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SERVICE

FDE・AI PoC

現場の課題とデータを整理し、使える形を確かめる。

FDEが業務、データ、制約を整理し、AIが適する場合は評価方法を決めて小さく検証します。確かめた結果を、本番で使える開発へつなげます。

課題とデータを相談する

RESULTS & EVIDENCE

どの業務が変わったか。

実案件の業務を、人・AI・既存システムの役割に分けて示します。

BUSINESS CHANGE

査定受付の手作業を再設計

受付対応の専任人数 3名 → 0名
BEFORE 4工程すべて人が対応

受付 / 不足情報を確認 / 案件を起票 / 状況別に返信

4工程
AFTER 人は査定額の入力のみ

査定額を入力

1工程

人が対応する工程数の比較です。処理時間の比率ではありません。査定判断は引き続き人が担います。

AFTER DETAIL 自動化後の役割分担
  1. AI受付・不足情報の確認・状況別の返信
  2. バッチ処理案件を起票
  3. 人査定額を入力
業務で使えるかを判断
業務効果
手作業と待ち時間が減るか
精度・安全
誤りと例外を管理できるか
運用可能性
現場と既存システムで使えるか

リユース業で、既存のLINE・メールと業務システムをつなぎ、受付対応を自動化した例です。

WHAT WE DO

支援すること。

目的に必要な範囲を見極め、現場で使える形へつなぎます。

01

業務理解

課題と制約を整理する

現場の流れ、判断、利用できるデータを整理します。

02

検証設計

評価方法を先に決める

確かめるべき効果と評価の条件を定め、小さく試します。

03

本番実装

使える仕組みへつなぐ

検証結果をもとに、既存業務や運用に組み込む方法を設計します。

TECHNICAL DESIGN

業務とデータから、本番化の判断材料をつくる

AIありきではなく、現場の課題、使えるデータ、評価条件を先に整理します。

SERVICE FDE・AI PoC 業務・データ・技術・運用を接続
  • DISCOVERY

    業務フロー分析

    自動化候補と、人が判断すべき地点を分けて整理します。

  • DATA

    データ品質確認

    欠損、偏り、更新頻度、利用権限を確認します。

  • EVALUATION

    ベースライン比較

    既存の手順やルールと比較できる評価条件を用意します。

  • INTEGRATION

    業務連携設計

    入力、出力、例外時の扱いを既存業務とつなげます。

PoCの目的はモデルを作ることではなく、業務で使えるかを判断できる状態にすることです。

PROCESS

支援の進め方。

必要な確認と合意を重ねながら、次の工程へ進みます。

  1. 01

    課題を言語化する

    業務上の困りごとと目的を整理します。

  2. 02

    データを確認する

    利用できるデータと制約を見極めます。

  3. 03

    小さく検証する

    評価方法に沿ってPoCを進めます。

  4. 04

    本番への道筋をつくる

    実装、運用、改善の計画へつなげます。

FIT & OPERATIONS

相談したい状況と、導入後。

今の課題だけでなく、導入後に誰がどのように使い、改善するかまで確認します。

このような状況に

  • AIで解ける課題か見極めたい
  • 現場の業務とデータを整理したい
  • PoCから本番実装まで進めたい

検証結果を運用へつなげる

評価を一度で終わらせず、導入後に確認すべき条件を残します。

  1. 01
    評価記録の保持

    データ条件、評価指標、判断理由を後から確認できる形にします。

  2. 02
    例外の確認

    自動化しないケースと人へ渡す条件を明確にします。

  3. 03
    再評価の設計

    業務やデータが変わった時に見直す条件を決めます。

IMPLEMENTATION AREAS

検証だけで終わらせず、画像、文書、音声、対話AIの具体的な実装へつなげます。

01 画像検査・異常検知 02 AI OCR・文書AI 03 音声認識 04 対話AI・業務自動化

AI・DXのご相談

まだ整理できていない
課題から、
一緒にお聞きします。

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