AIサービス設計・開発
機械学習や自然言語処理などのAI技術を活用したサービス開発。データ分析から実装まで、ビジネス価値を創出するAIソリューションを提供します。
AIサービス設計・開発
「とりあえずChatGPT」では終わらせない。
業務に溶け込み、実際に工数を削減するAIを、一緒に設計・構築します。
私たちが目指すのは、実証実験（PoC）でお蔵入りにならない「本番稼働するAI」です。コンサルティングから実装まで一貫して担うからこそ、現場に定着するまで責任を持って伴走できます。
こんな課題はありませんか？
- ChatGPTやAIツールを試したが、実務ではうまく使えなかった
- 実証実験は成功したのに、なぜか現場に定着しない
- 社内に大量の文書・データがあるが、活用できていない
- 競合がAIで効率化しているのに、自社だけ手作業が残っている
- どのAIが自社の課題に合うか、そもそも判断できる人間がいない
サービスメニュー
業務フロー自動化エージェント
メール対応・情報収集・レポート作成など、複数ステップにまたがる業務をAIエージェントが自律実行します。「人がやらなくていい作業」を洗い出し、エンドツーエンドで自動化フローを設計・実装します。
活用例
導入までの流れ
課題ヒアリング
どの業務に工数がかかっているか、何をAI化したいかをお聞きします。現状整理だけでも構いません。
実現可能性の検証
データや業務フローを確認し、AI化できる範囲と投資対効果を試算します。
小規模検証（PoC）
いきなり本番開発ではなく、まず小さく動くものを作って効果を確認します。ここで判断できるので、リスクを最小化できます。
本番実装・定着支援
PoC結果をもとに、現場で使えるシステムとして実装。定着するまで伴走します。
活用イメージ
社内ヘルプデスクのAI自動化
問い合わせ対応に毎日2〜3時間かけていた担当者の工数を、RAGベースのチャットボット導入で大幅削減。社員がいつでも即時に回答を得られる環境を構築。問い合わせ件数の多い部署ほど、効果が顕著に出やすい領域です。
競合情報収集の自動化
毎週手動で行っていた競合Webサイトのチェック・まとめ作業を、AIエージェントによる自動収集・レポート生成に置き換えます。定期的な繰り返し作業は、エージェント化による自動化と相性が非常に良い領域です。
需要予測モデルによる在庫最適化
過去の売上データと外部情報を組み合わせた予測モデルを構築し、過剰在庫と欠品を同時に削減します。「なんとなくの発注」から「データに基づく発注」への変換は、製造・小売業で特に効果が出やすいテーマです。