業務アセスメント・構想策定
経営方針と現場の課題を確認し、
AIを使う業務、優先度、KPI、進め方を整理します。
- 対象業務・優先度の整理
- KPIの設定
- 導入ロードマップの作成
FDE型支援とは
先に製品やモデルを決めるのではなく、業務フロー、判断ルール、使えるデータ、既存システムを確認します。そのうえで、
効果が見込める業務から実装し、本番運用まで一緒に進めます。
常駐の有無ではなく、現場に近い位置で課題解決まで担当するのが、当社のFDE型支援です。
現場へのヒアリングと業務整理を行い、優先する業務とKPIを決めます。
データ、認証、既存システム連携、セキュリティまで含めて設計・実装します。
利用状況と業務結果を確認し、精度やデータ、業務フローを改善します。
SERVICE
構想策定からのご相談だけでなく、データ・ナレッジ基盤の整備、既存PoCの本番化、
導入後の運用改善など、現在の状況に合わせて支援内容を組み合わせます。
経営方針と現場の課題を確認し、
AIを使う業務、優先度、KPI、進め方を整理します。
社内の文書、データ、業務ノウハウを整理し、
AIから安全に参照・利用できる状態にします。
選定したAI基盤でAIエージェントを開発し、既存システムとの連携を
含めて本番環境へ移行します。既存PoCの本番化からのご相談にも対応します。
すでに導入しているAIも含め、利用状況や業務結果を確認し、
データ、プロンプト、AIの精度、業務フローを見直します。
構想から一括で進める場合も、データ整備・開発・本番化・運用改善の一部から開始する場合も対応します。
対応するAI基盤
Microsoft Foundry、Amazon Bedrock、
Databricks、
ナレコムAIプラットフォームに対応。
既存システム、データの場所、
セキュリティ要件を確認して構成を決めます。
複数のAI基盤を組み合わせる構成にも対応します。
Azure上でAIアプリケーションやAIエージェントを開発し、本番環境へ展開します。
AWSAWS上の既存システムやデータを活かして、生成AI・AIエージェントを組み込みます。
Databricks企業データを活用した分析、RAG、AIエージェントをDatabricks上で構築します。
Knowledge CommunicationRAG、複数LLM、AIエージェントを組み合わせ、業務に合わせたAI環境を構築します。
支援できる業務例
例えば、次のような業務を対象にできます。社内情報の検索だけでなく、
内容の確認、資料作成、各システムへの登録まで、今の業務手順に合わせて組み込みます。
案件情報、過去の提案書、価格表、契約条件を確認し、
提案書のたたき台と見積条件を作成。
担当者の確認後、CRMへの登録までつなげます。
メールやフォームの問い合わせ内容を整理し、
FAQ、契約内容、顧客情報を参照して回答案を作成。
必要な場合は担当者へ引き継ぎ、対応履歴も残します。
経費、購買、各種申請の内容を社内規程と照合し、
不足項目や確認事項を申請者へ返します。
条件を満たした申請は承認者へ回し、結果をシステムへ登録します。
請求書を読み取り、発注、契約、検収データと照合します。
金額や条件に差異があれば担当者へ確認し、
問題がなければ会計・支払システムへの登録データを作成します。
PC、アカウント、SaaSなどの問い合わせを受け付け、
マニュアルや過去の対応履歴から回答します。
解決できない場合は一次切り分けを行い、チケットを起票して担当者へ引き継ぎます。
売上、案件、利用状況など複数のデータを取得し、
定例レポートを作成します。
前月との差や大きな変化を抽出し、担当者が確認すべき点をまとめます。
お問い合わせ
活用テーマが決まっていない場合は、
業務課題の整理から始めます。
既存PoCの本番化や、
特定のAI基盤を使った開発についても
ご相談ください。
*は必須項目です。
ご連絡いただきありがとうございます。
FAQ
はい。業務課題を確認し、
AIを使う業務の選定と導入計画の作成から
支援します。
いいえ。常駐を前提としたサービスではありません。
対面・オンラインを組み合わせ、
プロジェクトに合う形で支援します。
問題ありません。既存システム、データ、
セキュリティ要件を確認し、
利用するAI基盤を選定します。
はい。既存PoCを確認し、本番化に必要な
データ、権限、システム連携、監視、
運用面の不足を整理して対応します。