AiDoLabの会社概要と導入実績

実務に基づくAI導入の初回相談(ケース重視)

既存業務の具体的なシナリオを基に、導入方針と段階的な実装計画を提示します。初回相談では貴社の現状課題に即した事例を交えて検討します。

製造ラインの自動検査、カスタマーサポートの自動応答、営業予測の精度向上など、実際の導入ケースを参照しながら現実的なロードマップを作成します。費用対効果の見積もりや必要データの洗い出しも実施します。

コンサルティングのイメージ
ケース別の段階的アプローチ
各社の業務フローに合わせて、PoC設計→本番移行→運用改善のフェーズ分割を行います。過去の事例を参照したリスク低減策を提示します。
チームミーティングの写真
ケーススタディ主導

実務に即したAI導入ケースとシナリオ

AiDoLabは、実際の業務シナリオと具体的なケーススタディを起点にAI導入を進めます。顧客からのヒアリングで現場の決定ポイントを把握し、効果測定が可能な指標と段階的実装計画を提示します。例えば、物流現場ではピッキング時間の短縮を目的に画像認識と工程最適化を組み合わせ、導入後3ヶ月で運用ルールを確立した事例があります。別のケースでは、コールセンターの問合せ分類を段階的に自動化し、まずは回答候補提示の仕組みを導入してから応答自動化へ移行することで、現場の受け入れを高めた実績があります。当社は過度な成果の約束を行わず、観測可能な指標と改善サイクルに基づいてPDCAを回すことを重視します。

ケーススタディによる設計
段階的導入とPoC
運用定着と改善サイクル
ステップで見る導入プロセス

導入はシンプルな段階に分けて進めます

現場に根ざしたシナリオ設計で無駄を削減

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現状把握と課題の可視化

業務ヒアリングとデータの棚卸し

現場インタビューとログ分析により、AI化の優先領域を特定します。目的変数の明確化、評価指標の定義、既存システムとの接続性確認を行い、実装に必要なデータの品質や量を具体的に評価します。過去事例を参照し類似ケースの導入要件を比較検討します。

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PoCで仮説検証

小規模実験で現実的な効果を測定

短期間のPoCで仮説の妥当性を検証し、評価指標に基づいて期待値を定量化します。モデルの運用コストや推論速度、現場での使い勝手を確認し、本番移行の可否と段階計画を決定します。

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本番導入と運用改善

段階的展開と運用定着支援

本番ではモニタリング体制と障害対応フローを整備し、定期的なモデル再評価とデータ品質チェックを実施します。現場の運用負荷を考慮したインターフェース設計と教育プランで定着を支援します。

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