個別設計 / 小規模 PoC から
いまの仕事に合う、
ツールと AI のかたち。
使い慣れた業務の流れを出発点に、必要な仕組みを考えます。AI が役立つ部分と、通常のツールで十分な部分を見極めながら、小さな試作と評価を通じて導入を検討します。
情報はある。
使えるかたちに整えたい。
- 紙や PDF に蓄積された資料から、必要な情報を探したい。
- 定型的な入力・整理・確認を、業務に合ったツールで支えたい。
- IT やセキュリティ、AI を、取り組みやすい方法で学びたい。
業務の流れから、設計する。
資料を活かす仕組み
紙・PDF の読み取り、情報整理、ナレッジベース化、自然な言葉での検索を検討します。回答だけでなく、参照元に戻って確認できる設計を重視します。
日々の作業に合うツール
既存の帳票や手順、利用環境を確認し、入力・検索・整理などの作業を支えるツールを個別に設計します。AI の導入自体を目的にせず、必要性と運用のしやすさを確かめます。
学びに取り組むきっかけ
ゲームやクイズを使った学習、社内研修、学習記録の活用などを検討します。学ぶ内容と利用者に合わせ、取り組みやすい体験を試作します。
業務ごとに、違う入り口を。
試作・検証イメージ / 匿名の検討例
設備・建設業｜蓄積された資料を探す
約30年分の紙・PDF 資料を対象に、OCR による読み取りからナレッジベース化、自然な言葉での検索へつなげる構想です。参照元を示し、元の資料を確認しながら利用する流れを検討しています。
読み取り品質、資料の日付の扱い、検索精度は検証中です。資料の状態や形式に応じて、整理方法と対象範囲を調整します。
教育・研修｜まず触れて、学んでみる
IT・セキュリティ・AI の学習を、ゲームやクイズで始めるイメージです。専門知識への入り口をつくり、社内研修や学習記録への活用も含めて検討します。
学習効果や合格率の向上を実証した事例ではありません。内容の正確さと、利用者に合う体験かどうかを評価します。
小さく確かめて、業務につなぐ。
- 01
ヒアリング
いまの業務と、解決したい課題を整理します。
- 02
対象・データの確認
扱う情報、利用権限、対象範囲と評価基準を決めます。
- 03
小規模 PoC
対象を絞った試作で、実際の業務に合うかを確かめます。
- 04
評価
出力の品質、使いやすさ、運用上の課題を確認します。
- 05
導入・運用設計
評価結果をもとに、導入の可否と管理・改善の進め方を検討します。
導入を考える前に。
掲載内容は、個別の業務に合わせた試作・検証の方向性です。完成済みの共通製品や、本番導入実績を示すものではありません。
データの利用権限、機密性、保存方法、利用者ごとのアクセス範囲を確認します。個人情報を含む場合は、その取り扱いも事前に整理します。
OCR・検索・AI の出力には誤りが生じる可能性があります。参照元を確認できる導線と、人による確認を前提に、評価結果に応じた導入・運用方法を検討します。
まずは、検証したいテーマから。
対象となる業務・資料・システムと、いま困っていることを整理するところから。小さく確かめるための相談内容を、一緒に考えていきます。
このページは、サービス紹介の構成・文言を検討するためのプロトタイプです。