AI-Driven Development
Assignment
AI活用を検討する企業では、「何のために導入するのか」「どこに適用すべきか」が曖昧なままPoCで止まり、実運用へ進めないケースが多く見られます。データ基盤の未整備や技術知見の不足も課題となり、せっかくのAI成果が現場で活かされない状況を生み出しています。AI導入を成功させるには、目的設計から運用定着まで一貫した戦略と体制構築が欠かせません。
Solutions and Approaches
AI導入そのものを目的とせず、事業課題や業務KPIから逆算して最適な活用領域を特定。成果につながるAI導入を設計します。
PoCでの有効性検証だけでなく、運用フェーズを見据えた拡張性・保守性を考慮した設計を実施。段階的なスケールアップを実現します。
AI精度を左右するデータ品質を重視し、データ収集・クレンジング・可視化・学習環境までを統合的に整備します。
ChatGPTやLLMを活用し、社内知見検索、ナレッジ共有、自動ドキュメント生成など“人×AI”の協働環境を構築します。
スモールスタートで導入効果を検証し、業務単位から全社展開へ段階的に拡張。投資対効果を見える化し、確実な定着を支援します。
Strengths and Differentiation
技術主導ではなく、業務や経営課題の文脈でAIを設計。現場で使える仕組みとして落とし込みます。
戦略立案・要件定義・PoC・開発・運用まで一気通貫。上流から現場実装までをスムーズに推進します。
生成AI、画像解析、音声認識、予測分析などを目的に応じて統合。単一技術に依存しない柔軟なアーキテクチャを採用。
AIの透明性・説明責任・データプライバシーに配慮し、ガイドラインに基づいた設計・運用を実施します。
クライアント社内でAIを活かせる人材・体制を育成。内製化を支えるドキュメント・教育プログラムも提供します。
Process
ヒアリング・課題定義
AI導入目的と効果指標を明確化
データ分析・要件設計
必要なデータ構造・分析要件を設計
PoC・検証
スモールスケールで有効性を確認
本番開発・実装
運用・拡張を見据えたアーキテクチャ設計
テスト・検証
実機・負荷・ユーザビリティを多角的に検証
運用・改善
モデルチューニング・成果評価・内製化支援
Service
