Service 02
生成AI導入・活用支援
生成AIを「実験」で終わらせず業務現場に定着させるために、ユースケース設計からPoC開発・効果検証・本番移行まで一貫して支援します
課題
生成AI導入を「実験（PoC）で終わり、業務現場に定着しない」ことが最大の課題です。対象業務の選定やセキュリティ要件が曖昧なまま進むと、現場が使い続けるAI環境になりません。
ARCHECOのアプローチ
対象業務の選定、プロンプトエンジニアリング、API連携設計、セキュリティ要件の整理、ユーザー受入テストまでを一貫して実行します。ChatGPT・Claude・Gemini等の主要LLMの特性を踏まえた技術選定で、業務特化型のAI活用基盤を構築します。
提供価値
PoCから本番移行までのギャップを埋め、現場が実際に使い続ける生成AI環境を実現します。「実験」で終わらせず、業務成果に直結する生成AI導入・活用支援を提供します。
Solution Flow
01
ユースケース設計と対象業務選定
生成AIの適用効果が高い業務を特定し、具体的なユースケースとして設計します。業務フローの現状分析から、AIによる改善ポイントと期待効果を明確化します。
Method
業務フロー分析
ユースケースマッピング
効果シミュレーション
Output
ユースケース定義書
業務改善シナリオ
技術選定とプロンプト設計
ユースケースに最適なLLMモデル・APIを選定し、業務要件に合わせたプロンプトテンプレートを設計します。出力品質の評価基準も併せて策定します。
Method
LLMベンチマーク評価
プロンプトエンジニアリング
API連携設計
Output
技術選定レポート
プロンプトテンプレート集
API連携仕様書
PoC実装と効果検証
設計したユースケースを実際の業務データで検証するPoCを実装します。精度・速度・コストの観点から定量評価を行い、本番移行の判断材料を提示します。
Method
PoC環境構築
業務データによる検証
定量効果測定
Output
PoC検証レポート
本番移行計画書
本番実装と運用設計
PoCの検証結果を踏まえ、本番環境への実装と運用ルールの整備を行います。モニタリング体制とモデル更新の運用フローを確立します。
Method
本番環境構築
運用フロー設計
モニタリング設計
Output
本番実装済みシステム
運用マニュアル
モニタリングダッシュボード
