結論になることもあり、その場合は正直にお伝えします。
AIは導入して終わりではなく、データを蓄積し改善を重ねて育てていくものです。だからこそ、最終的にはお客様自身がAIを運用・改善できる状態を目指し、内製化までを見据えてご一緒します。
「AIを使うこと」が目的化しないよう、まず現場の業務とボトルネックを洗い出します。AIで解くべき課題か、ルールベースや業務改善で十分かを切り分け、投資対効果の高いテーマから着手します。
本格開発の前に、小さく試して可否を確かめるPoCを設計します。必要なデータ・達成すべき精度・評価指標を事前に定義し、「やってみないと分からない」を最小コストで判断できるようにします。
AIの成否はデータで決まります。社内に蓄積されたデータの量・質・偏り・取得しやすさを評価し、不足している場合は収集・整備の戦略から提案します。
クラウドAPIか自社ホスティングか、汎用LLMか専用モデルか。コスト・精度・セキュリティ・運用負荷を比較し、自社製品ありきではなく、お客様にとって最適な選択肢を提示します。
導入効果（工数削減・売上貢献）と、開発・運用にかかるコストを試算します。経営判断に必要な数字を整理し、投資の根拠を明確にします。
機密情報や個人情報をAIに扱わせる際のリスクを評価します。データの取り扱い範囲、外部APIへの送信可否、社内利用ルールの整備まで、安心して導入できる体制づくりを支援します。
PoC→部分導入→全社展開という段階的なロードマップを描きます。どの順番で何に取り組めば、リスクを抑えながら着実に効果を出せるかを具体化します。
外注し続けるのではなく、社内でAIを育てられる体制づくりも視野に入れます。ノーコードツールの活用や社内勉強会を通じて、お客様自身がAIを運用できる状態を目指します。
経営層・現場の双方からお話を伺い、業務フロー・課題・既存システム・保有データを把握します。「漠然とAIを使いたい」という段階でも問題ありません。対話を通じて、解くべき課題を一緒に言語化していきます。
洗い出した課題を、効果の大きさと実現の難しさで整理します。AIが向くテーマ・向かないテーマを切り分け、最初に取り組むべきテーマを選定。期待できる効果と必要な投資の見立てを共有します。
選定したテーマについて、小規模なPoCで実現可能性を検証します。サンプルデータを使ったモデル評価やプロトタイプの構築を通じて、本格開発に進む価値があるかを、数字と動くものの両面で判断します。
検証結果をもとに、導入のロードマップと概算費用をまとめた提案書を作成します。本格開発に進む場合はそのまま開発フェーズへ、社内で進める場合は内製化の進め方まで、次の一歩を明確にします。
まずは現状を整理する短期のアドバイザリーから、PoCを含む本格的な検証まで、お客様の状況に合わせて柔軟にご提案します。「何から相談していいか分からない」段階でのご相談も歓迎します。
スポット相談
10万円〜
アドバイザリー
30万円〜／月
PoC・検証一式
150万円〜
※ 価格はすべて税別です。要件により変動します。詳しくはお問い合わせください。
「AIで問い合わせ対応を効率化したい」というご相談から、まず過去の問い合わせデータを評価。FAQ整備とRAGによる回答支援が効果的と判断し、PoCで一次回答の自動生成を検証しました。費用対効果を数字で示した上で、段階的な導入計画を策定しています。
部門ごとにバラバラだったAI活用の取り組みを整理し、全社方針として再構築しました。優先テーマの選定、セキュリティガイドラインの整備、内製化に向けた人材育成計画まで、経営層と現場の両方が納得できるロードマップにまとめています。
もちろんです。むしろ「AIで何ができるのか分からない」という段階でのご相談を歓迎しています。専門用語を並べるのではなく、御社の業務に即した言葉で、何が実現できて何が難しいのかを一緒に整理していきます。
可能です。開発の受注を前提とせず、中立的な立場で助言します。検証の結果「今はAIを導入すべきではない」という結論になることもあります。社内で開発を進める場合の進め方についてもサポートします。
PoCは「本格投資する前に、小さく失敗を確かめる」ための工程です。期待した精度が出なかった場合も、その理由（データ不足・タスクの難しさ等）を明らかにし、改善の余地があるか、別アプローチが有効かを判断材料としてお渡しします。
「こんなこと頼めるのかな？」「予算感がわからない…」そんな段階で大丈夫。
お見積もり無料。しつこい営業は一切しません。