開発
ベテランにしかできない判断、時間のかかる調査、決まった書式の書類づくり。
こうした仕事を、AIで回せるようにします。担当者と一緒に業務を紐解きながら、日々の仕事で実際に使えるシステムとして作り込みます。
Problem
AI導入の課題
仕組み化の壁
ツールを入れても、使いこなすのは一部の人だけ。工夫が個人にとどまり、チームの仕組みとして残らない。
求められる品質との差
専門性の高い業務では、汎用のAIのままだと精度が足りず、業務が求める品質に届かない。
開発リソースの確保
AIで変えたい業務はあっても、社内で形にできる人手と時間が足りず、検討が前に進まない。
Process
進め方
業務を一緒に見ながら、小さく作って確かめ、現場で使える形に仕上げます。
- 1
業務を紐解く
担当者の話を聞き、判断の基準や作業の手順を言葉にします。
- 2
小さく作って試す
1つの業務で動くものを作り、実際の案件で確かめます。
- 3
現場で使いながら直す
使った人の声をもとに、精度と使い勝手を上げていきます。
- 4
本番の運用へ
社内のシステムやルールに合わせて、日々の業務に組み込みます。
Forward Deployed Engineer（フォワード・デプロイド・エンジニア）。エンジニアが客先の現場に入り込み、業務への理解を共に言葉にしながら実装する進め方です。ProFabはこの進め方で開発します。
Theme
開発テーマ
AIに関わる各種の技術テーマをカバーしています。
AIエージェント
情報を集め、判断し、書類にまとめる。複数の手順からなる業務を、AIが順に進めるときに使います。
社内文書の検索（RAG）
規程や過去の案件、技術資料の中から必要な箇所を探し、根拠を示しながら答えるときに使います。
MCP・エージェントスキル
社内のデータや外部のサービスをAIにつなぎ、決まった作業の手順をAIが再現できるようにするときに使います。
機械学習モデル
設備データから故障の兆しを捉える、案件の見込みを予測するなど、予測や異常検知に使います。
画像・帳票の読み取り（OCR）
紙の書類や画像から文字や数値を読み取り、報告書や台帳に自動で転記するときに使います。
業務アプリ
AIの仕組みを、現場の人が毎日使える画面やワークフローとして業務に組み込むときに使います。
Scope
支援の範囲
進め方の4ステップのうち、どこまでを一緒に進めるかを目的に合わせて選べます。検証から始めて、あとから広げることもできます。
費用と期間は、対象の業務と範囲をうかがったうえでお見積りします。
Features
選ばれる理由
業務の設計から実装まで、同じチームが一貫して進めます。
上流から設計する
経営コンサルティング出身のメンバーが、経営課題と業務の流れから、何をAIに任せるかを設計します。
最新のAIを使う
新しいモデルやツールを日々検証しているので、その時点で最適な技術を選んで組み込めます。
小さく始めて広げられる
1つの業務で効果を確かめてから、チーム、部署へと対象を広げていけます。
生成AIメディア
AI COUSOU
AIによるビジネス、テクノロジーの構造を読み解く。サクッと、ジックリ、いずれのビジネスパーソンに寄り添うウェブメディア。
ご質問・ご相談などありましたら
お気軽にお問い合わせください。
もっと詳しく知りたい
お役立ち情報やサービス情報を用意しています。
直接相談したい
サービスの紹介、課題のヒアリングをいたします。