現場の課題

AI導入における5つの障壁

💰

高コスト・高リスク

導入費用が高額で、効果が不透明

👨‍💻

専門人材の不足

AI人材の確保・育成の困難さ

🔌

既存システム連携

レガシーシステムとの統合課題

📊

ROIの不透明性

投資対効果の見極めの難しさ

🔒

セキュリティ・コンプライアンス

データ管理とガバナンスの複雑性

解決アプローチ

4つのステップで確実な成果を実現

1
🎯

課題特化型設計

現場ヒアリングから真の課題を抽出。過剰なAIではなく、必要十分な技術を選定し、最短距離でゴールへ。

2
📈

段階的導入支援

PoC→パイロット→本番展開の3段階アプローチ。各段階で効果を検証し、リスクを最小化。

3
⚙️

技術選定の最適化

最新AI技術から既存ツールまで、コスト・精度・運用性を総合評価。ベンダーロックインを回避。

4
🔄

運用・保守まで一気通貫

導入後の運用支援、精度改善、トラブル対応まで継続的にサポート。内製化支援も提供。

開発イメージ

AIと人の協働による継続的な改善サイクル

高速反復
継続改善
1
📋

要件定義・マニュアル
作成/修正

AIが作成・更新
仕様と運用が常に同期

2
💻

開発・実装

AIが高速に実装
人は事業判断に集中

3
🎨

UI / UX改善

業務フローを反映
次の要件へ即座にフィードバック

提供価値

AI開発によって実現する6つの価値

開発スピードの向上

AIによる高速な実装で、アイデアから形になるまでの時間を大幅に短縮します。

🔄

仕様変更への即応性

変化するビジネス要件に対して、柔軟かつ迅速に対応できる開発体制を実現します。

💼

事業理解に基づいた設計

技術先行ではなく、事業課題を起点とした設計で本質的な価値を提供します。

📑

ドキュメントと実装の乖離防止

要件定義書・マニュアルを開発と同時に更新し、常に最新の状態を維持します。

👤

非エンジニア主導の意思決定

事業担当者が主導権を持ち、ビジネス視点でシステムの方向性を決定できます。

📈

導入後も進化し続けるシステム

納品して終わりではなく、継続的な改善サイクルでシステムが成長し続けます。

適用領域

幅広い業務領域でAIを活用

🤖

業務自動化・効率化

定型作業の自動化とRPA連携

📊

データ分析・予測

需要予測・異常検知・最適化

💬

自然言語処理

文書分類・要約・チャットボット

📷

画像・音声認識

検査自動化・音声入力・OCR

🎯

レコメンデーション

パーソナライズ提案・マッチング

🧠

カスタムAIモデル開発

業界特化型の独自AI構築

開発実績

AI連携開発で実現したプロジェクト

統合業務管理システム

開発期間
3ヶ月
エンジニア開発人員
0名
特徴
案件・取引先情報をもとにAIが最適なシフト表を自動作成
主な機能
案件管理 / 取引先管理 / シフト自動作成 / 請求書・支払明細書自動生成

私たちの姿勢

「技術ありき」ではなく、「課題ありき」。

過剰なAIではなく、適切なAI。

導入して終わりではなく、成果まで伴走。

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