生成AIが“バズってる”けど、本当に大事なのは
「課題に合ったAIを選ぶこと」。
話題の生成AI(ChatGPTなど)は、確かにパワフルです。
でも——
- 「とりあえず生成AIを導入してみたけど、現場では使われなかった」
- 「文章は出てくるけど、業務のどこでどう使えばいいか分からない」
そんな声が、私たちの元にはよく届きます。
だから、私たちは“技術ありき”で動きません。
AIにはいろんな手法があります。
- センサーやログデータを扱う「予測モデル」
- カメラ映像を分析する「画像認識AI」
- 音声をテキストに変換して要約する「音声認識AI」
- 新しいデータを生成する「生成AI」
私たちは業務課題をヒアリングしたうえで、最適な技術を選びます。
生成AIが効果的な場面では使うし、
そうでない場合は、もっとシンプルで現場に馴染むAIを提案します。
つまり、“生成AIありき”ではなく、“課題起点”。
技術は豊富にありますが、それは貴社の課題にフィットするAIを一緒に探すための引き出しです。
解決できる課題の例
- 製造業の品質チェックをもっとスムーズに!
– 課題: 手作業の品質検査では、不良品を見逃してしまうことが多い。
– 解決策: カメラ映像をAIで解析し、不良品を自動で検出して品質管理を効率化。
- 建設現場で進捗報告がもっと簡単に!
– 課題: 現場の進捗状況報告に時間がかかり、作業の遅れが伝わりにくい。
– 解決策: AIが作業日報や進捗情報を自動で整理し、リアルタイムで進捗を把握できるように。
- インフラ点検の音声メモを手軽に管理!
– 課題: 点検員が口頭で記録した情報を後で整理するのが面倒。
– 解決策: 音声認識AIで、音声メモを自動的にテキスト化し、素早くデータ整理。
- 物流の在庫管理をもっと賢く!
– 課題: 手作業で在庫管理していると、誤出荷や欠品が頻繁に発生。
– 解決策: センサーとAIを使って、在庫をリアルタイムで管理し、誤出荷や欠品を防止。
- 製造業のデータ分析を簡単に!
– 課題: 膨大な製造データを手作業で分析するのに時間がかかる
– 解決策: AIを使ってデータを自動で解析し、生産性を向上させる。
- 建設現場の安全をもっと簡単に守れる!
– 課題: 現場の安全管理が手作業で、危険な行動を見逃してしまうことがある。
– 解決策: AIでカメラ映像を解析し、リアルタイムで危険行動を警告して安全を確保。
従来の一方通行型のAI開発ではなく、
顧客と共に進化する循環型AIソリューション
AIをはじめとする先進技術を活用しながら、目先の成果だけでなく、持続的に価値を生み出し続ける仕組みをお客様と共に築いていきます。

導入までの流れ
- 無料相談・ヒアリング:業務の本質的な課題を一緒に掘り下げ、AI技術がどこで役立つかを探索します。経営目標や現場の実情を把握し、AIを活用した具体的な改善イメージを共有します。
- ご提案:ヒアリング結果に基づいて、業務改善に向けた具体的な解決策と開発プランを提示します。また、社内稟議資料の作成支援を行い、プロジェクト承認をスムーズにサポートします。
- PoC(概念実証)・プロトタイプ開発:AI機能に焦点を当てたプロトタイプを開発し、実際の業務環境での効果を検証します。技術的な課題や運用上のリスクを洗い出し、本開発に向けた明確な道筋を立てます。
- 本開発・導入:PoC結果を基に、フルスケールでのシステム開発を実施します。インフラ構築、UI設計、業務フローとの連携を含め、実用性と拡張性を兼ね備えたシステムを導入します。
- 運用・効果計測:導入後も継続的にサポートし、AIモデルの精度向上や新たな要件に対応。長期的に価値を創出するための伴走型支援を提供します。
- 新たな課題の発掘:運用の中で新たに浮かび上がる課題を迅速に発見し、AIによる追加的な解決策を提案。常に改善し続ける体制を整え、業務の最適化を追求します。