製造・金融・小売・医療など幅広い業界で、AI活用・DX推進を軸に 具体的な業務改善成果を実現してきました。
大手製造メーカー（従業員5,000名）
設計書・仕様書の作成に多大な工数がかかっており、ベテラン技術者の負担が深刻化していた。
過去の設計書データを学習させたRAGシステムを構築し、設計書の自動ドラフト生成を実現。
設計書作成工数60%削減、ベテラン技術者の本来業務への集中時間が2倍に増加。
地方銀行（資産1兆円規模）
膨大な社内規程・マニュアルの検索に時間がかかり、問い合わせ対応の効率が低下していた。
金融規制に対応したガードレールを設けた上で、RAGベースの社内文書検索システムを構築。
問い合わせ対応時間45%短縮、回答精度の向上により顧客満足度も改善。
全国チェーン小売業（店舗数300店）
経験と勘に頼った発注管理により、在庫ロスと機会損失が慢性的に発生していた。
POSデータ・天気・イベント情報を組み合わせた需要予測モデルを構築し、自動発注システムと連携。
需要予測精度35%向上、在庫ロス削減により年間数億円のコスト改善を実現。
総合病院（病床数500床）
診療報酬請求・レセプト処理などの定型業務が人手に依存しており、残業が常態化していた。
RPA・AIを組み合わせた業務自動化システムを構築。医療法規制に準拠した安全な設計を実現。
定型業務の80%を自動化、残業時間を月平均40時間削減。スタッフの患者対応時間が増加。
大手物流会社（従業員2,000名）
AI活用の重要性は認識しているが、現場でのAI活用が進まず、投資対効果が出ていなかった。
役職・業務内容別にカスタマイズされた研修プログラムを設計・実施。ハンズオン形式で実践力を養成。
研修後3ヶ月でAI活用率が3倍に向上。業務効率化の自主的な取り組みが各部門で生まれた。
SaaS企業（従業員300名）
開発速度の向上が競争優位の鍵だが、エンジニアの採用が困難で生産性向上に限界があった。
コードレビュー・テスト生成・ドキュメント作成にLLMを統合した開発支援環境を構築。
開発生産性50%向上、バグ発生率30%低下。エンジニアの満足度も向上し採用競争力が強化。
大手金融・事業会社向け 全社AI活用推進支援
各部門で生成AIやデータ活用のニーズは高まっていたものの、利用ルール・データ連携・セキュリティ・運用体制が整理されておらず、PoC止まりになりやすい状態だった。
業務ユースケース、必要データ、AI利用範囲、セキュリティ要件、運用体制を整理し、全社で活用可能なAI基盤構想を策定。RAG、権限管理、ログ管理、プロンプト管理、モデル利用方針を含めたロードマップを設計。
部門ごとの個別AI活用から、全社横断で展開可能なAI活用方針へ整理。PoC、基盤構築、業務展開までの実行計画を明確化し、経営判断に必要な検討材料を整備。
コンサルティング企業・事業会社向け 社内文書活用支援
社内に提案書、議事録、マニュアル、過去案件資料が蓄積されている一方で、必要な情報を探すのに時間がかかり、担当者の経験に依存した属人的な情報活用になっていた。
社内文書を対象に、RAGを活用した検索・回答支援の仕組みを設計。文書分類、メタデータ整理、検索精度検証、回答品質評価、参照元表示のルールを整備し、業務利用に耐えうるナレッジ活用環境を構築。
過去資料の検索・要約・比較が可能となり、提案準備や調査業務の時間短縮に貢献。属人的だったナレッジ活用を、組織として再利用できる状態へ改善。
小売・EC企業向け 在庫最適化支援
経験と勘に頼った発注管理により、欠品・過剰在庫・在庫ロスが慢性的に発生していた。商品ごとの販売傾向や季節要因、キャンペーン影響が十分に可視化されていなかった。
POSデータ、在庫データ、天候、イベント、販促情報を組み合わせた需要予測モデルを設計。予測結果を発注業務と連携し、商品別・店舗別に適正在庫を判断できる仕組みを構築。
需要予測精度の向上により、在庫ロス削減と欠品抑制を実現。発注判断の属人化を防ぎ、データに基づく在庫管理体制へ移行。
バックオフィス・営業部門向け AI活用定着支援
議事録作成、メール文面作成、提案書のたたき台作成、社内問い合わせ対応など、日常業務に多くの手作業が発生していた。一方で、生成AIの活用方法や社内ルールが定まっておらず、利用が一部の社員に限定されていた。
業務ごとの生成AI活用ユースケースを整理し、プロンプトテンプレート、利用ルール、チェック体制を整備。営業・管理部門向けに研修を実施し、実業務で使える形に落とし込んだ。
議事録作成、文書作成、調査業務などの定型作業を効率化。生成AIを個人利用ではなく、組織全体で安全に活用できる運用体制を構築。
