AI 導入支援コンサルティング
企業の AI 活用を成功に導く包括的サポート
walk-with-ai の AI 導入支援コンサルティングは、企業の特性と課題に合わせた実践的なアプローチで、AI 技術の導入から運用まで一貫してサポートします。
🎯 サービス概要
フェーズ 1: 現状分析・戦略策定
期間: 2-4 週間
実施内容
- 業務プロセス分析: 現在の業務フローと課題の詳細調査
- データ資産調査: 利用可能なデータの品質・量・アクセス性評価
- 技術環境調査: 既存 IT インフラとの親和性評価
- ROI 試算: 投資対効果の定量的分析
- リスク評価: 技術的・組織的リスクの洗い出し
成果物
- 現状分析レポート
- AI 活用戦略書
- 実装ロードマップ
- 予算計画書
フェーズ 2: 技術選定・設計
期間: 3-6 週間
実施内容
- AI 技術選定: 課題に最適な機械学習・深層学習手法の選択
- アーキテクチャ設計: システム全体の技術アーキテクチャ策定
- データパイプライン設計: データ収集・前処理・学習の流れを構築
- セキュリティ設計: AI 系システムのセキュリティ要件定義
- 運用設計: 継続的な学習・更新プロセスの設計
成果物
- 技術仕様書
- システムアーキテクチャ図
- データフロー設計書
- セキュリティ要件書
フェーズ 3: プロトタイプ開発・検証
期間: 4-8 週間
実施内容
- MVP 開発: 最小限の機能でプロトタイプを構築
- モデル学習: 実データを使用した AI モデルの学習・調整
- 性能評価: 精度・処理速度・リソース使用量の評価
- ユーザビリティテスト: 実際の利用者による使い勝手の検証
- 改善提案: テスト結果を基にした改善案の提示
成果物
- プロトタイプシステム
- 性能評価レポート
- ユーザビリティ評価結果
- 改善提案書
フェーズ 4: 本格導入・運用体制構築
期間: 6-12 週間
実施内容
- 本番システム構築: スケーラブルな本番環境の構築
- データ品質管理: 継続的なデータ品質監視体制の確立
- モニタリング体制: システム稼働状況・AI 性能の監視仕組み
- チーム研修: 内部チームのスキル向上とナレッジ移転
- 運用手順書作成: 日常運用から障害対応までのマニュアル整備
成果物
- 本番システム
- 運用マニュアル
- 監視ダッシュボード
- 研修資料
💼 対象業界・ユースケース
製造業
- 品質検査の自動化: 画像認識による不良品検出
- 予知保全: センサーデータを活用した設備故障予測
- 需要予測: 過去データから生産計画の最適化
小売・EC
- 需要予測・在庫最適化: 売上データから最適な在庫レベルを算出
- レコメンドシステム: 顧客行動分析による商品推薦
- 価格最適化: 競合分析と需要予測による動的価格設定
金融・保険
- 与信判定: 機械学習による信用リスク評価
- 不正検知: 取引パターン分析による異常検知
- アクチュアリー分析: 保険料算定の高度化
医療・ヘルスケア
- 診断支援: 医療画像解析による診断精度向上
- 薬剤開発: AI による候補物質の探索
- 患者管理: 電子カルテデータの活用
💰 料金体系
スタンダードプラン
価格: 300 万円〜
- フェーズ 1-2 の実施
- 基本的な技術選定・設計支援
- 月 2 回のオンライン会議
- メール・チャットサポート
プロフェッショナルプラン
価格: 600 万円〜
- フェーズ 1-3 の実施
- プロトタイプ開発まで含む
- 週 1 回のオンライン会議
- 優先サポート対応
エンタープライズプラン
価格: 1,000 万円〜
- フェーズ 1-4 の完全実施
- 本格導入・運用体制構築まで
- 専任コンサルタントの配置
- 24 時間サポート対応
📈 成功事例
製造業 A 社
課題: 品質検査工程の人的負荷軽減 解決策: 画像認識 AI による自動検査システム 成果: 検査時間 50%削減、検出精度 15%向上
小売業 B 社
課題: 在庫過多・欠品の発生 解決策: 需要予測 AI システムの導入 成果: 在庫回転率 20%改善、売上機会損失 30%削減
関連サービス・リソース
- DX 支援サービス - AI 導入と合わせたデジタル変革のサポート
- 実績・事例 - 多様な業界での AI 導入成功事例
- サービスについて - walk-with-ai の使命と価値提案
- ブログ - AI 技術の最新動向と実践的な知識
- チュートリアル - AI 開発の実践ガイド
🚀 次のステップ
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