何にAIを使うか
事業・業務を整理し、AIを使う価値がある領域、期待効果、優先順位、検証指標を定めます。
事業・業務・データの現状整理、機会領域と優先順位の設計、期待効果と検証指標の定義
AI で、 何を 変える べき か。 そこ から 一緒に 考える。
AIの活用テーマが定まっていない段階から、事業・業務・組織を整理し、優先順位、検証、実装、定着までを支援します。
主な取引・支援先実績
AIをどこに使い、何を選び、どう実装するか。
DXの議論が抽象的なまま止まりがちなときも、ユースケースの優先順位、AIモデル・製品の比較、RAGやAIエージェントの適合判断、アーキテクチャ、データ・権限設計、品質評価、本番運用まで。事業と技術の両面から、AI活用の意思決定を支援します。
3つの支援領域
どの技術を選び、どう検証するか
AIモデル・製品、RAG、AIエージェント、アーキテクチャを比較し、プロトタイプで品質・費用・実現性を確かめます。
AIモデル・製品の比較、RAG／AIエージェントの適合判断、プロトタイプによる品質・費用・リスク評価
どう本番化し、組織に定着させるか
既存システム接続、評価・監視、Human in the Loop、セキュリティ、運用体制、知識移転まで設計します。
既存システム接続と本番化、評価・監視とHuman in the Loop、運用体制と知識移転
判断から本番化までの流れ
事業とデータの制約から始まり、使う領域、技術選択、検証、本番運用と定着までを一つの流れで扱います。
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現状を捉える
事業・業務・データ・制約
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使う領域を決める
優先順位と検証指標
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技術を選ぶ
モデル／製品・RAG・エージェント・構成
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小さく確かめる
品質・費用・リスクの評価
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本番化し定着させる
監視・改善・組織への実装
事業・業務・データ・制約から、AIを使う領域と優先順位を定め、AIモデル／製品／RAG／AIエージェント／アーキテクチャを選び、プロトタイプで品質・費用・リスクを評価したうえで、本番システム、監視・改善、組織への定着へ進む。
成果物の例
AI活用の検討から本番化まで、比較表、構成図、評価指標、判断基準を作成し、意思決定の根拠を残します。
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AIモデル・製品比較表
用途、品質、費用、運用負荷、制約を同じ軸で比較し、採否の根拠を残します。
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RAG／AIエージェント構成図
データ源、検索、推論、ツール実行、権限の境界を可視化します。
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評価データと品質指標
正解例、失敗例、評価セット、品質ゲートを定義し、PoCの判断を再現可能にします。
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本番化の判断基準
品質、費用、リスク、運用体制の条件を明示し、進む／止めるを決められる状態にします。
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監視・権限・Human in the Loop
人が介入する点、ログ、権限、改善サイクルを設計します。
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推進体制とガバナンス
役割分担、運用ルール、教育、継続改善の仕組みを整えます。
進め方
構想だけで終わらせず、検証・本番化・定着まで連続した支援として設計します。
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01
現状を把握する
事業・業務・データ・制約と、いま起きている停滞を整理します。
現状整理メモ、制約一覧
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02
優先順位を決める
AIを使う領域を定義し、効果・実現性・リスクで順番を付けます。
機会マップ、優先順位表
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03
小さく検証する
モデル・製品・構成を比較し、プロトタイプで品質と費用を確かめます。
比較表、評価結果、プロトタイプ
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04
本番化する
既存システム接続、監視、権限、運用設計を通して本番へ移します。
本番設計、運用手順
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05
定着させる
推進体制、ルール、知識移転を整え、改善が続く状態をつくります。
体制案、運用ルール、教育設計
いまの課題から相談できます。
使う領域がまだ決まっていなくても構いません。現状、迷い、制約を共有いただければ、次に決めるべきことを整理します。
AI活用について相談する
相談内容がまだ整理されていなくても構いません。