AIで何ができるかをまず整理してもらった予算: 非公開
選定理由
領域特化の事例が豊富で、PoCの設計が具体的だった
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
- 技術者が直接対応してくれ、技術的な議論が深くできた
- 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
- 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
- 見積もりが途中で増額になり、予算管理が難しかった
- 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
基幹業務のAI化を設計から実装まで予算: 非公開
選定理由
クラウド環境（AWS/Azure/GCP）での実装ノウハウが厚かった
意思決定スピードと技術力のバランスが良く、PoCをサクサク回したい企業向き。
良かった点
- 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
- 改善サイクルが速く、ニーズに合わせて柔軟に動いてくれた
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
- 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
- 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
マーケ業務に生成AIを取り入れたくて依頼予算: 非公開
選定理由
領域特化の事例が豊富で、PoCの設計が具体的だった
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
- 現場ヒアリングで課題を引き出す力が高かった
- 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
- 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
- 電話・対面でのコミュニケーション機会が少なめだった
- 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
全社AI活用基盤の整備と業務適用予算: 非公開
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
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
- 現場ヒアリングで課題を引き出す力が高かった
- 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
- PoCで出した精度がそのまま本番でも再現できた
AIで何ができるかをまず整理してもらった予算: 非公開
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
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
- 進捗報告が丁寧で、リスクの早期共有ができた
- 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
- 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
- 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