CASE STUDY / 01

製造業

AI活用テーマを棚卸しし、PoC乱立から全社ロードマップへ

部門ごとに進んでいたAI検証を、事業KPI・業務プロセス・データ要件の共通軸で整理する導入モデル。

01 / CHALLENGE

導入前の課題Where the Friction Was.

ツール単体ではなく、業務・顧客体験・データの流れから課題を整理します。

  1. 01

    AIテーマが部門ごとに乱立し、優先順位が決まらない

  2. 02

    PoC後の本番化条件や責任者が曖昧

  3. 03

    データ・セキュリティ要件が後追いになりやすい

02 / SOLUTION

ATIROが設計することDesigned for Execution.

既存環境を活かしながら、必要なデータ・導線・AI・運用を接続します。

  1. 01

    経営課題からAIユースケースを洗い出し、効果・実現性・リスクで評価

  2. 02

    As-Is / To-Be業務を整理し、人とAIの責任分界を定義

  3. 03

    短期MVPと中長期のデータ・AI基盤を同一ロードマップに統合

03 / WORKFLOW

導入後の流れHow the Flow Changes.

ユーザーや担当者の動きを、次のアクションへ途切れずつなげます。

OPERATION FLOW

  1. 01経営・現場ヒアリング
  2. 02ユースケース評価
  3. 03To-Be業務設計
  4. 04MVP計画
  5. 05本番化・横展開

04 / KPI

確認する指標Measure What Matters.

導入後は、事業目的に直結する指標を定義し、改善サイクルを回します。

KPI 01PoC→本番移行率
KPI 02AI活用テーマの優先順位
KPI 03対象業務の処理時間
KPI 04現場利用率

NEXT STEP

自社の業務に置き換えて、具体化する。Make It Your Case.

現在の業務フローやデータ環境を確認し、導入範囲・KPI・実装方法を整理します。

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