AI・AIエージェント導入・運用支援

AI導入・AIエージェント

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ブランディング・コンサルティングについて

AI・AIエージェント導入・運用支援とは

現在、多くの企業がAI導入を掲げていますが、その多くが「実証実験(PoC)」の段階で停滞しているのが実情です。技術への期待とは裏腹に、現場での実運用に至り、明確な成果につながっているケースはまだ限られています。

本サービスの位置づけ

AI・AIエージェント導入・運用支援とは、実証実験段階での停滞を回避し、投資対効果の見立てを起点として、戦略立案から実装・運用・精度改善までを一気通貫で実現するご支援です。

「作って終わり」ではなく、運用フェーズで継続的に改善する仕組みづくりまでを射程に入れています。

本サービスが解決する3つの観点

AI導入は「ゴール」ではなく、成果を生み続けるための「スタート地点」と捉える
戦略と実装の分断を解消することが、成果創出の前提条件となる
「作って終わり」ではなく、運用フェーズで継続的に改善する仕組みが、長期的な価値を生み出す

SCOPE 01

効果見立て

業務時間・コスト・品質のレンジを提示

SCOPE 02

戦略・実装

データ分析から本番開発まで一気通貫で伴走

SCOPE 03

現場定着

UX設計から現場が使いこなせる仕組みを構築

SCOPE 04

運用・改善

定期サイクルで精度を高め続ける仕組み

船井総研のAI導入支援の特長

船井総研のAI・AIエージェント導入・運用支援の特長を、4つの観点で整理しています。

船井総研のAI導入支援4つの特長

①投資対効果の見立てを重視した支援設計

「その投資でどのような成果が見込めるか」を整理することから始めます。業務時間の短縮、人件費の最適化、機会損失の低減といった観点から、想定される効果のレンジをご提示します。

②戦略から保守までの一気通貫体制

データ分析→PoC→本番開発→保守・精度改善まで、全工程を外部に出すことなく自社内で対応。経営課題の知見とエンジニアリング能力を、同一チーム内に保有しています。

③業種別ノウハウと実装テンプレートの活用

複数業種での支援実績に基づくノウハウとテンプレートを保有。ゼロからの開発ではなく過去の実績を踏まえた型を活用し、開発期間の短縮と品質の安定化を図ります。

④「作って終わり」にしない継続的な精度改善

AIは導入した瞬間が完成ではありません。利用状況やデータの変化に合わせ、エンジニアが継続的にチューニングを行うことで、運用しながら精度を高めていく仕組みを構築します。

DIFFERENTIATOR

他社との違い

「戦略提言」だけ、「開発」だけ、「ツール提供」だけに留まらず、投資判断の見立てから現場定着・継続改善までを、同一チームで伴走します。

よくあるご相談

主にAI・AIエージェント導入・運用支援に関しては以下のようなご相談を頂いております。

実証実験で止まってしまっている。投資対効果が見えず、経営層に次フェーズの予算を承認してもらいにくい。PoCの成功基準が「動いた／動かなかった」に留まり、業務削減効果や売上貢献といった経営指標に翻訳されていない。
戦略と実装の役割分担が機能していない。コンサルが描いた戦略を渡しても、開発会社からは現場で使いにくいものが出来上がる。上流と下流の間に業務理解の断絶があり、翻訳役が不在のため手戻りが頻発する。
AIを導入したが現場で活用が進まない。ツール自体は入ったが現場が使いこなせず、結局従来のやり方に戻りがち。業務プロセス再設計や評価指標の見直しがセットになっておらず、現場には負担増としか映らない。
AIエージェント構築の知見が社内にない。何から始めるか、どの業務に適用すべきかの判断がつかない。技術選定の前に、自社業務のどこが適用領域かを切り分ける目利きが不足している。
導入後の精度低下に対応できない。時間経過とともに精度が落ち、現場からの信頼を維持しにくくなっている。データやルールの変更に追随する再学習・評価の仕組みが運用設計に組み込まれていない。

ご支援イメージ

4ステップで段階的に支援します。各ステップ終了時点で「次に進むべきか」を判断する設計のため、無駄な投資の発生を抑えられます。本番稼働後は保守伴走サポートに接続し、運用しながら精度を高め続けます。

STEP 1

1〜2ヶ月

データ分析

データの質を評価し、想定される効果と着手領域を整理。導入が適していない・時期尚早という結論も率直にお伝えします。

STEP 2

2〜4ヶ月

PoC（実証検証）

最小構成で動作を確認し、現場での有用性を検証。「業務フローに馴染むか」「実運用に耐える精度が出るか」を判断軸とします。

STEP 3

2〜4ヶ月

本番開発

基幹システム連携や全社展開を見据えた本格実装。現場が使いこなせるUXを構築し、本番稼働後は保守伴走サポートへ接続します。

STEP 4

月次・四半期等の定期契約

保守伴走サポート・継続改善

利用状況やデータの変化に合わせ、継続的なチューニングを伴走支援。月次・四半期等の定期サイクルで改善を積み上げます。

Before / After 比較 SUMMARY

導入判断

「とりあえずやってみる」

✓効果の見立てを踏まえて判断

戦略と実装

コンサルと開発会社が分断

✓同一チームが一気通貫で伴走

現場での活用

ツールだけ導入、活用が進まない

✓UX設計から入り、現場が使いこなす

運用フェーズ

「作って終わり」で改善が止まる

✓定期サイクルで継続的に改善

成果物イメージ

AIエージェント導入・運用支援における報告書イメージを以下に掲載させていただきます

データ分析・計画フェーズ

PoCフェーズ

本番開発フェーズ

ご支援実績（一例）

船井総研では、業種・規模を問わず複数の導入事例がございます。

事例	業種	ご支援開始前の課題	ご支援内容	ご支援結果
事例 ① 法律事務所（広告審査AIエージェント）	法律事務所	広告審査業務において、専門的な法的判断を要するため担当者への依存度が高く、対応量の拡大とスピード向上の両立が課題となっていた。審査基準の標準化と業務効率化を実現する手段が必要とされていた。	STEP 1:データ分析(1ヶ月) →STEP 2:PoC(4ヶ月) →STEP 3:本番開発(4ヶ月)広告審査を担うAIエージェントの開発・実装(計9ヶ月)	審査業務の工数を約8割削減。審査基準の整備とAIエージェントによる支援体制を構築し、対応量とスピードの両立を実現。最終的な法的判断は引き続き専門家が担う運用設計を採用。
事例 ② 住宅販売会社（営業支援AIエージェント）	住宅販売業	顧客への初期提案から商談アポイント獲得までのプロセスにおいて、営業担当者の対応工数が逼迫。商談化率の向上と営業生産性の改善を両立する手段が求められていた。	STEP 2:PoC(2ヶ月) →STEP 3:本番開発(2ヶ月)顧客への住宅提案からアポイント獲得までを担うAIエージェントの開発・実装(計4ヶ月)	初期提案・アポイント獲得プロセスの一部をAIエージェントが担うことで、営業担当者がより付加価値の高い商談業務に集中できる体制を実現。
事例 ③ 人事・HRサービス会社（エンゲージメントAIエージェント）	人事・ HR領域	従業員との1on1やエンゲージメントサーベイの運用において、人事担当者の工数負担が大きく、従業員の状態変化を継続的に把握しきれないという課題があった。離職リスクの早期把握と人事業務の効率化の両立が必要とされていた。	STEP 2:PoC(3ヶ月) →STEP 3:本番開発(5ヶ月)従業員との対話・サーベイを実施し、人事担当者をサポートするAIエージェントの開発・実装(計8ヶ月)	従業員の状態変化や離職リスクの早期把握に向けた仕組みを構築。人事担当者の工数削減と、従業員フォローの網羅性向上を支援。