DX推進の現場では、「PoC貧乏」と呼ばれる現象が頻発しています。流行りの技術を試すこと自体が目的化し、検証予算は消化しても事業化には至らない。あるいは、導入前の定量データを把握していないために、導入後の効果を客観的に証明できない——こうした失敗には、共通する構造があります。 当社では、AI・システム開発に着手する前に、まず貴社の事業構造と業務フローを丁寧に分析します。解決すべき課題を特定し、その課題に対してAIが最適な手段なのか、あるいはルールベースの自動化やプロセス改善で十分なのかを見極めます。 その上で、ROIを基準とした施策の優先順位付けを行い、最短45日での本番稼働を目指した実行計画を策定。四半期ごとの効果検証と改善サイクルを組み込むことで、「作って終わり」ではなく、継続的に事業価値を生み出す仕組みを構築します。 技術顧問として慶應義塾大学の准教授が参画しており、最先端のAI技術と学術的知見に基づいた高い技術力も、当社の強みです。

AIは大きな可能性を持つ一方で、万能な手段ではありません。重要なのは、「どの業務に、どの技術を、どの粒度で適用するか」を正しく診断することです。 当社の経営陣は、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、電気工事士など多様なバックグラウンドを持ち、それぞれ事業会社での実務経験を有しています。この「技術」と「現場」双方への深い理解が、机上の空論ではない、実行可能なソリューション設計を可能にしています。 例えば、高度な判断が求められる領域にはLLM（大規模言語モデル）を活用し、定型業務にはルールベースの自動化を適用するなど、コストと精度のバランスを最適化した設計を行います。また、AWS・GCP・Azureの主要クラウド環境すべてに対応し、既存のIT資産を活かした段階的な導入が可能です。 「高度なAIを入れれば解決する」という発想ではなく、貴社の組織体制・人材・カルチャーを踏まえた上で、無理なく運用でき、成果が持続する仕組みをご提案します。

当社は設立以来、業界を問わず、AI・システムを活用した業務変革を支援してきました。いずれの事例にも共通するのは、単なるツール開発ではなく、業務プロセス全体を再設計し、定量的な成果を創出している点です。 【建設業１】図面分割AI — 作業時間90%削減、年間売上1億円以上の向上に貢献 中小総合建設会社様において、下請け企業への見積もり依頼時に1件あたり約5時間を要していた図面の手動分割・整理作業を、AIで自動化。OCR処理とLLMによるファイル命名を組み合わせ、作業時間を約30分に短縮しました。創出された時間を営業活動に充てることで、年間1億円以上の売上向上を実現しています。 【建設業２】経費申請承認システム — 現場の申請・承認業務をデジタル化し、管理工数を削減 中小総合建設会社様向けに、現場からの経費申請と本社での承認フローをWeb上で完結できるシステムを開発。紙ベース・メールベースで煩雑化していた申請・承認プロセスをデジタル化し、申請から承認までのリードタイム短縮と管理工数の削減を実現しました。 【人材業界】自己分析診断AI — LLM×機械学習で求人マッチング精度を向上 人材仲介会社様向けに、ユーザーの性格・価値観を生成AIとルールベースAIで診断し、求人案件とのマッチング精度を高めるシステムを開発。選択式と記述式の診断を組み合わせ、性格要素スコア・適性職種・習得すべきスキルなど多角的な分析結果を出力。プラットフォーム上での成約率向上に寄与しています。 【法律事務所】営業効率化AI — 提案準備時間を大幅短縮し、クロージング率向上 法律事務所様における営業準備の効率化として、要約・商材情報・業界分析など12種類のプリセットプロンプトを搭載した業務AIを開発。CRM連携による顧客管理のデータドリブン化と併せ、提案資料作成にかかる工数を大幅に削減しました。