事業開発系銀行業 / 10,000名以上 / 選定主担当
★★★★★3.6全社AI変革ビジョンの策定予算: 非公開
成果
効率化効果（年換算）
約0.9億円相当の業務効率化
選定理由
既存基盤との接続実績があり、技術リスクを最小化できた
中堅向けの座組みとしてバランスが良い。重厚すぎず軽すぎず。
良かった点
- 社内のAIリテラシー向上にも貢献してくれた
- ドキュメントの品質が高く、社内引き継ぎがしやすかった
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
BIPROGY（旧日本ユニシス）の口コミ
銀行業 / 10,000名以上 / 事業開発系
この会社の他の口コミ
会社ページを見る（4件）SCM・物流系金融業 / 1,000〜4,999名 / 選定主担当
★★★★★3.2GCP上での生成AI活用予算: 非公開
成果
資料作成工数
月88時間→月36時間
選定理由
若手中心でも自走できる体制で、スピード感のある進め方が見込めた
戦略×実行のバランスが良い国内ファーム。日本企業の意思決定に合わせやすい。
良かった点
- 戦略から実装まで一気通貫で対応してくれた
- 意思決定が速く、大手ファームに比べてスピード感がある
- プロジェクト管理が堅実でスケジュール通りに進行した
改善してほしい点
- グローバル案件の経験は外資系ファームに比べると限定的
法務系自治体 / 10,000名以上 / 選定主担当
★★★★★4.2AWS上で生成AIを動かすための技術支援予算: 非公開
成果
ナレッジ検索ヒット率
40%→79%
PoC着手
4件のユースケースで並行PoC開始
選定理由
中堅向けの座組みとしてサイズ感が合っていた
コスパとスピードのバランスが良い。中堅〜大手の現実的な選択肢として強い。
良かった点
- PoCで出した精度がそのまま本番でも再現できた
- 戦略から実装まで一気通貫で対応してくれた
- 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
- 現場ヒアリングで課題を引き出す力が高かった
改善してほしい点
- プロジェクト途中で担当者が変わり一時的に進行が滞った
研究開発系小売業 / 5,000〜9,999名 / 選定主担当
★★★★★3.4研究開発でのAI活用、技術面のサポート予算: 非公開
成果
発注業務工数
月114時間→月24時間
在庫回転率
年7回→年11回
資料作成工数
月74時間→月31時間
選定理由
若手中心でも自走できる体制で、スピード感のある進め方が見込めた
戦略×実行のバランスが良い国内ファーム。日本企業の意思決定に合わせやすい。
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
- 既存システムとのAPI連携をスムーズに構築してくれた
- 進捗報告が丁寧で、リスクの早期共有ができた
改善してほしい点
- 特定技術への深い専門性よりも、幅広い業務理解で勝負するスタイル
- プロジェクト途中で担当者が変わり一時的に進行が滞った
- 追加機能の見積もりに時間がかかった