AI・データ分析業務に合わせるAI
問い合わせ対応、文書検索、情報抽出など、利用場面を絞って設計。人が確認する工程も含めて業務に組み込みます。
01 AI & DATA
AI・データ分析
データを、
次の意思決定へ。
AIを導入することではなく、業務に変化を生むこと。課題の整理から小さな検証、データ基盤の構築、現場への導入まで、一つのチームで支援します。
PARTNERSHIP
Snowflake パートナー
TECHNOLOGY
BigQuery
Cloud Run
Cloud SQL
Google Cloud
BigQueryCloud RunCloud SQL業務から成果物へ / 支援の流れ
進め方を詳しく ↗- 01導入相談
- 02PoC
- 03本開発
- 04運用・改善
01 OUR APPROACH
AIで何ができるかより、どの仕事を変えるか。
散らばったデータ、繰り返す確認作業、経験に依存する判断。業務とデータの両面から、取り組む順番を整理します。
- 生成AIを使いたいが、対象業務が決まらない
- Excelや複数システムにデータが分散している
- 精度・情報管理・費用対効果を先に確かめたい
分析できるデータへ
SnowflakeやGoogle Cloudを活用し、収集・統合・権限・可視化まで一貫したデータ活用の土台を整えます。
検証から実際の運用へ
検証時の精度だけでなく、運用コストや担当者の使いやすさまで見据えて、本開発への判断材料をつくります。
03 HOW WE WORK
段階を分けて、着実に進める。
前の段階でわかったことを、次の判断に。途中のフェーズからでもご相談いただけます。
- 01
導入相談
対象業務と優先順位を整理
- 02
PoC
効果・精度・実現性を検証
- 03
本開発
既存業務とつながる仕組みへ
- 04
運用・改善
利用状況を見ながら継続改善
費用・期間は、対象範囲・既存環境・必要な成果物によって変わります。
検討段階から相談内容を選ぶDESIGN / VALIDATE / OPERATE
精度だけでなく、仕事が回るか。
検証で良い回答が出ても、利用権限、資料の更新、確認する人の負担が整わなければ業務へ導入できません。データ・判断・実行を分けて設計し、どの結果を人が承認するかまで明らかにします。
普段の業務と例外を含む評価データを用意し、準備に使ったデータと分けて確認する。
回答や集計値から元の資料・データに戻り、根拠と更新日時を確認できるようにする。
誤回答、権限外の参照、処理失敗の扱いを決め、手動で対応する経路を残す。
04 START A PROJECT
最初の一歩を、明確に。
- 01
相談する
要件が決まっていなくても、現状や困っていることから伺います。
- 02
範囲・成果物・見積もりを確認
対応内容、費用、期間、対象外の作業を確認。追加作業は実施前に協議します。
- 03
合意したフェーズから開始
契約条件を確認して着手。次のフェーズは、成果と必要性を見て検討できます。
05 QUESTIONS
ご相談の前に。
Q.PoCだけでも相談できますか？＋
はい。検証対象、評価方法、成果物を相談し、PoCの範囲を決めます。本開発に進むかは、結果を確認してから判断できます。
Q.データが整理されていなくても大丈夫ですか？＋
現在のデータの所在や形式から確認します。整備が必要な場合は、AI開発と分けて作業範囲をご提案します。
Q.SnowflakeとGoogle Cloudの両方が必要ですか？＋
必須ではありません。既存環境、データ量、権限管理、運用体制を踏まえて、適した構成を検討します。
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