現状の把握・説明
業務データ分析・可視化
「何が起きているか」「どの条件で違いがあるか」を業務上の問いに沿って調べます。項目の定義や欠損、更新頻度を確認し、集計・可視化とその前提や限界を整理します。
主な成果物：分析用データの整理方針、集計や可視化、指標の定義と解釈上の注意点
分析サービスの範囲を見る業務の問いから、次の一手へ
AI・業務支援サービス課題に合う進め方を選ぶ
AIの導入を前提にせず、業務の困りごとや必要な判断材料から支援内容を考えます。テーマの整理、小規模な検証、業務フローの自動化、データ分析、予測、運用設計まで、いまの検討段階に近いサービスをご覧ください。
支援の組み合わせや具体的な範囲は、業務・データ・既存システムの状況によって異なります。固定の価格や納期をこのページで定めず、相談時に確認します。
検討の出発点
業務の現状、使えるデータ、現場で必要な判断を一緒に整理します。
支援内容を比較する
検討段階に合わせた6つの支援
サービスは必ずしも順番どおりに進む一連のパッケージではありません。課題が明確か、データを使える状態か、現場にどう組み込むかを手掛かりに、必要な範囲からご覧ください。
企画・導入判断
AI活用機会の整理
業務の流れ、既存のデータやシステム、現場の制約を確認し、AIが役立つ可能性のある課題と、従来のツールや業務改善で解く方がよい課題を切り分けます。技術選定を急がず、検証する価値のあるテーマを事業目標に結び付けて整理します。
主な検討範囲
- 対象業務と関係者、現状の作業手順の整理
- 利用可能なデータ、データ品質、接続先の確認
- 期待する効果と現状指標の定義
PoC・試作
小規模AI検証・プロトタイプ
本格導入の前に、対象を限定したデータと業務で仮説を確かめるための検証を設計します。モデルの性能だけでなく、現場で使えるか、既存手順とどう組み合わせるか、結果を人がどう確認するかまで検討します。
主な検討範囲
- 検証範囲、評価データ、比較対象の合意
- 用途に応じたモデルまたはルールとの組み合わせの試作
- 誤りや例外を含めた評価と人による確認方法の設計
業務自動化
業務プロセス自動化
定型的な入力、文書の振り分け、情報検索、報告作成など、反復作業を含む業務フローを見直し、自動化できる部分を設計・実装します。判断が必要な場面や例外は人に戻す仕組みを含め、既存の業務システムとの接続を検討します。
主な検討範囲
- 作業開始から完了までの現行フローの整理
- 自動処理、担当者確認、例外処理の境界設計
- 利用中のCRM、会計、業務システム、データベース等との連携検討
データ分析
業務データ分析・可視化
会計、販売、顧客、在庫、生産などのデータを、業務上の問いに沿って整理・分析します。指標の定義やデータの欠損・偏りも確認し、集計やダッシュボードを意思決定に結び付けるための土台をつくります。
主な検討範囲
- 分析目的と意思決定の場面の明確化
- データ項目、定義、欠損、更新頻度の確認
- 集計・傾向分析・必要に応じたダッシュボード設計
予測モデリング
需要・業務予測モデル
過去の実績や関連要因から、需要、売上、在庫、稼働などの見通しを作る予測モデルを検討します。季節性や天候、販促、営業日などの要因を扱い、予測値を確定値としてではなく計画を支える材料として使う設計を重視します。
主な検討範囲
- 予測対象、予測期間、利用する意思決定の定義
- 過去データの期間・粒度・品質と外部要因の確認
- 基準となる単純予測との比較を含むモデル評価
システム連携・ガバナンス
AI連携・運用設計
試作したAI機能を既存の業務環境で扱うため、データの流れ、権限、確認手順、監視の観点を整理します。個人情報や機密情報を扱う場合は、利用目的、アクセス範囲、保管・処理先、外部サービスへの送信条件などを導入前に確認できる形にします。
主な検討範囲
- システム間のデータ連携と権限の整理
- 利用者、管理者、確認担当者の役割設計
- 誤出力・予測誤差・例外時の確認と対応の設計
選び方の目安
技術名より、いま必要な判断から
次のような問いに近い入口を選ぶと、詳細ページで支援の範囲や成果物を確認しやすくなります。
分析と予測の違い
現状を知るか、先の計画を考えるか
どちらもデータを扱いますが、問いと成果物が異なります。予測を始める前に、分析で指標や記録方法を整える必要がある場合もあります。
将来の見通し・計画
需要・業務予測モデル
「次の期間にどの程度になりそうか」を、過去実績や関連要因から見積もります。単純な予測との比較、条件別の誤差確認、現場担当者による調整を含め、計画判断の材料として扱います。
主な成果物：予測分析、期間・条件別の誤差確認、適用範囲と継続評価の論点
予測サービスの範囲を見る実務で使い続けるには、連携と運用も検討します
利用者の役割、データの流れ、確認・停止の手順、外部サービスの条件を整理します。
次に読む
選ぶ前に、判断の基準を整える
まだ支援内容を決めきれない場合は、AIを使うべきかの比較や、小規模検証の組み立て方から確認できます。
自社の状況から相談する
課題がまだ曖昧でも、現状の整理から始められます。
業務のどこに時間がかかるか、どんな記録があるか、何を判断できるようにしたいか。分かる範囲を下書きにまとめ、メールで相談できます。