K.S. Software Tech Ltd. AI Process Optimization

有明発|AI業務改善レポート 東京都江東区有明3

有明の明るい会議室で業務フロー図とデータ画面を見ながら導入計画を話し合う担当者
AI導入支援|有明から伴走

AI導入は、8つの工程で着実に進めます

プロジェクトが止まる原因は、技術よりも進め方の合意不足です。成果物と判断ポイントを先に決め、現状確認から運用改善まで段階的に進めます。

進め方と費用の目安を相談する
現場担当者が作業記録と業務手順書を机に並べて現状を確認する様子
工程 01・02
01

現状を聞く

担当者と作業の流れ、困りごと、目標を確認します。

02

データを確かめる

形式、欠損、履歴の長さから検証可能性を見ます。

業務改善の候補を付箋と指標で整理し優先順位を話し合う小規模チーム
工程 03・04
03

課題を絞る

効果、実現性、現場負荷で検証テーマを選びます。

04

PoCで確かめる

精度だけでなく、実際の業務に合うかを試します。

機械学習の検証結果をエンジニアと業務担当者が画面で確認する場面
工程 05・06
05

仕組みを実装

合意した要件で機械学習や業務自動化を組み込みます。

06

現場へ展開

操作手順と例外時の対応を決め、利用を始めます。

運用担当者が業務指標の推移を見ながら改善内容を記録する様子
工程 07・08
07

KPIを測る

導入前後の業務時間や処理品質を比べます。

08

継続して直す

利用状況を見て、再学習や手順の見直しを行います。

業務の流れをホワイトボードに描き成果物と判断時点を整理するプロジェクトチーム
段階ごとに判断できる設計

次へ進む条件を、先に決めます。

K.S. Software Tech Ltd.は、各工程の成果物と継続判断を開始前にすり合わせます。ヒアリング記録、データ確認結果、PoC評価、実装要件、KPI計画を順に共有するため、途中で課題が見つかった場合も進め方を調整できます。まず小さく検証します。

PoCの評価表を囲み実装へ進む条件を確認する業務チーム
判断ポイント 01

「精度が出たか」だけで、本実装は決めません。

業務適合性と運用負荷も確認

複数の業務帳票とデータ形式を見比べて不足項目を確認する担当者
判断ポイント 02

「データが足りない」なら、集め方から見直します。

記録方法やルールベース案も検討

対象業務やシステム連携の範囲を資料で確認しプロジェクト工数を見積もる打ち合わせ
費用の見立て

費用は、対象範囲と準備状況で変わります。

まず対象業務と検証範囲を整理し、工程ごとにお見積もりします。

  • 対象業務業務数と例外処理の複雑さ
  • データ整備欠損、形式の統一、履歴量
  • システム連携既存環境や外部調整の難易度
  • 運用体制担当者、権限、保守方法

範囲を絞ったPoCから始め、結果を見て次の投資を判断できます。

処理時間と業務品質の推移を並べて導入前後を比べるKPI画面
運用後も確認 効果測定の軸

KPI

業務時間などの業務指標と、精度などの技術指標を分けて追います。

有明の打ち合わせスペースで業務課題と導入相談を落ち着いて話す二人
初回相談

現状に合わせた工程案をお伝えします。

対象業務とデータ状況を伺い、検討範囲を整理します。具体的な資料が揃っていなくても、今わかる範囲からお聞かせください。

送信後、相談内容を確認してご連絡します。

工程ごとの期間と成果物を並べて確認するプロジェクト計画資料
期間とデータの目安

準備状況で期間を調整します。

  • 1〜2週現状確認、業務データの確認
  • 4〜8週テーマを絞ったPoCの目安
  • 個別設計実装、展開、運用改善

取引記録、操作ログ、帳票、センサー値などを確認します。データが少ない場合は、記録期間の延長やルール方式も検討します。