多くの企業でAI導入が実証実験(PoC)にとどまる課題に対し、船井総研の「AI・AIエージェント 導入・運用支援」は、効果見立てから戦略立案、本番開発、運用・精度改善までを一気通貫で伴走するサービスです。
経営知見とエンジニアリング力を活かし、投資対効果を明確化しながら現場に定着する継続的な改善の仕組みを構築します。
- 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
効果見立て
業務時間・コスト・品質のレンジを提示
戦略・実装
データ分析から本番開発まで一気通貫で伴走
現場定着
UX設計から現場が使いこなせる仕組みを構築
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 | 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 | 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 | 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。 |
データ分析・PoC・本番開発・保守
法律事務所・住宅販売・人事HR 他
AIエージェント・運用設計・継続改善体制
※本資料に掲載した事例は、各クライアント様の状況下での結果であり、同等の成果を保証するものではありません。実際の支援内容・効果は、貴社のデータ環境・業務プロセス・運用体制等により異なります。
※定量成果はクライアント様の許諾を得た範囲で掲載しています。
資料ダウンロード
- 本ページ、ブランディング・コンサルティングの内容は以下からダウンロードできます。

- 【資料目次】
①AI・AIエージェント導入・運用支援とは
②船井総研のAI導入支援の特長
③よくある相談内容
④ご支援イメージ
⑤成果物イメージ
⑥ご支援実績(一例)
⑦ご相談の流れ
よくあるご質問
社内にAIに詳しい人材がおらず、どの業務にAIを入れたら効果的か見当がつきません。
最初のステップで私たちがお客様のデータを分析し、効果が出やすい「着手すべき領域」を整理してご提案いたします。 自社で判断できなくても問題ありません。
AI導入には費用がかかりますが、本当に効果が出るのか社内(経営層)を説得できるか不安です。
弊社では「投資対効果の見立て」からスタートすることを重視しています。 業務時間の短縮やコスト削減など、見込まれる効果を具体的な数値の幅(レンジ)でお示しするため、社内の説得がしやすくなります。
ツールを導入しても、現場の社員が使いこなせず、結局元のやり方に戻ってしまわないか心配です。
私たちはシステムを「作って終わり」にはしません。 現場への負担とならないよう、使いやすい画面の設計や仕組みづくりまで行い、現場の社員が自然と使いこなせるようにサポートします。
システム開発会社にお願いするのと、コンサルティング会社の船井総研にお願いするのでは何が違いますか?
「戦略を立てるだけ」「開発するだけ」ではなく、投資判断の見立てから現場への定着、導入後の改善までを一気通貫で伴走する点が最大の違いです。 コンサルタントとエンジニアが同じチームで対応します。
現在AIのお試し導入(実証実験)を行っていますが、そこから本稼働になかなか進みません。
それは非常に多く寄せられるご相談です。 技術的に動いたかどうかだけでなく、業務削減や売上貢献といった「経営の成果」に直結する基準へ翻訳し、戦略から見直すことで本稼働へと導きます。
以前、別の会社に依頼した際、開発されたシステムが現場の業務に合わず困りました。今回は大丈夫でしょうか?
ご安心ください。 弊社では、業務を理解するコンサルタントとシステムを作るエンジニアが同じチームにおります。 両者の間で「翻訳」が機能するため、現場とシステムのズレによる手戻りを防ぎます。
AIは使い続けるうちにデータが変わって賢さ(精度)が落ちると聞きます。導入後のサポートはありますか?
はい、AIは導入した時が完成ではありません。 月次や四半期などの定期契約を通じて、データの変化に合わせてエンジニアが継続的に調整を行い、精度を高め続ける仕組みをご提供します。
コンサルティングを進めた結果、「やっぱりうちの会社にはAIは合わない」となることもありますか?
はい、ございます。 最初のデータ分析の結果、AI導入が適していない、あるいは時期尚早と判断した場合は、無駄な投資を防ぐため率直にお伝えいたします。
AIのシステムをゼロから作ると、導入までにとても長い期間がかかるのではないでしょうか?
弊社では、複数の業種での支援実績を元にした「実装のテンプレート(ひな形)」を持っています。 過去の実績を踏まえた型を活用するため、ゼロから開発するよりも期間を短縮でき、品質も安定します。
最初から大きな予算をかけるのは怖いです。少しずつ効果を試しながら進めることはできますか?
可能です。 ご支援は4つのステップに分かれており、各ステップが終わるごとに「次に進むべきか」をご判断いただける設計になっているため、無駄な投資の発生を抑えられます。
新しくAIを入れる場合、現在社内で使っている独自の基幹システムと繋げることは可能ですか?
可能です。 第3ステップの「本番開発」において、お客様の基幹システムとの連携や、会社全体での利用を見据えた本格的なシステム実装を行います。
実際にお試し導入(実証検証)を行ったり、本番のシステムを作ったりするには、どのくらいの期間がかかりますか?
目安として、最小構成で動きを確認する「実証検証」に2〜4ヶ月、その後の「本番開発」に2〜4ヶ月程度かかります。 段階的に着実に進めていきます。

株式会社船井総合研究所
築地 義夫
つきじ よしお
