AI導入コンサルティング

01

// USE CASE DISCOVERY

「何にAIを使うか」から始める

AI導入でつまずく原因の多くは、技術ではなく、適用する業務の選び方にあります。業務の流れと課題を整理し、AIで効果が出やすい業務を見極めます。

業務フローと課題の整理
AIの適用候補の洗い出し
効果と実現難易度による優先順位付け

>> IMPACT × FEASIBILITY

02

// DATA READINESS

データと環境を確認する

AIの精度は、利用できるデータの質と量に左右されます。社内データの所在や形式、取扱いの制約を確認し、実現可能な構成を検討します。

利用可能なデータの所在と形式の確認
個人情報・機密情報の取扱い制約の整理
クラウドLLMとローカルLLMの選択方針

>> DATA READINESS

03

// PROOF OF CONCEPT

小さく検証し、効果を確かめる

限定した範囲でプロトタイプを構築し、回答精度・処理速度・運用コストを実データで検証します。評価の基準を事前に決めておくことで、本番化の判断を明確にします。

if (accuracy >= target && cost <= budget) {
proceed_to_production();
}

評価基準と成功条件の事前定義
実データによる精度・速度・コストの検証
本番化に向けた課題の整理と提案

>> GO / NO-GO

04

// GOVERNANCE

AIガバナンスと社内ルール

従業員が安心してAIを使えるよう、入力してよい情報、出力内容の確認方法、責任の所在などを定めた社内ルールの整備を支援します。

生成AI利用ガイドラインの策定
入力禁止情報・利用可能なサービスの整理
出力内容の確認と責任分担の明確化

>> AI USAGE POLICY

05

// ENABLEMENT

社内に定着させる

AIは、使われてはじめて効果を生みます。部門ごとの活用方法を示す研修や、社内で活用を推進する担当者の育成を通じて、AI活用の定着を支援します。

部門・職種に合わせたAI活用研修
プロンプト作成の実践トレーニング
社内推進担当者の育成支援

>> ADOPTION

// ADDITIONAL SPECS

06 / 投資判断の支援

経営判断に必要な材料を整理します。

期待効果の定量化
導入・運用コストの整理
段階的な投資計画

07 / 成果物

検討の結果を、次の行動につながる形でまとめます。

課題整理シート・導入方針
PoC報告書・評価結果
社内利用ガイドライン

08 / 適したケース

AI活用の入口で迷ったときにご相談ください。

AIを導入したいが、何から始めるべきか分からない
生成AIの社内利用ルールを整備したい
PoCを実施したが、本番化の判断ができない

09 / DAIMUが提供する価値

提案だけで終わらず、開発まで一貫して対応します。

実装を前提とした、実現可能な提案
特定のAIサービスに依存しない中立的な選定
検討から開発・運用までの一貫対応

10 / 開発・運用への展開

検証で効果を確認できた施策は、そのまま本番開発へ移行できます。

AIエージェント・生成AIアプリケーションの開発
ローカルLLM基盤の構築
本番運用とLLMOps