調達トリレンマの時代に必要な戦略的サプライヤーマネジメントの仕組み作り
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生成AIやAIエージェントなどの技術革新は、企業の業務プロセスを効率化し、競争力を高める可能性を秘めています。しかし、多くの企業がAI導入に挑戦しているものの、成功している企業は少数派です。その理由として、技術的なハードル、人材不足、データの質と量、従来の業務プロセスの見直しが挙げられます。
また、一般的なITシステム開発とは異なり、AIの業務導入には業務部門(業務ユーザー)とIT部門(システムエンジニア)の他に、AIの専門家であるデータサイエンティストが関与します。登場人物が増えることでプロセスが複雑になり、その結果、要望や要件に矛盾が生じやすくなります。これがAIの業務導入における特有の障壁となります。
当社では数々のAIの業務導入実績を基に、以下のAI業務導入支援コンサルティングサービスを提供しています。これらのサービスを通じて、AI業務導入における障壁を取り除き、企業のAI業務導入を成功に導きます。

POINT 1
業務ユーザーとデータサイエンティストの間に立ち、AI構築を支援します。現行業務を分析し、業務課題を確認してAIによる業務改善の目的を定義します。その内容に基づいてAIの要件定義を実施し、業務ユーザとの合意形成を支援します。
AIの精度向上には高品質なデータが必要です。社内で利活用可能なデータは何か、どのような形式で取り込むのかなどを適切に助言・レビューし、AIの精度向上に寄与します。
POINT 2
データサイエンティストとシステムエンジニアの間に立ち、業務要件・AI要件に従い、システム要件定義、アーキテクチャ設計、各種テストなどシステム基盤構築を支援します。また、AIの精度向上に向けた取り組みは常に行われるため、システム仕様の変更が必要になる場合があります。システム/AI開発それぞれの進行状況、全体スケジュール、精度などを総合的に管理し、タスク/スケジュールの見直しなどの判断を支援します。
POINT 3
業務ユーザー、データサイエンティスト、システムエンジニアの間に立ち、AI運用支援、AI業務定着化を支援します。AIが出した結果(精度)のモニタリング対応、システム障害における運用フローを設計し、AI運用が適切に回るように支援します。業務ユーザに対する説明会や、業務ユーザーからのフィードバックの仕組みの構築、フィードバック対応を行い、AIによる業務改善の定着化を支援します。
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成果を生むAIを導入するためには(後編)
成果を生むAIを導入するためには(前編)
変革に必要な真のデジタル技術活用とは