同じモデルでも、業界が変わればやることは全く違います。どのデータに接続するのか、どの権限を通すのか、誤った回答の代償はどれほどか。現在はインテリジェント製造と高等教育・職業教育の2つに注力しています。
この2領域に共通するのは、知識集約的で人の入れ替わりが速く、失敗のコストが高いことです。AI はこの3点に測定可能な改善をもたらせます。
よくある課題
私たちの進め方
主な成果物
よくある課題
私たちの進め方
主な成果物
以下の領域も同等に成熟した提供経験があり、AI 導入の最初のパイロットとして適しています。
よくある課題
私たちの進め方
主な成果物
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私たちの進め方
主な成果物
よくある課題
私たちの進め方
主な成果物
よくある課題
私たちの進め方
主な成果物
製造業のお客様が海外市場へ広げるとき、最初にぶつかるのは技術ではなく、コンプライアンスデータの準備と立証です。この2つの高頻度な場面をプラットフォームにしました。
ESG データの収集・検証・証明
越境サプライチェーンを持つ企業向け。アンケート・メール・帳票に散在するサプライヤー ESG データを AI が自動で収集・整形し、重要データをブロックチェーンで証明します。グリーン対応が Excel の催促作業に依存しなくなります。
PPWR 対応度の確認とギャップ分析
EU へ輸出する包装・消費財企業向け。PPWR の条文を実行可能なチェックリストに変えます。包装リストと BOM を起点に、リサイクル性・再生材含有率・減量要件を項目ごとに照合し、ギャップ一覧、技術文書、年次管理台帳を出力します。
本プラットフォームが提供するのはデータ整理とギャップ分析であり、法律上の助言やコンプライアンス上の結論ではありません。正式な結論は、実際の資料に基づき専門機関が確認する必要があります。
どこから手を付けるか決めかねている場合、まず社内ナレッジアシスタントをおすすめします。期間が短くリスクが低く、最も早く実際の効果を確認できます。
最も堅実な起点です。データは社内にあり、使うのは社員で、誤りは人がカバーできます。最初の AI プロジェクトとして価値を確かめるのに適しています。
顧客やチャネル向けの Q&A と支援。効果は人員と応答速度に直接表れますが、回答精度とコンテンツ安全性の要求は高くなります。
既存業務に AI を組み込みます。資料審査、コンプライアンスデータの集約、レポート生成。効果は最も明確ですが、既存システムとの深い連携が必要です。
お客様のデータと権限の条件で実現できるかをまず判断し、段階的な進め方をご提案します。できない約束や誇張はしません。