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事業内容

構想・開発・評価の3つで、どの段階からでもご相談いただけます

相談の始まり方

GZEDは業務の整理から評価まで一貫して担えます。いまどの段階にいるかで、入り口が変わります。

何をAI化するか決まっていない
業務整理から評価まで一貫して担当します
業務・データ整理・構想 →
構想や要件はすでにある
既存の構想を具体化し、設計・実装します
カスタムAI開発 →
既存AIの結果に課題がある
第三者として評価し、原因を特定します
開発支援・第三者視点評価 →
01

業務・データ整理・構想

Discovery & Strategy
業務・データ整理・構想のイメージ

「AIで何を置き換えるべきか」「どのデータから整えるべきか」「初期開発からどう本導入へ進めるか」を、業務とシステムの両面から設計します。単なるAIツール選定ではなく、As-Is業務の棚卸し、To-Be業務設計、評価指標、権限・運用設計まで含めて、実装につながるロードマップを作ります。

業務設計
業務棚卸し・As-Is / To-Be設計
受注、会計、在庫、問い合わせ、見積、報告書作成などの業務を分解し、属人化・手戻り・二重入力・判断待ちが発生している箇所を特定します。AI導入後の標準運用モデルまで設計します。
業務可視化 属人化解消 To-Be設計
データ基盤
BI・経営指標・データ連携設計
社内DB、SaaS、Excel、帳票に分散したデータを整理し、経営判断に必要なKPIやダッシュボードを設計します。AI導入前に必要なデータ整備やマスタ管理の課題も明確化します。
Power BI データ統合 KPI設計
導入計画
AI導入テーマ・優先順位の設計
複数のAI活用テーマを、実現可能性、業務インパクト、必要データ、既存システム連携、運用負荷の観点から評価します。試作で終わらせず、本導入に向けた検証設計を行います。
テーマ選定 ROI整理 ロードマップ

進め方

※以下はよくある進め方です。要件やプロジェクトの内容により、期間・工程は変動します。

01

構想策定・要件整理

1〜2ヶ月

AI導入の目的、対象業務、既存AIの利用状況、データ、既存システム、運用体制を整理します。

02

業務フロー・データ基盤再設計

2〜3ヶ月

As-Is / To-Be業務、必要データ、BI、データ基盤、既存システム連携の方向性を設計します。

03

評価指標・運用基準設計

2〜4週間

AIの性能評価、改善方針、根拠提示、未回答判断、セキュリティ、権限、運用要件を設計します。

04

AI導入判断・ロードマップ

2〜4週間

本導入の判断材料、開発範囲、優先順位、運用体制、横展開ロードマップを整理します。

02

カスタムAI開発

Custom AI Development
カスタムAI開発のイメージ

汎用AIを導入して終わりではなく、顧客固有のデータ、業務フロー、既存システム、セキュリティ要件に合わせて、実務で使えるAIシステムとして実装します。AI-readyデータ変換、業務特化AIエージェント、先端AIの検証・評価設計、既存システム連携まで一体で開発します。

AI-readyデータ変換
文書・Excel・図面・帳票の構造化
PDF、Excel、図面、請求書、見積書、商品マスタなどを、AIが検索・照合・判断に使える業務データへ変換します。単なるOCRではなく、レイアウト、表構造、メタデータまで扱います。
AI-OCR VLM DB化
業務特化AIエージェント
検索・突合・確認・書類生成の自動化
社内ナレッジ検索、規格・制度調査、見積作成、報告書作成、品質文書作成など、業務手順に沿ってAIが必要な情報を集め、根拠付きで回答・下書きを生成します。
RAG Tool Use 根拠提示
システム連携
既存DB・SaaS・ワークフロー連携
AIの出力を業務システムに接続し、確認、承認、ログ、例外処理まで含めて実運用に乗せます。初期開発で作った個別機能を、部門横断のAI基盤へ発展させます。
API連携 権限管理 運用ログ
先端AI検証・評価設計
業務に合わせたAI手法の選定・検証
LLM、VLM、マルチモーダルRAG、画像解析、時系列解析などを組み合わせ、対象データと業務要件に対して本当に使える精度が出るかを検証します。初期開発から本導入判断につながる評価指標・判断基準まで設計します。
LLM VLM 評価設計
独自データ活用
社内データを活かしたAI基盤構築
業務履歴、社内ナレッジ、商品マスタ、帳票、問い合わせログなど、企業ごとに蓄積されたデータをAIが扱える形に整理し、検索・推論・自動処理に接続します。
独自データ ナレッジ化 データ基盤
迅速なプロトタイプ開発
導入判断に使えるUI・ワークフロー実装
モデル単体の検証ではなく、担当者が触れる画面、入力・出力形式、確認フロー、ログ、例外処理まで含めたプロトタイプを短期間で構築し、本開発の判断材料を具体化します。
UI/UX 業務フロー 初期開発

進め方

※以下はよくある進め方です。要件やプロジェクトの内容により、期間・工程は変動します。

01

要件整理

1〜2ヶ月

お客様のデータ、業務、方針に沿って課題を抽出し、必要に応じてフィジビリティスタディを実施。課題に対して効果的なソリューションを提案します。

02

初期開発フェーズ

3〜6ヶ月

短期間で小規模な実装を行い、手法の有効性を検証します。最先端の技術を持つメンバーによって、迅速かつ高品質なプロトタイプを開発します。

03

本開発フェーズ

3〜6ヶ月

適切なUI/UXによってシステムを構築します。AIモデルだけでなく、業務画面、既存システム連携、権限、ログ、例外処理まで実装します。

04

運用

継続改善

試験運用、実運用を経てシステムを継続的に改善します。利用ログや評価結果をもとに、対象業務や利用部門を段階的に広げます。

03

開発支援・第三者視点評価

Review & Enablement
開発支援・第三者視点評価のイメージ

開発中・運用中のAIを調べ、性能と業務上の課題を明らかにして改善します。発注者側に立った第三者評価と、お客様自身が内製を進めるための支援を行います。すべてを引き受けるのではなく、必要なところだけに入る形も取れます。

性能評価
既存AIの性能評価・改善
すでに導入したAIが期待した精度や業務効果に届いていない場合に、評価データセットを設計して現状を数値化し、原因を特定します。モデル、データ、業務設計のどこに問題があるかを切り分けます。
評価設計 精度改善 原因切り分け
第三者評価
社内システムの第三者視点評価
ベンダーが開発したAI・システムを、発注者側の立場で評価します。性能、設計、運用上のリスクを洗い出し、受け入れ可否の判断材料をお渡しします。
ベンダー評価 リスク洗い出し 発注者支援
検収
評価指標・検収条件の設計
AI開発の契約前・契約中に、何をもって完成とするかを決めます。曖昧なまま進めて揉める箇所を、定量的な基準と検証手順に落とします。
評価指標 検収条件 検証計画
運用
セキュリティ・運用・権限設計
エンタープライズの監査に耐える権限設計、シークレット管理、ログ、例外処理を設計します。顧客のセキュリティ審査への回答も支援します。
権限設計 セキュリティ審査 運用設計
内製支援
内製・既存ベンダーへの開発支援
お客様の社内チームや既存ベンダーが開発を進められるよう、設計レビュー、実装支援、技術選定の助言を行います。すべてを引き取るのではなく、進められる体制を作ります。
設計レビュー 実装支援 技術選定

他社との役割分担

既存のコンサル・SIer・SaaSベンダーと置き換わるのではなく、共同プロジェクトとして役割を分けて進められます。

ITコンサル
業務設計、要件、導入計画
SIer・既存ITベンダー
稼働システム、連携、保守
AI製品・SaaSベンダー
標準機能、製品の保守・更新
GZED
業務構想、設計、実装、評価、標準化

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※構想の整理、カスタムAI開発、既存AIの評価・内製支援まで対応可能です。