AI Implementation Consulting
戦略策定からモデル開発・システム実装・運用まで。
PoCで終わらせない、成果直結のAI導入を支援します。
Problem
検証段階では成果が出たものの、既存システムとの統合や運用設計の壁で本番実装に至らない。結果として検証コストだけが積み上がり、投資回収の目処が立たないまま社内の期待値が低下していく。
MLエンジニアやデータサイエンティストの採用競争は激化する一方で、優秀な人材の確保が困難。社内にノウハウが蓄積されず、外注依存が続くことで中長期的な技術力の向上が見込めない状態に陥っている。
AI導入の費用対効果が不透明で、経営層への説明や予算確保に苦戦している。定量的な効果試算の方法論がなく、「AIは高い」という漠然とした印象のまま意思決定が先送りされ、競合との差が広がっていく。
Solution
私たちは「構想」で終わらせません。ビジネス課題の理解から、
モデル開発・システム統合・運用定着まで、ワンチームで伴走します。
ビジネスインパクトから逆算したAI活用戦略を策定
最適なアーキテクチャ選定とモデル構築・検証
既存システムとのシームレスな統合と本番デプロイ
モニタリング体制構築と継続的なモデル改善
Features
LLM・Computer Vision・最適化アルゴリズムなど幅広い領域をカバー。 最新の論文実装から本番レベルのエンジニアリングまで対応します。
製造・金融・小売・物流など多業種でのAI実装経験。 業界特有の課題とデータ特性を熟知しています。
納品して終わりではなく、導入後の運用・改善まで継続支援。 社内へのナレッジ移転も含めたチームビルディングを行います。
Case Study
目視検査に依存していた品質管理工程にComputer Visionを導入。 検査時間を70%削減しながら、検出精度を大幅に向上させました。
融資審査における書類チェック・リスク評価をLLMで自動化。 審査リードタイムの大幅短縮と判定品質の均一化を実現しました。
POSデータ・気象データ・イベント情報を統合した需要予測モデルを構築。 欠品率の低減と廃棄ロスの最小化を同時に達成しました。
Process
ビジネス課題とデータ環境をヒアリング。AI活用の方向性と期待効果を明確化します。
1〜2週間データ分析とプロトタイプ構築で実現可能性を検証。ROI試算と実装ロードマップを策定します。
2〜4週間本番レベルのモデル開発と既存システムへの統合。テスト・品質保証まで一貫して実施します。
1〜3ヶ月モニタリング体制の構築と運用マニュアル整備。定期的なモデル改善でROIを最大化します。
継続FAQ
プロジェクトの規模・期間により異なりますが、PoC段階は300万円〜、本番実装は1,000万円〜が目安です。初回ヒアリングで詳細なお見積もりをご提示します。
PoC完了まで1〜2ヶ月、本番実装を含めると3〜6ヶ月が一般的です。データの整備状況や要件の複雑さにより変動します。
はい、問題ありません。プロジェクト期間中にナレッジトランスファーを行い、運用フェーズで自走できる体制構築まで支援します。
製造、金融、小売、物流、医療、不動産など幅広い業界で実績があります。業界特有のデータ特性を理解した上でソリューションを設計します。
AWS、GCP、Azureなど主要クラウドプラットフォームに対応。既存のデータ基盤やアプリケーションとのシームレスな統合を実現します。