お客様自身が課題を設定できる状態をつくる
主な支援
- 個別相談会
- ハンズオン・実践教育
- データ活用の考え方の教育
- BI・RPA・AI・IoT等の得意不得意の理解
- 業務を振り返り、課題として言語化する支援
目指す状態
お客様自身から改善テーマや課題が出てくる状態。
データ活用を軸に、お客様自身が課題を設定できる状態をつくり、実際の課題を解決しながら、人・データ・基盤をAI-Readyにしていく支援。
お客様自身から改善テーマや課題が出てくる状態。
まず製品に縛られず最適解を考える。WA製品で実現できる場合は当社が主体となり、それ以外は専門ベンダーとのHUBになる。
AIを使うこと自体を目的にせず、BIや既存システムで解く方がよければそちらを選ぶ。
課題が明確でない段階から、業務の振り返り方・データ活用の考え方・ツールの得意不得意を身につけてもらう。
お客様から出てきた課題を一緒に深掘りし、必要なデータを整え、最適な手段で解決まで持っていく。
AIが有効そうなテーマでは、既に蓄積した業務理解とデータを使い、小さく実用性を検証する。
| 観点 | 一般的な内製化 | 当社が目指す内製化 |
|---|---|---|
| ゴール | ツールを自分で操作できる | 自社の業務を振り返り、課題を設定し、データ活用による解決方法を考えられる |
| 学ぶこと | 画面操作・機能 | 課題設定、データを見る観点、ツールの得意不得意、スモールスタートの考え方 |
| 成果 | 自分でボードを作れる | お客様自身から「この業務を改善したい」「このデータを使えないか」とテーマが出る |
| 強み | 考え方 |
|---|---|
| 課題抽出まで含む | 要望をそのまま受けず、背景にある手作業・判断遅延・属人化などの本質課題まで掘り下げる。 |
| 製品ありきにしない | まず課題に対する最適解を考える。WA製品が適していれば当社自身で設計・実装する。 |
| 専門ベンダーとのHUB | カメラ、IoT、AI、SaaS等、他社技術が適切なら、その領域に強いベンダーと連携し、業務・データの文脈を保ったまま解決を進める。 |
| データが蓄積される | 課題を解く過程で、紙・Excel・設備・カメラ等の情報がデータ化され、整理・統合・蓄積されるケースが多い。 |
業務課題を棚卸しし、複数の要望を「目的・実現手段・優先度・担当・スケジュール」まで整理。
経営指標の要望から、必要な財務科目・会社別計算ロジック・年度／実績計画の切替まで具体化し、データ構造とBI画面へ落とし込んだ。
手書き・Excel転記・停止理由が残らないという課題に対し、設備ログとタブレット入力を組み合わせ、小さくデータ収集・可視化を開始。
AIを使うことから始めるのではなく、業務課題を整理した結果、AIが有効そうなテーマについて実データに近い形でPoCを実施。