提供内容
AIロードマップ
価値、実現性、データ準備度で施策をスコアリングし、短期成果と基盤投資を順序付け。
ベンダー・Build評価
セキュリティと連携要件に照らしたプラットフォーム/API/パートナー比較。
PoC設計・実行
明確な成功基準と経営向け報告付きの集中パイロット。
AIガバナンス
データ利用、モデル承認、監視、Responsible AIの方針。
AI STRATEGY & CONSULTING
AI導入戦略コンサルティング
ロードマップ、ベンダー選定、PoCから本番まで — リスク許容度に合わせた現実的な道筋を描きます。
進め方
- 01発見
- 試作
- 導入
- 改善(カイゼン)
概要
すべての課題にLLMが必要なわけではありません。ユースケース優先順位、ROI、Build/Buy、ガバナンスを大規模投資前に整理します。
提供内容
AIロードマップ
ベンダー・Build評価
PoC設計・実行
01 · スコープ
つくるもの、残すもの
すべての課題にLLMが必要なわけではありません。ユースケース優先順位、ROI、Build/Buy、ガバナンスを大規模投資前に整理します。
引き渡すもの
- 経営が順に資金を付けられるスコア付きバックログ。
- ベンダーか自社開発かの書面提案。
- スライドだけではない、指標付きパイロット設計。
- データ・モデル・承認のガバナンス骨格。
主な技術
- 評価
- フレームワーク
- 指標
02 · システム全体像
仕組みのつながり
現行業務から、チームが運用できるワークフローまでの道筋です。
01
発見・合意
業務とITのワークショップで機会と制約を洗い出し。
02
優先順位・計画
予算、スケジュール、オーナー付きの段階的ロードマップ。
03
パイロット・計測
シグナルの高い1〜2件を実行し、学びとROI兆候を記録。
04
スケール・定着
成功施策を拡大し、ガバナンスと運用モデルを制度化。
03 · 効果
取り除く課題
現状の課題
AIのアイデアは多いが、価値・データの準備・リスクの共有がなく、投資がずれます。
導入する解決
優先ロードマップ、作るか買うかの判断、成功条件付きパイロットから始めます。
目指す変化
焦点
長いアイデアリスト順序のついた地図
投資
ツール先行用途先行のパイロット
リスク
あとで考える構築前に名指し
04 · 活用シーン
このソリューションが効く場面
経営合意
AIの適用領域と非適用領域を経営層で共有。
05 · 進め方
導入の方法
発見から改善までの4段階。週数のテンプレートではありません。
- 01
発見
課題とデータの現状を整理します。
- 02
試作
小規模なPoCで効果を検証します。
- 03
導入
既存システムに組み込み、本番運用へ。
- 04
改善(カイゼン)
運用データを見ながら継続的に改善します。
06 · よくある質問
このソリューションについて
用途がまだはっきりしていません。どこから始めますか？
短いディスカバリーで、課題・関係システム・パイロットか本構築かを整理します。
既存のツールに載りますか？
はい。既に使っているERP、CRM、社内アプリへ統合します。切り離されたデモではなく、チームが使い続けるワークフローが目的です。
日本語と英語で対応できますか？
はい。コンサルティング、日常のやり取り、引き渡しまで日英で対応します。
終了後、何を受け取れますか？
本番ワークフロー、連携ポイント、日常使う運用ビュー、ドキュメント、そして導入後の改善パスです。