AI オペレーション — AI で既存業務を変革する

最新の AI 環境をフル活用し、既存業務の改革を「きっかけ」から「完成」までフルサポートします。 業務課題の発見・デジタル戦略の策定・要件定義・システム構築まで、一気通貫で伴走します。

1. デジタル戦略の要件具体化

「何を変えればいいかわからない」というフェーズから伴走します。 現場の業務を AI の視点で分析し、最も効果の高い改革ポイントを特定します。

• 業務フローの AI 診断 — 既存の業務プロセスを可視化し、AI・自動化で削減できる工数とコストを試算
• AI 活用ロードマップの策定 — ChatGPT / Claude / Gemini 等の最新 AI を前提に、半年〜3 年の段階的な改革計画を作成
• PoC（概念実証）の企画・実施 — 実際の業務データで AI の効果を検証し、投資判断の根拠を提供
• AI ツールの選定・導入設計 — 業務特性に合った AI サービス・API を比較評価し、最適な組み合わせを提案
• ベンダー提案の技術レビュー — 外部ベンダーの AI ソリューション提案を技術的観点から評価し、適正な発注判断をサポート

2. システム要件定義の内製化

「何を作るべきか」を自社で定義できる力をつけます。 AI を活用して要件整理そのものを高速化しながら、ベンダー任せからの脱却を支援します。

• AI を活用した業務ヒアリング — 生成 AI で会議録を自動構造化し、要件の抜け漏れを検出。ヒアリング品質を底上げ
• ビジネス要件→技術要件の翻訳 — 現場の「こうしたい」を、開発チームが実装できる仕様書に分解。AI で類似要件の参照・ドラフト作成を効率化
• 非機能要件の網羅的定義 — パフォーマンス・セキュリティ・可用性・運用保守など、見落としがちな要件をチェックリストで漏れなく整理
• 要件定義テンプレート・プロセスの整備 — 再利用可能なヒアリングシート・要件定義書・レビュー基準を構築し、属人化を排除
• 社内要件定義チームの育成 — 実プロジェクトに OJT 形式で伴走しながら、自走できるチームを育成

3. システムの内製化支援

AI 開発ツールを最大限に活用し、少人数でも高い生産性を実現する開発体制を構築します。

• AI 駆動の開発環境構築 — GitHub Copilot・Claude Code・Cursor 等の AI コーディングツールを導入し、開発速度を飛躍的に向上
• 内製化ロードマップの策定 — 現在の外注比率・技術スタック・チーム体制を評価し、段階的な内製移行計画を設計
• 技術スタックの選定と標準化 — AI との親和性・チームスキル・採用市場を考慮した技術選定と、社内標準の確立
• 開発プロセス・CI/CD の整備 — Git 運用、コードレビュー、自動テスト、デプロイパイプラインなど、モダンな開発基盤を構築
• エンジニア採用・育成の支援 — AI 時代に求められるスキル要件の定義、技術面接の設計、オンボーディングプログラムの整備

進め方

フェーズ	期間目安	内容
アセスメント	2〜4 週間	現状把握・課題整理・優先度付け
パイロット	1〜3 ヶ月	小規模領域での PoC・プロセス試行
本格導入	3〜6 ヶ月	プロセス整備・チーム立ち上げ・ツール導入
自走化	6 ヶ月〜	定着支援・定期レビュー・段階的な自立

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