AI導入/データ活用支援
企業のDX/AI活用を戦略策定から導入・実行まで一気通貫で伴走支援。プロフェッショナルがDX推進クラウド等も活用し、データ基盤やAI導入などを推進。企業固有の課題解決と確実な変革実現を目指します。
特徴
データ活用基盤構築
AI活用を前提とした「データ基盤構築」
分散したデータを収集・構造化し、AIが即座に読み取れる「本番活用可能な環境」を整備します。これにより、AI導入の最大の障壁となるデータ未整備を解消し、PoC（実証実験）で終わらせない基盤を作ります。
業務プロセスの最適化
AI×BPRによる「業務プロセスの再設計」
単なるツールの導入ではなく、AIの活用を前提として人とAIの役割を再定義し、業務構造そのものを抜本的に作り変えます。業務の標準化や不要なプロセスの排除を徹底することで、生産性を引き上げます。
自動化・高度化
AIエージェントによる「業務実行の自動化・高度化」
AIが情報の整理や一次判断、さらにはシステムを跨いだ実務までを担い、従来の「作業」を自動化します。人間が「指示と判断」に専念できる体制へ転換することで、業務のスピードアップと属人化の解消を同時に実現します。
ご支援領域
企業のDX/AI活用を戦略から導入・実行まで、その領域のプロフェッショナルがデータ基盤やAI導入などを推進し、確実な変革を実現します。
- 特定業務のデジタル化
- 業務領域のシステム導入
- データ基盤構築
- AI導入
取り組みテーマ例
- AIエージェント
導入
- AI利活用
- 現場業務の
デジタル化
- 製品標準化・
見積システム
- 受発注管理
システム
- 在庫管理
生産管理
システム再構築
- 設備・人の
IoT・可視化
- 製造業
データ基盤構築
製造業における
データドリブン環境とは
工場内の様々な情報源から収集したデータを活用して、生産活動全体を最適化することで、
生産性の向上、コスト削減、品質改善など、様々な効果があります。
生産状況を可視化するためのOTデータ基盤構築
工場内のシステムと現場データを集約するOTデータ基盤を構築し可視化
現場の生産状況をリアルタイムに把握することで、データドリブンな製造環境を実現します
製造業における
AI活用
昨今注目を集める生成AIを製造業の現場でも活用する動きが広がっています。
生産効率を上げるためのAI活用については、実現したい目的によって必要なデータが変わります。
AIを副工場長として、
オペレーションの
最適化・自動運用を実現
ご支援フロー
STEP1導入の目的整理
業固有の課題や目指す姿に基づき、業務デジタル化の明確な目的とスコープを定義します。
STEP2現在の業務フロー整理
現状の業務プロセスを詳細に可視化し、非効率性や属人化などの課題を構造的に洗い出します。
STEP3あるべき業務フロー策定
効率化や新たな価値創出を目指し、デジタル技術を活用した理想的な業務フローを設計します。
STEP4ソリューション要件定義・選定
あるべき姿の実現に向け、必要なDX/AIソリューションの要件を定義し、最適なツールを選定します。
STEP5ソリューション導入
定義した要件に基づき、最適なDX/AIソリューション、データ基盤などを導入/開発します。
STEP6投資対効果の評価
導入ソリューションの業務効率化や成果を定量的に評価し、投資対効果を確認。確実な変革実現を目指します。
STEP7定着化取り組み推進
業務のデジタル化を組織に定着させ、内製化や継続的な改善に向けた取り組みを促進します。
支援実績
データ基盤構築
時系列データベースを自社開発し、ライセンスを販売すると共に、DX / IoTソリューションやサービスを構築するビジネスを展開
株式会社PROMPT-Xグループ会社
IoTソリューション開発、時系列DB（時系列データベース）を核としたソリューション開発