AI 導入リテラシー研修 (経営層 / 現場)
AI の現実的なケイパビリティと費用感、ありがちな失敗パターンを整理し、経営判断と現場運用のための共通言語を構築します。
Services / AI
AI を「外注」から「内製」へ。
経営判断軸の獲得から PoC、MLOps 基盤まで一気通貫で伴走します。
多くの企業で AI 活用の必要性は理解されているものの、経営層に判断軸が無いまま投資が進み、PoC が散発的に終わる状況が続いています。AI ベンダーへの丸投げは短期的には便利ですが、組織にナレッジが残らず、次のプロジェクトでも同じ問題が繰り返されます。
PGP は「AI を内製できる組織」を作ることを目標に、経営判断のフレーム・現場でのユースケース整理・PoC の進め方・撤退判断軸・運用フロー、までを一貫して持ち込みます。外注の代替ではなく、内製化の伴走者として関わります。
AI の現実的なケイパビリティと費用感、ありがちな失敗パターンを整理し、経営判断と現場運用のための共通言語を構築します。
部門別ヒアリングをもとに、生成 AI のユースケースを 30 件以上抽出し、優先度と難易度で整理。即着手できる施策と PoC 候補を提示します。
全社の業務課題を AI 視点で再構成し、効果・実現性・データ要件で評価。投資対効果の高い順に着手できるロードマップへ落とし込みます。
PoC を外注に丸投げせず、社内主導で進めるための伴走支援。設計・実装・評価の各段階で並走し、判断ポイントと撤退基準を事前明文化します。
社内ナレッジを横断検索できる RAG、生成 AI を業務に組み込む LLM、画像を理解する VLM の各方式を、要件に応じて適切に組み合わせて設計・構築します。
学習・推論・監視を一気通貫で回せる MLOps 基盤を設計し、モデル更新サイクルの短縮と運用負荷の軽減を実現します。
稼働中のモデルに対し、データドリフトを早期検知して再学習する運用ループを構築。精度劣化を抑え、長期運用の安定性を確保します。
全社ユースケースの棚卸しから優先順位付け、必要な人材・インフラ・予算を整理し、3 ヶ年の AI 活用ロードマップを策定します。
PoC 3 件
現場主導で完遂
▲60%
問合せ対応工数の削減
+12pt
予測精度の改善
週次→日次
モデル更新サイクル
現状の AI 取り組み状況・課題感をヒアリングし、その場で考えられる方向性を提示します。費用はかかりません。
経営層・現場へのヒアリングを通じて、業務課題と AI ユースケースを棚卸し。AI 投資の優先順位と判断軸を整理します。
棚卸し結果から最初に着手する PoC テーマを決定。成功条件・撤退基準・必要リソースを事前に明文化し、判断ポイントを共有します。
学習データ収集、モデル設計、評価、運用フロー設計までを内製主導で進行。PGP は週次の壁打ちと技術判断の伴走で関わります。
次の AI プロジェクトを社内で自走できるよう、運用設計・ドキュメント化・社内テンプレート整備までを支援します。
むしろ経営層が判断軸を持つことが PGP のリテラシー研修の最大の目的です。技術用語の解説より、AI の現実的なケイパビリティ・費用感・失敗パターンの理解に重点を置いており、AI の前提知識は不要です。
両方対応します。RAG / LLM / VLM などの生成 AI 系と、需要予測・異常検知・画像認識などの従来型機械学習は得意領域が異なるため、課題に応じて適切な方式を選定して組み合わせます。
PoC 開始時に「何が達成できれば次フェーズに進むか」「何が起きたら撤退するか」を必ず事前明文化します。これにより、感情的・組織政治的な引き延ばしを避け、撤退も含めた合理的な判断ができる体制を作ります。
可能です。むしろ「外注の代替」ではなく「内製判断軸の整備」が PGP の役割なので、ベンダー選定の壁打ち相手や、ベンダー成果物の評価支援としても関わることが多くあります。
対応します。業界固有の知見が必要な案件は別途キャッチアップ期間を設けますが、AI 内製化のプロセスや判断軸自体は業界横断で共通する部分が大きいため、再現性のある形で展開できます。
ケースによりますが、初回アセスメントから PoC 1 件完遂までで 4〜6 ヶ月、社内に内製化のプロセスが定着するまでで 6〜12 ヶ月が目安です。一気にすべてを内製化するのではなく、領域を絞って段階的に進めるのが現実的です。
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成長を共に実現するパートナーとして伴走します。まずはお気軽にご相談ください。