PoC（プロトタイピング・UX設計/PoC推進・精度検証）

「何を目的に、どの程度の精度を目指し、どの規模のデータで検証すべきか」を明確に定義し、精度・データ品質に起因する不確実性により迷走しがちなAI PoCを、「積み上げるPoC」へと変革します。効果・実現性・事業性の3つの視点に基づく標準プロセスにより、データ特性やモデル性能の知見を組織的に蓄積し、再現性の向上を実現します。

お客様の抱える課題

  • PoCの目的とゴール設定の不備

    「どの程度の精度を目指し、どの規模のデータで、いつまでに検証すべきか」という判断基準が明確に定義されていないため、AI特有の「試さなければ成果が読めない」不確実性の中で検証活動が迷走し、出口の見えない状態に陥りがちです。

  • 属人的な検証によるノウハウの未蓄積

    検証プロセスが個々の担当者に依存しており、組織としてデータ特性やモデル性能の知見、成功・失敗の要因や教訓をノウハウとして十分に蓄積・活用できていません。

解決アプローチ

  • プロトタイピング

    「目利き・環境・人材育成・スケール」の4要素を連動させ、AI PoCの成果を組織的に積み上げる迷走するPoCから脱却し、組織にAI活用力を根付かせるためには、「目利き・環境・人材育成・スケール」の4要素を一体で整備することが重要です。小さく素早く試すプロトタイピングを通じて、目的とゴールを検証しながら明確化し、そこで得た知見を組織資産として積み上げていきます。

    • 1. モックアップによる業務変革案の具体化

      「何を目的に検証するか」を早期に可視化し、業務部門×IT部門間の迅速な合意形成を実現。曖昧なゴール設定による迷走を防ぎ、意思決定の質とスピードを向上させます。

    • 2. 自社データを活用可能な環境の構築

      自社のドメイン知識と自社データを活用し、社員による市民開発を支える基盤「AI OS」を構築。AI特有の「試さなければ成果が読めない」不確実性に、素早く検証できる環境で対応します。

    • 3. 標準化とAI人材へのコンバージョン

      内製化組織像の定義と開発手順の形式知化により、属人的な検証から脱却。個人依存だった成功要因や教訓を組織の共有知へと変え、業務×AI開発人材への進化を促します。

    • 4. 開発資源の資産化・再利用

      品質が担保された開発資源やモデル・データ特性の知見を資産化。単発で終わらない、再現性の高い成果を実現し、次のAI活用へと積み上げます。

  • AI UX設計：AI時代の体験変革を、UX起点で構想から実装、継続的な改善まで支援します。

    AI時代のUXとは、画面をデザインすることではなく、人・AI・システム・サービスが協働し、新たな価値を創出する体験全体をデザインすることです。
    生成AIやAIエージェントの進化により、企業に求められるUXは、従来のUIや操作性の最適化から、 人とAIが自然に協働し、継続的に価値を生み出す体験の設計へと進化しています。
    UXデザインを起点に、AI戦略、AIエージェント、AIネイティブUI、業務・サービスデザインを統合し、AI時代の体験変革を構想から実現、継続的な改善まで支援します。

    • 1. AI UX Strategy：AI時代のあるべき体験を構想する

      AIを導入することを目的とするのではなく、顧客・従業員・業務にどのような体験価値を提供するかを起点に構想します。AIエージェントの役割や人とAIの協働のあり方を描き、目指す体験を実現するための戦略・ユースケース・ロードマップを策定します。

      • 主な取り組み

        ・AI・UX戦略策定
        ・体験ビジョン策定
        ・AIエージェント活用構想
        ・ユースケース創出
        ・ロードマップ策定

    • 2. AI UX Design：AI時代のあるべき体験をデザインする

      AI時代のUXは、画面だけではありません。AIエージェントとの対話、AIを前提としたUI、人とAIの役割、業務プロセスまで含めて体験全体をデザインします。顧客体験（CX）、従業員体験（EX）、業務体験を統合し、新たな価値を創出します。

      • 主な取り組み

        ・UX / CX / EXデザイン
        ・AIエージェントデザイン
        ・AIネイティブUIデザイン
        ・業務・サービスデザイン
        ・プロトタイピング
        ・ユーザビリティ評価

    • 3. AI UX Delivery：デザインした体験を実現する

      構想・設計した体験を、開発・業務・運用へ確実につなぎます。UX要件をシステム要件へ落とし込み、デザイン・業務・開発を横断して連携することで、目指す体験を高い品質で実現します。

      • 主な取り組み

        ・UX要件定義
        ・AIエージェント要件定義
        ・開発・デザイン・業務部門との連携
        ・プロダクトデザインマネジメント支援
        ・デザインガバナンス

    • 4. AI UX Evolution：AIとともに体験を進化させる

      AIは導入後も継続的な改善を前提とする技術です。利用状況や成果を継続的に分析し、AIエージェントやUXを改善することで、体験価値を高め続けます。データに基づく改善サイクルを通じて、AIとサービスを継続的に進化させます。

      • 主な取り組み

        ・UX分析・改善
        ・AIエージェント最適化
        ・KPI・効果測定
        ・運用改善
        ・浸透・定着支援

創出価値

  • ステークホルダーへの説明責任の完遂

    最終的な投資判断はもちろん、取締役会や投資家といった外部ステークホルダーへの説明責任に耐えうる、客観的根拠に基づいた高品質なアウトプットを提供します。

  • 再現性の高いPoC推進モデルの確立

    標準プロセスの整備とノウハウの蓄積により、特定の個人に依存しない、再現性の高いAIプロジェクト推進モデルを組織内に定着させます。