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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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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。
現場に根ざしたシナリオ設計で無駄を削減
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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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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