導入事例・支援イメージ
AI導入、Enterprise RAG、FDE、AI Call Centerなど、企業ごとの課題に合わせた支援イメージをご紹介します。
現在掲載している内容は想定ユースケースです。実案件は公開許可をいただいたものから順次追加します。
想定ユースケースとは
想定ユースケースとは、実際の導入実績ではなく、ご支援可能な内容を具体的にイメージしていただくための一例です。課題・原因・支援内容・効果は、業種ごとに典型的なケースをもとに構成しています。実案件は公開許可をいただいたものから順次追加します。
※「想定ユースケース」は実際の導入実績ではなく、ご支援可能な内容の一例です。実案件が完了次第、順次実績として公開します。
Enterprise RAG
製造業
課題
社内文書が分散し、必要な情報を探すのに時間がかかる
原因
技術資料が部署ごとに個別管理され、検索の仕組みが整備されていなかった
導入内容
権限管理・引用表示・監査ログを含むEnterprise RAGを設計
PoC
対象部署の文書を中心にPrototypeを構築し、検索精度とアクセス制御を検証
効果
検索時間の短縮、回答根拠の可視化、問い合わせ工数の削減
今後
対象部署を拡大し、全社的なナレッジ基盤として展開予定
ROI（試算）
想定ROI 約2〜3ヶ月
工数削減（試算）
検索工数 約60%削減（試算）
導入ステップ
- 対象文書・データソースの整理
- 権限設計・RBAC設定
- Prototype開発
- PoC検証
- 本番環境への移行
FDE / AI推進責任者
IT・SaaS
課題
AI活用を進めたいが、社内に推進担当がおらず着手できない
原因
経営層はAI活用に前向きだったが、旗振り役が不在で着手できずにいた
導入内容
FDEが現場ヒアリングとPoC設計を行い、実運用まで伴走
PoC
優先度の高い業務テーマを1つ選定し、4週間程度のPoCで効果を検証
効果
意思決定スピードの向上、社内のAIリテラシー向上
今後
効果検証済みのテーマから順次実運用へ移行し、対象業務を拡大
ROI（試算）
想定ROI 約3〜4ヶ月
工数削減（試算）
意思決定リードタイムの短縮（定性評価）
導入ステップ
- 業務ヒアリング
- 課題の構造化・優先順位付け
- PoC設計・実行
- 実運用テスト
- KPI確認・改善
AI Call Center
EC・小売
課題
配送確認・返品対応の電話問い合わせが多く、対応工数がかかる
原因
受注増に伴い電話問い合わせが急増し、営業時間内に対応しきれていなかった
導入内容
配送確認・返品受付を自動応答するAIコールセンターを導入
PoC
配送確認・返品対応の2シナリオに絞ってSaaS型を試験導入
効果
電話対応工数の削減、営業時間外の一次対応の実現
今後
対応シナリオを拡充し、他の定型問い合わせにも展開予定
ROI（試算）
想定ROI 約1〜2ヶ月
工数削減（試算）
電話対応工数 約40%削減（試算）
導入ステップ
- 問い合わせ内容の分析
- 自動応答シナリオ設計
- SaaS型導入・設定
- テスト運用
- 本稼働・改善
AI業務改善
専門商社
課題
見積書作成や請求書処理など、定型業務に時間がかかる
原因
見積・請求業務が手作業中心で、担当者ごとに処理方法が異なっていた
導入内容
業務フローを可視化し、AIとワークフロー自動化で定型業務を効率化
PoC
請求書処理フローを対象にPoCを実施し、自動化範囲を検証
効果
バックオフィス業務工数の削減、入力ミスの削減
今後
見積作成フローにも自動化範囲を拡大予定
ROI（試算）
想定ROI 約2〜3ヶ月
工数削減（試算）
バックオフィス工数 約30%削減（試算）
導入ステップ
- 業務フローの可視化
- 自動化対象の選定
- ツール選定・設計
- 導入・移行
- 運用改善
AI SaaS PoC
スタートアップ
課題
AI SaaSの構想はあるが、投資判断の前に実現可能性を確認したい
原因
構想段階のプロダクトについて、開発着手前に技術的実現性を確認する必要があった
導入内容
2〜4週間の短期PoCでコア機能の技術検証とユーザー体験を確認
PoC
コア機能に絞った短期PoCで技術検証とユーザーテストを実施
効果
投資判断材料の獲得、開発リスクの早期発見
今後
検証結果をもとに本開発フェーズへ移行するかを判断予定
ROI（試算）
投資判断材料の獲得（定性評価）
工数削減（試算）
開発リスクの早期発見
導入ステップ
- 要件整理
- プロトタイプ設計
- PoC開発
- ユーザーテスト
- 検証結果のレポーティング
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