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Services / AI

AI 内製化支援

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。

01Why

なぜ AI 内製化が必要か

外注では
ナレッジが残らない。

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。

02Services

提供サービス

01

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。

02

生成 AI 業務活用ワークショップ

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。

03

AI ユースケース棚卸し・優先順位付け

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。

04

AI PoC 伴走 (内製主導)

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。

05

RAG / LLM / VLM 導入支援

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。

06

MLOps 基盤構築・運用設計

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。

07

既存 AI モデルの再学習運用設計

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。

08

AI 活用ロードマップ策定

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。

03Cases

関連する支援事例

CASE 01製造業 / 全社 AI 内製化

AI 内製化に向けた研修と PoC 伴走

PoC 3 件

現場主導で完遂

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社内 RAG チャットボット導入 PoC

▲60%

問合せ対応工数の削減

CASE 03製造業 / SCM

AI 需要予測モデルの開発

+12pt

予測精度の改善

CASE 04SaaSベンダ / プラットフォーム

MLOps 基盤の構築支援

週次→日次

モデル更新サイクル

04Process

進め方

  1. 0130〜60 分

    初回無料相談

    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。

  2. 021〜2 週間

    現状アセスメント

    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。

  3. 032〜3 週間

    テーマ選定 + PoC 設計

    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。

  4. 042〜3 ヶ月

    PoC 実施 (内製主導 + PGP 伴走)

    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。

  5. 051〜3 ヶ月

    内製化定着

    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。

05FAQ

よくある質問

  • Q. AI に詳しくない経営層でも参加できますか?+

    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。

  • Q. 生成 AI と従来の機械学習どちらにも対応していますか?+

    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。

  • Q. PoC が頓挫した場合の判断軸はどう設計しますか?+

    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。

  • Q. 既存の AI ベンダーと並行利用できますか?+

    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。

  • Q. 製造業以外の業界 (金融・小売 等) にも対応していますか?+

    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。

  • Q. 内製化までどのくらいの期間が必要ですか?+

    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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