業務マニュアルのAI整備予算: 非公開
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
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
- 自社開発のLLMが日本語の精度で頭一つ抜けていた
- 既存システムとのAPI連携をスムーズに構築してくれた
- 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
- 電話・対面でのコミュニケーション機会が少なめだった
AIで何ができるかをまず整理してもらった予算: 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
選定理由
意思決定スピードが速く、スタートアップ並みの機動力があった
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
- 社内のAIリテラシー向上にも貢献してくれた
- 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
- 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
- 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
AWS上で生成AIを動かすための技術支援予算: 非公開
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
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
- 意思決定が速く、スタートアップ並みの機動力があった
- 改善サイクルが速く、ニーズに合わせて柔軟に動いてくれた
- 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
- 業務フローの見直しまで踏み込んで提案してくれた
生成AI活用の相談から伴走まで予算: 非公開
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
技術力は本物。経営層への見せ方を自社で補える前提なら、コスパは抜群。
良かった点
- 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
- 現場の抵抗が少なく、組織変革がスムーズに進んだ
- 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
- PoCで出した精度がそのまま本番でも再現できた
改善してほしい点
- リソースの繁閑差が大きく、繁忙期はレスポンスが遅れた
- 電話・対面でのコミュニケーション機会が少なめだった
- 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