JDSCの口コミ

Item: JDSC
Rating: 3.8
Author: 営業企画系

ヘルスケアスタートアップ / 100〜299名 / 営業企画系

営業企画系ヘルスケアスタートアップ / 100〜299名 / 選定主担当

★★★★★3.8

Azure環境での生成AI構築予算: 非公開

成果

情シス問い合わせ件数

月175件→月104件

レポート作成時間

3日→8時間

選定理由

RAG構築や評価設計の知見が他社より具体的だった

提案の鋭さは光るが、上流戦略は自社側のリードが必要。

良かった点

費用が抑えめで、コストパフォーマンスが高い
プロトタイプを素早く作って検証する進め方が効率的だった
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
自社開発のLLMが日本語の精度で頭一つ抜けていた

改善してほしい点

追加機能の見積もりに時間がかかった
上流の戦略コンサルは専門外だった

2025-12-08確認済みこの口コミの詳細

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会社ページを見る（6件）

研究開発系Webサービス / 300〜499名 / 選定メンバー

★★★★★3.2

社内問い合わせ対応の自動化を相談予算: 非公開

成果

有人対応件数

月6169件→月3532件

業務処理時間

1件あたり2時間→1件あたり28分

選定理由

プラットフォーム型で段階的に拡張できる柔軟性があった

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

業界知見が深く、要件定義のすり合わせがスムーズだった
技術力が高く、難易度の高い要件にも柔軟に対応してくれた

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
知名度が大手に比べると低く、社内稟議での説明に工夫が必要だった

2026-03-03確認済みこの口コミの詳細

人事系翻訳・ローカライズ / 100〜299名 / 選定主担当

★★★★★3.0

全社AI活用基盤の整備と業務適用予算: 非公開

成果

PoC着手

5件のユースケースで並行PoC開始

選定理由

AI技術の研究開発力が高く、自社製モデルの精度が他社と段違いだった

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

自社開発のLLMが日本語の精度で頭一つ抜けていた
技術力が高く、難易度の高い要件にも柔軟に対応してくれた
コミュニケーションが明確で、認識齟齬が起きにくかった
セキュリティ要件の整理が早く、情シスとの調整がスムーズだった

改善してほしい点

見積もりが途中で増額になり、予算管理が難しかった
担当メンバーの入れ替わりが数回あり、引き継ぎに時間がかかった

2026-02-24確認済みこの口コミの詳細

人事系外食チェーン / 300〜499名 / 選定主担当

★★★★★3.6

営業の効率化に生成AIを使いたくて相談予算: 非公開

成果

業務処理時間

1件あたり2時間→1件あたり40分

発注業務工数

月117時間→月31時間

選定理由

AI技術の研究開発力が高く、自社製モデルの精度が他社と段違いだった

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

コミュニケーションが明確で、認識齟齬が起きにくかった
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
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
業務フローの見直しまで踏み込んで提案してくれた

改善してほしい点

電話・対面でのコミュニケーション機会が少なめだった
担当メンバーの入れ替わりが数回あり、引き継ぎに時間がかかった

2025-10-18確認済みこの口コミの詳細