営業企画系ホテル・宿泊 / 300〜499名 / 選定主担当
★★★★★3.8業務効率化のためのAI活用コンサル予算: 非公開
成果
ナレッジ検索ヒット率
30%→73%
選定理由
日本語LLMの精度が他社と比べて頭一つ抜けていた
クラウド環境での実装なら第一選択肢。技術ブログ並みの知見が活きる。
良かった点
- 現場の抵抗が少なく、組織変革がスムーズに進んだ
- 意思決定が速く、スタートアップ並みの機動力があった
改善してほしい点
- 上流の戦略コンサルは専門外だった
Finatextホールディングスの口コミ
ホテル・宿泊 / 300〜499名 / 営業企画系
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会社ページを見る（6件）生産技術・製造系中堅小売チェーン / 300〜499名 / 選定主担当
★★★★★3.8AI議事録ツールの全社展開予算: 非公開
成果
ガバナンス整備
全社AI利用ガイドライン策定・取締役会承認
需要予測精度
誤差率8%（従来は21%）
選定理由
コスパが良く、大手ファームの半分以下の費用で同等の成果が見込めた
日本語LLM/RAGの精度が強み。コスパで勝負したい中堅企業に適している。
良かった点
- 技術者が直接対応してくれ、技術的な議論が深くできた
- 既存システムとのAPI連携をスムーズに構築してくれた
改善してほしい点
- 経営層向けの見せ方は自社で補う必要があった
- 見積もりが途中で増額になり、予算管理が難しかった
デジタル戦略系クリエイティブエージェンシー / 30〜99名 / 最終決裁者
★★★★★4.0SCMまわりにAIを入れる話で相談予算: 非公開
成果
配送ルート充填率
69%→85%
PoC着手
3件のユースケースで並行PoC開始
選定理由
日本語LLMの精度が他社と比べて頭一つ抜けていた
領域特化の専門性は高く、その分野なら最有力候補。
良かった点
- 業務フローの見直しまで踏み込んで提案してくれた
- 業界知見が深く、要件定義のすり合わせがスムーズだった
改善してほしい点
- プロジェクト規模が大きくなると人員確保に時間がかかった
- 見積もりが途中で増額になり、予算管理が難しかった
DX推進系地方の小売店舗運営 / 100〜299名 / 選定主担当
★★★★★3.0RPAと生成AIの組み合わせ提案予算: 非公開
成果
商談化率
11%→25%
業務処理時間
1件あたり3時間→1件あたり23分
選定理由
技術者が直接コミュニケーションしてくれ、認識齟齬が起きにくそうだった
AI実装に強い専門家集団。事業への落とし込みは自社主導の前提で。
良かった点
- 技術者が直接対応してくれ、技術的な議論が深くできた
- 現場作業員でも使えるレベルまでUIを簡素化してくれた
- 社内のAIリテラシー向上にも貢献してくれた
- 週次レビューでの方向修正が速く、無駄な手戻りが少なかった
改善してほしい点
- コミュニケーションが技術者寄りで、ビジネスサイドへの翻訳が必要だった