「AIで何ができるか」ではなく、事業のどこを動かすか。
すべての事例は、事業課題の整理から始まります。生成AI受託開発、生成AIコンサルティング、受託システム開発、AI・ITフリーランスエージェントの4領域で、現場に根づく仕組みをつくった8つの事例を紹介します。
CASE 01本番稼働中・継続改善中生成AI受託開発AIによる自動回答・添削 — 回答待ち時間を62%短縮し、添削件数を3倍に
回答待ち時間を62%短縮し、1日あたりの添削件数は3倍に増加。AIの一次回答は必要精度を上回り、知識を会社の資産として蓄積できるようになった。モデル変更前には回帰評価を実施している。
受講者の増加に伴って回答・添削が滞留し、待ち時間の長期化による解約リスクが生じていた。担当者ごとに品質がばらつき、評価基準や専門知識も属人化していた。
CASE 02本番稼働中生成AI受託開発顧客問い合わせの回答自動化 — 一次回答を自動化し、判断が必要な対応に集中
一次回答が即時になり、80%を超える問い合わせが一次回答で完結。チームは判断が必要な案件に集中でき、回答品質を継続的に測りながら知識を蓄積できるようになった。
問い合わせの増加で回答待ちが長期化し、担当者によって回答品質にも差があった。過去の対応履歴が再利用されず、同様の問い合わせにも都度対応していた。
CASE 03継続支援中生成AIコンサルティング経営合意から始める全社AI活用 — ロードマップ策定とPoC並走
日常的なAI利用率が80%を超え、対象部門の定型業務時間を平均30%短縮。ロードマップにより投資判断が速まり、プロンプトや評価資産も社内で再利用されている。
部門ごとに実験やツール契約が散在し、セキュリティとコストを管理できていなかった。経営としての優先順位や推進役割も定まっていなかった。
CASE 04全社展開フェーズ生成AIコンサルティングAI駆動開発プロセスの導入 — 3ヶ月で先行2部門に定着、全社展開へ
3ヶ月で先行2部門に定着し、PRリードタイムを平均40%短縮。欠陥率を維持したまま全社展開が決まり、整備した資産がオンボーディングにも活用されている。
AI活用が個人任せでスキル差が広がり、生産性と品質を測れず投資判断ができなかった。AIと人の役割やAI生成コードのレビュー基準も不明確だった。
CASE 05本番稼働中・保守運用継続受託システム開発オペレーション部門の業務基盤を再設計 — 主要業務の処理時間を平均42%削減
主要業務の処理時間を平均42%削減し、手戻りはほぼゼロに。残業が緩和され、高付加価値業務へ集中できるようになった。新人の立ち上がり期間も半減し、保守・拡張を継続している。
複数ツール間の手作業と転記が属人化し、ミス、再確認、残業が発生。新人教育にも時間がかかり、継ぎ足しのシステムが改善を妨げていた。
CASE 06標準運用として稼働中受託システム開発人材評価レポート作成のAI化 — シニアコンサルタントの知見を仕組みに
レポート作成時間を平均70%短縮し、若手でも一定品質を維持。シニアは難しい案件や顧客対応に集中でき、対応余力が増えた。退職時にも知見が失われにくい仕組みになった。
レポート作成がシニア人材の手作業に依存し、評価基準や表現が暗黙知になっていた。対応量がシニアの稼働に制約され、若手だけでは品質を維持できなかった。
CASE 07稼働継続中AI・ITフリーランスエージェントテックリード1名を短期補強 — 稼働1ヶ月でレビュー体制が回る状態に
稼働1ヶ月でレビュー滞留を解消し、リリース頻度が安定。レビューを通じて基準が言語化され、若手の設計力も向上した。マッチング評価は稼働後も更新している。
社内に設計レビューを担える人材がおらず、レビューが滞留。技術的負債への不安がある一方、採用には時間がかかり、選考基準も明確でなかった。
CASE 08継続支援中AI・ITフリーランスエージェント社外CTOとして技術判断を担当 — 技術選定から開発組織づくりまで
週次の技術判断により開発が再始動し、約3ヶ月で初期リリース。提案の品質とコストを確認でき、判断ログが引き継ぎ資産になった。採用基準と組織計画も整備した。
技術面の相談相手がおらず、技術選定や外部パートナーの判断が停滞。見積もりや提案を評価できず、常勤CTOを採用するには早い段階だった。
開発の相談は、初期段階からお寄せください。
課題整理やアイデア段階のご相談も歓迎しています。 生成AI活用の検討、開発体制の強化、新規事業の立ち上げなど、 テーマやフェーズに応じて適切な進め方をご提案します。