実績 - 生成AIコンサルティング

Service 06

生成AIコンサルティング

業務プロセス改革・実装まで、同じチームで

WHAT IT IS

生成AIコンサルティングとは

生成AIを使う業務を絞り、効果の見込み・導入の手順・担当者を決めて、現場で使われるまでを支援することです。

  1. 使う道具だけ選んでも、効果の測り方・導入の手順・担当者は決まりません。
  2. 経営課題から対象業務を絞り、効果の見込みと実現の難しさを比べて、進め方を決めます。
  3. 担当者と利用のルールまで決め、現場で使われるまでを支援します。実装まで含むかは、依頼する範囲によって変わります。

CAUTION

「AIで業務は回る」は、注意が必要です

AIが動いても、結果の確認や例外への対応は人に残ります。その担当者が決まっていないと、AIの処理は終わっても業務は止まります。任せる範囲と一緒に、残る仕事を誰が引き受けるかを決める必要があります。

  1. AIの処理が動いても、結果の確認や例外への対応が誰の担当でもなければ、業務全体が止まります。
  2. AIに任せる範囲と同時に、残る仕事を引き受ける担当者を決め、実際の業務を最後まで通します。
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WHY ARCHECO

計画は、最初の業務が現場で動いたときに完成します

生成AIの計画書は、資料としては完成していても、予算・担当者・本番へ進む条件が決まらないまま止まることがあります。ARCHECOは作る側の会社なので、計画の段階から実装の難しさを見積もりに入れ、最初の業務が現場で動くところまで一緒に進めます。

  1. やらないことを先に決める

    経営課題を業務ごとに分け、削減時間・実装の難しさ・必要な投資を比較します。業務プロセスの見直しまで扱い、最初に着手する業務と、やらないことを決めます。

  2. 決裁が通る形まで書く

    計画には、必要な予算・担当者・本番へ進む条件を書き込みます。社内で決裁を取る段階まで一緒に進め、最初の業務が現場で動くところまで支援します。

  3. 作れるから、難しさを見積もれる

    創業以来システム開発を手がけ、自社のAIプロダクトも本番で運用しています。そのため、業務を比べる段階で、つなぐシステムや運用の手間まで含めて、実現の難しさを見積もれます。

SERVICE MENU

生成AIコンサルティングの3つの型

いまどの段階にいるかで、頼むべき範囲が変わります。①で最初に動かす1業務を決め、②で稟議と本番化を通し、③は生成AIで事業そのものを立ち上げる場合の型です。①から順に進めることも、②から入ることもできます。

  1. number 1

    何から始めるか決まっていない段階から

    適用領域特定型 生成AIコンサルティング

    業務と既存システムを調べ、効果と実現の難しさを比較します。最初に取り組む業務を絞ります。

    期間
    数週間〜
  2. number 2

    稟議を通し、最初の1件を現場で動かす

    ロードマップ策定・実装伴走型 生成AIコンサルティング

    予算・体制・本番へ進む条件を決めます。社内の決裁から、最初の業務の実装まで伴走します。

    期間
    数か月〜1年
  3. number 3

    生成AIで新しい事業を立ち上げる

    事業伴走型 生成AIコンサルティング (プロフィットシェア/JV)

    生成AIを使う事業の企画・開発・運営を担います。利益を分け合う契約や共同出資で進めます。

    期間
    2〜3年
背景

Solution Flow

プロジェクトの進め方

Window decoration

01

STEP 01

経営課題の棚卸しとAI適用領域の特定

経営が困っていることを業務単位まで分解し、生成AIコンサルティングとして優先度付きで適用領域を絞り込みます。既存システムとの整合性や組織のAIリテラシーも、この段階で評価します。

Method

  • 経営課題ヒアリング

  • 業務プロセスマッピング

  • AI適用可能性アセスメント

  • 既存システム調査

Output

  • AI適用領域マップ

  • 優先度評価マトリクス

ROI試算とフィジビリティ分析

絞り込んだ領域ごとに、削減時間・実装難度・投資額を数字で比較します。感覚ではなく試算根拠を残すことで、次のフェーズに進めるかどうかをそのつど判定できるようにします。

Method

  • コスト・ベネフィット分析

  • 技術フィジビリティ調査

  • リスク評価フレームワーク

Output

  • ROI試算レポート

  • フィジビリティ分析書

AI導入ロードマップ策定

全部を一度にやろうとせず、予算が取れる単位でフェーズを区切ります。マイルストーン・必要リソース・KPIを設計し、社内決裁に耐えうるAI導入ロードマップとして取りまとめます。

Method

  • ステージゲート設計

  • KPI設計

  • ベンダー選定基準策定

Output

  • AI導入ロードマップ

  • 予算・体制計画書

  • KPI定義書

ガバナンス・推進体制の設計

推進者の異動で止まらないよう、役割を人ではなく仕組みに置きます。AI利用ポリシーの骨子と推進体制を設計し、必要であればそのまま実装フェーズに移行できる形にします。

Method

  • ガバナンスフレームワーク設計

  • 推進体制モデリング

  • リスク管理方針策定

Output

  • AIガバナンス方針書

  • 推進体制設計書

CASE STUDIES

生成AIコンサルティングの導入事例

COST

費用は、この5つで決まります

費用は、どこまで一緒に進めるかで変わります。対象業務・関わる人数・期間をそろえて比較します。

  • 対象業務の範囲

    小特定の業務

    大部門をまたぐ業務

  • 関わる深さ

    小助言・計画まで

    大実装・運用まで

  • 支援する期間

    小範囲を絞って短期

    大定着まで継続

  • 関わる人数と頻度

    小少人数で定例の相談

    大実働チームで並走

  • データの整い具合

    小整理されている

    大整理から必要

  1. 1作る

    業務調査、効果の試算、導入計画。実装を含む場合は、開発とシステムの接続。

  2. 2動かす

    導入したAIやシステムの利用と、現場で使うための運用。

  3. 3直し続ける

    効果を測り、業務の手順や担当者の役割を見直して定着させる支援。

無料のAI活用診断で、最初に着手すべき業務を根拠つきで示し、そのうえで概算をお伝えします。

OUR APPROACH

生成AIコンサルティングに対するARCHECOの考え方

生成AIコンサルティングの考え方は、個別指導塾の導入支援の経験に表れています。ブログ記事「生成AIの導入手順」の要点をまとめました。

全体像
01 / 10全体像

AIが動いていても、残る仕事の担当者が決まらなければ業務は止まります。

生成AIの導入では、自動化する範囲を細かく決めます。ただし、結果の確認や例外対応を誰が引き受けるかが未定だと、業務は最後まで進みません。

個別指導塾の採用支援では、AIの処理は1日で動きましたが、確認と例外対応の担当者が不在で半年近く使われませんでした。この経験から、残る仕事の担当者を決め、実際の業務で1件を最後まで通すことを重視しています。

だから、ARCHECOは

そのため、ARCHECOの生成AIコンサルティングでは、AIに任せられない仕事の担当者を先に決めます。実際の業務を最後まで通してから、今後の導入計画を作ります。

RECORD

支援の現場で確かめたこと

既存の支援記録から、最初の業務の実装や予算・体制づくりで確かめたことを、根拠の記事とともに紹介します。

number 1

構想30個より、動く1個が空気を変える

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number 2

予算が取れる単位に区切って進める

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number 3

半日の作業が1時間になる体験が伝染する

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number 4

同じ支出でも、科目で通る経路が変わる

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無料のAI活用診断

いまの業務のどこにAIが効くかを無料で診断します。網羅的な構想ではなく、「最初に着手すべき1業務」を根拠つきでお返しします。

※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。

CASE TYPES

生成AIコンサルティングの実績(類型別)

生成AIコンサルティングの実績は、自社AIプロダクトを自分たちで本番運用してきた経験と、大企業との事業共創で「構想を現場で動かす」側に立ってきた経験の2本立てです。守秘の範囲で、業種と類型だけを並べています。

業種
規模感
類型
支援範囲
自社事業AI自律実行プラットフォーム「Agenic」
—
生成AIプロダクトの自社開発・本番運用(自社を最初の顧客にする)
戦略・設計・開発・運用のすべて
Agenic 自社AIプロダクト実績を見る →
大手ITベンダー × 百貨店富士通×三越伊勢丹「Carite」
売上高 兆円規模
事業共創(アパレルシェアリング)
企画・UX設計・MVP・事業化
富士通×三越伊勢丹×ARCHECO 事業共創 実績を見る →
大手通信キャリア
売上高 兆円規模
会員向けサービスの立ち上げ・グロース
サービス設計・UX改善・運用
複合事業会社(インキュベーション)
売上高 千億円規模
社内新規事業の連続立ち上げ
仮説検証・MVP・伴走
金融 × 旅行
売上高 千億円規模
共創サービスの企画・検証
仮説設計・検証計画・プロトタイプ

ABOUT GENERATIVE AI CONSULTING

生成AIコンサルティングの業務内容・費用・選び方

生成AIコンサルティングとは何をする仕事か、業務内容、費用が何で決まるか、進め方、選び方、そして依頼しても解決しないことまでを整理しました。生成AIがDXの起点になった現在の状況を踏まえて書いています。

生成AIコンサルティングとは

生成AIコンサルティングは、生成AIを起点に企業の業務と事業の形を変えることを外部から支援する仕事です。ただし「デジタル変革」の中身が10年で変わったので、まず現在地から確認します。

  1. 帳票を紙からPDFに変えても、人が承認する工程がそのままなら、変わるのは媒体だけです。
  2. 業務の再設計では、承認する工程そのものの必要性を見直します。図は承認工程をなくす例であり、すべての承認が不要という意味ではありません。
  3. 生成AIコンサルティングは事業と業務の側から何を変えるかを判断する支援です。作る要件が決まっていれば、開発会社に直接依頼する選択肢もあります。

生成AI起点のDXとは、何を変えることか

DXはツールの導入ではなく、デジタルを前提に業務や事業の形を変えることです。紙の帳票をPDFにするのはデジタル化、帳票の承認プロセス自体を無くすのがDXです。この区別が曖昧なままコンサルを呼ぶと、ツール導入の代行に高い費用を払うことになります。生成AIコンサルティングも同じで、ChatGPTを全社に配ることが目的ではなく、生成AIを前提に業務の形を変えるところまでが仕事です。

AIコンサルティング・DXコンサルティングとの違い

範囲の広さが違います。DXコンサルティングは業務全体のデジタル化や組織変革まで含む最も広い枠で、AIコンサルティングは需要予測や画像認識などの機械学習も含めてAI全般の適用を扱います。生成AIコンサルティングはそのうち、文章・画像・コードを生成する大規模言語モデルを業務や事業に当てる領域に絞った支援で、既存システムを変えずに業務の中身へ直接効くぶん、小さく始めて短期間で効果を測れるのが他の2つとの実務上の違いです。ARCHECOは全社構想から入ると検討が止まりやすいと考え、経営課題から1業務に絞り込むところから始めます。

ITコンサル・システム開発会社との違い

ITコンサルはシステムの側(選定・導入・刷新)から、生成AIコンサルは事業と業務の側から入ります。システム開発会社は決まった要件を作るのが仕事です。自社に足りないのが「何を変えるかの判断」なのか「作る手」なのかで、呼ぶべき相手が変わります。判断が済んでいるなら、コンサルを挟まず開発会社に直接頼むほうが安くて速いこともあります。

自社だけで進める場合との違い

ChatGPTやCopilotの契約は自社だけでできますし、それで十分な会社もあります。外部を入れる意味があるのは、どの業務に・どこまで・どの順で当てるかの判断と、その判断を稟議と推進体制に落とす工程です。ここが決まらないまま自社で始めると、優先順位を決める会議が何か月も続くか、配ったツールが使われないまま更新日を迎えます。ARCHECOは、最初に着手すべき1業務を根拠つきで決めるところを無料のAI活用診断として切り出しています。

なぜ生成AIがDXの起点になったか

検索上位の解説にこの視点はまだありませんが、実務は既に変わっています。従来のDXは基幹システムの刷新など大きな投資から始まり、効果が出るまで年単位でした。生成AIは、既存システムを変えずに業務の中身へ直接効くため、小さく始めて数週間で効果が見える。この「入口の軽さ」が、止まっていた企業のDXを再起動させています。いまDXを始めるなら、生成AIで業務を変えるところから入り、その過程で見つかった構造問題を本丸のDXとして扱う順序が、最も速くて安全です。

生成AIコンサルティングとAIエージェント

生成AIの使い方は、人が質問して答えを読む段階から、AIが計画・実行・検証まで回すAIエージェントの段階へ移りつつあります。コンサルティングで扱う論点も、「どの業務で文章を生成させるか」から「どの業務をAIに任せ、どこで人が判断するか」の切り分けに変わります。ARCHECOは適用領域の特定で、人が読む生成と、AIが実行する自動化を最初から分けて設計し、後者は自社で本番運用しているAI自律実行プラットフォームの知見を使ってAIエージェント開発まで同じチームで引き受けます。

生成AIコンサルティングが向いている企業・課題

競合各社が「解決できる課題」として挙げるのは、何から着手すべきか分からない、PoCから本番に進まない、導入したツールが現場で使われない、全社に広げるための運用ルールと推進体制を整えたい、自社のノウハウと生成AIで新しい事業を作りたい、の5つに集約されます。ARCHECOが最も力を発揮するのは最初の2つで、経営課題から動かす1業務を決め、稟議に耐える形で本番まで通すところです。導入済みのツールが使われない場合も、使われない原因が業務設計にあるなら対象になります。

生成AIコンサルタントの業務内容

会社によって提供範囲が大きく違います。何が含まれ、何が含まれないかを契約前に確かめるためのリストとして使ってください。

  1. 分析と戦略までの契約では、取り組む順序とやらないことを決めます。図の下線は契約に含む範囲で、灰色はその範囲に含まない工程です。
  2. 検証・展開・定着まで支援が届くかを契約前に確認します。成果物の名前だけでなく、それを使って誰が何を決められるかを確かめ、本番化の判断基準は検証前に決めます。
  3. 扱えるデータ、権限、監査ログなどの安全設計と、推進体制・人材育成を最初から進めます。これらも契約の支援範囲に含むかを確認します。

現状分析と課題特定

業務の流れ・システム・データの現状を可視化し、どこが生成AI適用の対象かを特定します。ここでの成果物は「課題の一覧」ではなく「取り組む順序」です。課題を全部並べただけの報告書は、翌月には誰も開きません。

ビジョン・戦略の策定

何のための生成AI活用かを定めます。実務で効くのは、美しいビジョン文書より「やらないことのリスト」です。生成AIは対象候補が無限にあるので、絞る判断こそが戦略です。全部やる計画は、何もやらない計画と同じ結果になります。

ユースケース作成とPoC・MVP

変革のアイデアを、検証可能な単位に落として小さく試します。ここで重要なのは、PoCの前に本番化の判断基準を決めておくことです。基準の無いPoCは「動いた。で?」で終わり、PoCだけが積み上がる状態(PoC貧乏)に陥ります。

本格展開と定着

検証で効いた施策を全社に広げ、業務として定着させます。コンサルの提供範囲がここまで含むかは会社によって分かれる最大のポイントです。戦略策定までの契約なのに実行支援を期待していた、というズレが、生成AIコンサルの不満で最も多い形です。

セキュリティ・AIガバナンスの設計

機密情報や個人情報の流出、入力データがモデルの学習に使われること、他社の著作権侵害、ハルシネーション(もっともらしい誤り)をそのまま業務に流すこと。生成AI特有のリスクに対して、利用ガイドライン、扱ってよいデータの線引き、権限管理と監査ログの方針を決める工程です。後回しにすると、PoCが成功したあとに法務とセキュリティで止まります。ARCHECOはロードマップと同時にAI利用ポリシーの骨子とリスク管理方針を設計し、AIガバナンス方針書として稟議に載る形で渡します。

組織・人材育成

推進体制の設計、デジタル人材の育成、評価制度との整合まで踏み込むかどうか。生成AI活用が止まる原因の多くは技術ではなく組織側(兼務で進まない、評価されないので誰もやらない)にあるため、ここに踏み込まない支援は、止まった原因に触れないまま終わることがあります。

生成AIコンサルティングの成果物(何が手元に残るか)

競合各社が成果物として挙げるのは、AI活用ロードマップ、業務別のプロンプト集、利用状況レポート、成熟度の診断報告書、部門別のアクションプランです。比較のコツは、成果物の名前ではなく「それを見て誰が何を決められるか」で見ることです。ARCHECOの成果物は、AI適用領域マップと優先度評価マトリクス(どの業務から始めるかを決める)、ROI試算レポートとフィジビリティ分析書(次のフェーズに進むかを判定する)、AI導入ロードマップ・予算・体制計画書・KPI定義書(稟議を通す)、AIガバナンス方針書と推進体制設計書(止まらずに回す)で、それぞれ意思決定の場面に対応させています。

生成AIコンサルティングの費用相場は、何で決まるか

公開されている相場は「月数十万〜数億」と幅が広すぎて役に立ちません。料金体系の型と、金額を動かす変数で見ます。

  1. 助言だけを受けるか、実行まで支援を受けるかで費用が変わります。月額固定・プロジェクト一括・成果連動という料金体系の違いとは分けて比較します。
  2. 関わる期間も費用を動かします。「誰が・週何日・何をしてくれるか」をそろえて比べます。図の幅は条件の大小を示す模式図で、金額や期間の比率ではありません。時計や人の形も、実際の期間や人数を指定するものではありません。
  3. 投入人数に加えて担当者の単価も確認します。費用を抑えるときも、現場で業務を見る工程と自社の担当が並走する時間は削りません。

料金体系の3類型:月額アドバイザリー/プロジェクト一括/成果連動

料金体系は大きく3つに分かれます。定例会議や壁打ちを中心とする月額固定のアドバイザリー型、ロードマップ策定やPoC〜実装を一区切りで請け負うプロジェクト一括型、削減コストや事業利益の一部を報酬とする成果連動型です。自社に開発力があって方向性だけ欲しいなら前者、期間を区切って投資するなら中者、効果が金額に換算しやすい案件なら後者が向きます。ARCHECOの契約モデルもこの3類型に対応していて、1年以内のカスタマイズ開発受託、事業が黒字化してから収益が発生する代理出産型プロフィットシェア、資本を出し合うジョイントベンチャーから、案件の段階に応じて選べます。

金額を動かす変数

関与の深さ(助言だけか、実行まで入るか)、期間、投入される人数と単価で決まります。比較のコツは、総額ではなく「誰が・週何日・何をしてくれるか」を並べることです。同じ月額でも、パートナー1人の助言と、実働チームの常駐では中身がまったく違います。

中小企業で費用対効果が出にくい理由と、出す方法

大手コンサルの料金体系は大企業の予算を前提にしており、従業員100名以下の企業では投資が回収しにくいという指摘があります。これは半分正しく、半分は選び方の問題です。戦略文書に払うと回収できませんが、生成AIによる業務改善のような「効果がすぐ数字に出る領域」から入り、小さな回収を先に作る形なら、規模が小さくても成立します。

費用を抑えるときに、削ってはいけないもの

削ってよいのは報告書の厚さと定例の頻度です。削ってはいけないのは、現場に入って業務を見る工程と、自社側の人間が並走する時間です。前者を削ると机上の提案になり、後者を削ると契約終了と同時に全部止まります。

生成AIコンサルティングの進め方

どの会社の流れも、ヒアリング→計画→PoC→本格導入→定着の順で並びます。差が出るのは順番ではなく、各段階の入口と出口をどう決めるかです。

  1. 試す前に、導入前の値を測り、本番へ進む・やめる条件を経営層と合意します。成功した場合の本番予算と決裁の当ても用意します。
  2. 経営課題から一つの業務を選び、現場で使った実績を作ってから広げます。最初から全社一斉には進めません。
  3. 削減時間・実装難度・投資額などの試算根拠と検証結果を使って判断します。朱の線は条件を満たさず止める分岐です。動いたという感想だけで本番化を決めません。

スモールスタート:1業務から始める

全社一斉に広げると、効果が測れないまま予算だけが消えます。競合各社もスモールスタートを勧めていますが、実務で難しいのは「どの1つにするか」で、営業は営業の、製造は製造のユースケースを推して決まらないまま会議だけが続きます。ARCHECOは経営課題から降ろして痛みのある業務を1つ選び、その場で試して現場が使った実績を作ってから横に広げる順序を徹底します。構想30個より、動く1個が空気を変えます。

PoCから本番へ移る条件を、始める前に決める

PoCの前に「何がどうなったら本番に進める・やめる」を定量的に決め、経営層と合意しておくことが、上位のガイドが共通して挙げる対策です。加えて実務で効くのは、成功した場合の本番化予算の当てと、稟議で通る形(どの科目で、誰の決裁で出すか)を逆算しておくことです。ARCHECOはロードマップをステージゲートで区切り、各ゲートの判定基準とKPIを定義書に落としてから最初のPoCに入ります。

効果測定とROIの可視化

効果は、削減できた工数に時間単価を掛けたものと、その他の削減コストを足し、投じた費用で割って見るのが一般的な考え方です。大事なのは計算式より、測る対象と基準値を導入前に取っておくことで、後から測ろうとすると比較の元が残っていません。ARCHECOは領域ごとに削減時間・実装難度・投資額を数字で比較するROI試算を最初の工程に置き、感覚ではなく試算根拠を残して、次のフェーズに進むかをそのつど判定できるようにします。

生成AIコンサルティングの選び方

会社の知名度で選ぶと失敗します。見るべき軸を6つに絞ります。

  1. 自社と近い規模・課題で何が変わったかを実績で確認します。得意領域に加え、実際に来る担当者、頻度、開発・運用の技術判断ができる体制も確かめます。
  2. 支援の中身だけを見て、終了後の引き継ぎ先を決めていないと、外部が抜けた後に改善が止まります。朱は契約終了時の停止を示します。
  3. 契約を設計するときに、自社の誰が何を引き取るかを決めます。提言の納品までか、現場への定着までかも、契約の成果物欄で確認します。

得意領域:基幹寄りか、プロダクト・業務寄りか

生成AIコンサルの得意領域は、基幹システムの刷新や基盤構築に強いタイプと、業務改善やプロダクト開発に強いタイプに大別できます。自社の課題がどちらかを先に決めないと、比較のしようがありません。生成AI起点で業務を変えたいのに、基幹刷新が本業の会社を呼ぶと、話が大きくなるだけで進みません。

実績の見方

実績は社名の並びではなく、「自社と近い規模・近い課題で、何がどう変わったか」まで書かれているかを見ます。有名企業のロゴが並んでいても、その中身が研修1回かもしれません。商談で「この実績の詳細を聞かせてください」と指させるかどうかが、実績ページの価値です。

実装できる体制があるか

戦略提案だけでなく、実際の開発・運用を支える技術体制を持っているか。生成AIの導入は、精度の調整や既存システムとの連携で想定より難航することが珍しくなく、エンジニアを社内に抱えていない会社だと、そこで別の開発会社を探すことになります。上位の記事も「エンジニア体制と技術力の裏付け」を選定基準に挙げています。ARCHECOは戦略策定から実装までを自社リソースで一貫して持ち、自社AIプロダクトを本番運用している開発チームがそのまま支援に入ります。

実行まで並走するか

契約の終わりが「提言の納品」なのか「変化が定着すること」なのか。提言型が悪いわけではなく、判断材料だけ欲しい場合は正しい選択です。ただし実行まで期待して提言型と契約するのが、最も高くつく組み合わせです。契約書の成果物の欄で確かめられます。

支援体制:誰が、どの頻度で来るのか

競合各社は支援体制として、技術に強いコンサルタントと業務改善に強いコンサルタントがチームを組み、自社の推進担当者と定例で進める形を示しています。確かめるべきは提案書に載っている人が実際に来るか、週に何日入るか、技術の判断をその場でできる人が同席するかです。ARCHECOは少数精鋭で戦略から実行までを同じチームが持つため、戦略担当と実装担当の間で話が伝言ゲームになりません。

契約終了後に、自社だけで回せるか

検索上位でこの論点を書いているのは1本だけでしたが、実務では最重要です。コンサルが抜けた後にPDCAを回す人材が社内に育っているか。契約の設計段階で「終了時に自社の誰が何を引き取るか」を決めている会社を選んでください。依存が続く関係は、受注側にとって都合が良いだけです。

生成AIコンサルティングに依頼して得られること、解決しないこと

メリットの列挙はどの記事にもあります。ここでは「解決しないこと」まで含めて書きます。

  1. 外部から借りられるのは、他社の成功と失敗を知る判断、社内のしがらみに縛られない提案、専任の推進力です。
  2. 外部が提言しても、経営層の関与、人員の割り当て、失敗を許容する評価制度を決めるのは発注側です。実行につなげる社内の意思決定を引き受けます。
  3. 課題も打ち手も明確で、手を動かす人だけが足りないなら、コンサルティングではなく開発会社や人材の調達が適する場合があります。

得られること

他社の成功と失敗を知っている人の判断、社内のしがらみから自由な提案、そして専任の推進力。この3つが本体です。逆に言えば、この3つが要らない状態(課題も打ち手も明確で、手を動かす人だけ足りない)なら、コンサルではなく開発会社や人材の調達が正解です。

依頼しても解決しないこと

経営層が生成AI活用やDXを他人事にしている状態、変革に人を割かない人事、失敗を許容しない評価制度。これらはコンサルが提言はできても、決めるのは発注側です。外部を入れれば変わる、という期待で始まった変革は、外部が抜けると元に戻ります。コンサルの導入と同時に、社内の意思決定の何かを1つ変えることをお勧めします。

生成AIコンサルで失敗するパターン

失敗の型は繰り返し観測されています。事前に知っていれば避けられます。

  1. 上段は、業務の変え方、本番化の基準や予算がなく、検証から先へ進めない例です。導入するツールの機能だけでなく、業務のどこが変わるかを先に決めます。朱の停止記号は各準備が抜けた場合に止まる位置です。
  2. 中段は、安全設計やデータ確認が遅れ、本番の直前で止まる例です。扱えるデータ、学習利用、権限、監査ログを初期から確認し、いまあるデータで動かせる業務を選びます。
  3. 下段は、現場で使う体験や自社の担当者の並走がなく、定着せず、契約終了後に止まる例です。研修に加えて実業務で効果を体験し、すべての工程に自社の担当を付けます。

ツール導入で終わる

「生成AI活用=何かを導入すること」と定義した瞬間に、この失敗が確定します。導入は手段の調達であって、変革はその後の業務の作り替えです。契約前に「導入後、業務のどこがどう変わる想定か」を聞き、答えがツールの機能説明だけなら、それは生成AIコンサルではなくツールの販売です。

PoC貧乏:検証だけが積み上がる

PoCを繰り返すのに本番化に進まない状態です。原因はPoCの前に本番化の基準と予算を決めていないことで、検証のたびに「面白いが、今期の予算では」で止まります。PoCの企画書に、成功した場合の本番化予算の当てまで書かせるのが対策です。

現場に浸透しない:配ったのに使われない

環境を作って全社に配ったのに、使い方が分からず誰も使わないか、逆にハルシネーションを理解せず出力をそのまま業務に流してしまう。上位のガイドが共通して挙げる失敗で、対策として研修と利用ガイドラインの整備が勧められています。それに加えて効くのは、半日かかっていた作業が1時間になる体験を、研修ではなく実業務で最初に1つ作ることです。使われない原因の多くは操作方法ではなく、自分の業務のどこで使えばいいかが示されていないことにあります。

セキュリティ設計を後回しにする

「まず動かしてみて、セキュリティは後で」という進め方は、PoCが成功したあとに法務とセキュリティで止まり、最初からやり直しになります。扱ってよいデータの線引き、入力が学習に使われない環境、権限管理と監査ログは、設計の初期段階から組み込む必要があります。ARCHECOはロードマップと同じタイミングでAI利用ポリシーの骨子とリスク管理方針を設計し、本番化の稟議に一緒に載せます。

データが整っていないまま始める

社内文書やナレッジが検索できる形で整理されていないと、コンサルティングの工数が価値創出ではなくデータ整理に吸われます。依頼前に、自社にどんなデータがどんな形式であるかを把握しておくことが勧められています。ただし、整うまで待つ必要はありません。ARCHECOは既存システム調査と業務プロセスマッピングを最初の工程に置き、いまあるデータで動かせる業務から先に選びます。データ整備そのものが最初の1業務になることもあります。

丸投げで、内製化されない

推進をコンサルに預けきると、進んでいる間は快適ですが、契約終了と同時に止まります。防ぐ方法は単純で、すべての工程に自社側の担当を付け、コンサルの作業を横で見せることです。並走する社員の工数を「コスト」と見なして削るのが、一番高くつく節約です。

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SOLUTIONS

生成AIコンサルティングで使う開発手法・契約モデル

このサービスで使う開発手法・契約モデル・技術方式です。

FAQ

生成AIコンサルティングのよくある質問

ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。

01

QUESTION

生成AIコンサルティングとは何ですか?

生成AI(ChatGPTなどの大規模言語モデルを使う技術)を、企業の業務や事業に適用して成果を出すまでを外部から支援する仕事です。一般には、適用領域の特定、ROI試算、導入ロードマップの策定、PoC、ガイドラインや推進体制の整備、社内への定着支援までが含まれます。会社によって「戦略と計画書を納めるまで」と「現場で動くまで一緒にやる」に分かれるので、契約前にどちらかを確かめてください。ARCHECOは経営課題から最初に動かす1業務を絞り込み、ロードマップと体制の設計から本番実装までを同じチームで引き受けます。

02

QUESTION

AIコンサルの料金はいくらですか?

料金体系は大きく3つあります。定例の助言を中心とする月額固定型、ロードマップ策定やPoCを一区切りで請け負うプロジェクト一括型、削減コストや事業利益に連動する成果報酬型です。金額を動かすのは、関与の深さ(助言だけか実装まで入るか)、対象業務の範囲、投入される人数と期間で、同じ月額でも中身がまったく違います。ARCHECOは定額の一覧表を出さず、無料のAI活用診断で最初に着手すべき1業務を根拠つきでお出しし、そのうえで概算をお伝えします。

03

QUESTION

生成AIが普及したらコンサルタントは不要になりますか?

情報を集めて整理し、資料にまとめる部分は生成AIが担うようになり、その仕事だけを売っているコンサルタントは要らなくなります。残るのは、何をやらないか決める判断と、決めたことを現場で動かす責任です。むしろ生成AIで「作ること」が速く安くなったぶん、「何を作るか」「どう定着させるか」の判断の価値は上がっています。ARCHECOは助言して終わる構造から降り、実装まで同じチームで持ち、事業案件では成果に報酬を連動させる契約も選べるようにしています。

04

QUESTION

生成AIコンサルティングとDXコンサルティングは、何が違うのですか?

DXコンサルティングは業務全体のデジタル化や組織変革まで含む広い範囲を扱いますが、生成AIコンサルティングは生成AIで効果が出る業務を絞り込み、ROI試算からガバナンスまでを具体的な適用領域単位で設計する点が異なります。全社構想から入ると検討が止まりやすいため、ARCHECOは経営課題から1業務に絞り込むところから始めます。

05

QUESTION

生成AIコンサルティングの費用は、どのくらいかかりますか?

対象とする経営課題の範囲や、ロードマップにどこまでの体制設計を含めるかによって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のAI活用診断で、最初に着手すべき1業務を根拠つきでお出しし、そのうえで概算をお伝えします。

06

QUESTION

全社導入と部門導入、どちらから始めるべきですか?

部門からです。全社に一度に広げると、効果が測れないまま予算だけが消えます。痛みのある業務を1つ選んでその場で試し、現場が使った実績を作ってから横に広げるほうが、次の予算が取りやすくなります。

07

QUESTION

ロードマップを策定して終わりになりませんか?

なりません。ロードマップと同時に、誰が進め何を守るかの体制まで設計します。推進者の異動で止まらないよう役割を人ではなく仕組みに置き、必要であれば実装まで同じ体制で引き受けます。

Plans

ARCHECOの契約モデル

受託開発(1年以内のカスタム開発)、代理出産型プロフィットシェア(ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画)、ジョイントベンチャー(双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画)、スウェットエクイティ(労働力を株式として投下)。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。

Plan 01

Customize Development

カスタマイズ開発受託

お好みのスタイルを何なりと

ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

Plan 02

Surrogacy

代理出産

産みの苦しみ、請け負います

ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

Plan 03

Joint Venture

ジョイントベンチャー

新たなお仕事ご一緒に

クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。

無料のAI活用診断

いまの業務のどこにAIが効くかを無料で診断します。網羅的な構想ではなく、「最初に着手すべき1業務」を根拠つきでお返しします。

※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。