お客様固有の業務課題に対し、RAG（社内ナレッジ検索）や予測・最適化モデル等の専用AIシステムを構築します。「PoC（概念実証）貧乏」に終わらせず、本番運用とROI（投資対効果）の達成まで一気通貫で伴走します。
社内のマニュアル、技術文書、過去の提案書をAIが学習し、即座に回答します。
Before: マニュアル検索に平均20分 / 複雑な場合にはベテランへの質問が殺到・重複
After: 検索時間が10秒に短縮 / 質問件数が70%削減
過去のデータから需要や故障を予測し、最適な計画を立案します。
Before: 発注量が担当者の「勘」頼み / 在庫過多と欠品が頻発
After: 需要予測精度が30%向上 / 在庫コスト20%削減
課題の本質を見極め、最適な技術を選定。
"流行りだから"ではなく、費用対効果と導入のしやすさから逆算したソリューション設計。
| Knowledge & Search | Prediction(ML) | Prediction(DL) | Optimization | |
|---|---|---|---|---|
| Use Case | 社内文書検索・FAQ自動応答・ナレッジ抽出 | 需要予測・在庫最適化 | 異常検知・パターン認識 | 配送ルート最適化・シフト作成・リソース配分 |
| Methods | LLM/RAG/Embedding | Time-series/Ensemble | Deep Learning/GNN | MIP/Metaheuristics/Robust Optimization |
| Tools | GPT, Claude, Gemini | Prophet, LightGBM, XGBoost | PyTorch, TensorFlow | Gurobi, CPLEX, OR-Tools |
| Infrastructure(共通基盤)Azure / AWS / Dify | ||||
※開発規模、技術難易度、データ量により大きく変動します。