クラウド・インフラ系エネルギー / 10,000名以上 / 選定主担当
★★★★★3.0ChatGPT活用の社内ガイドライン整備予算: 非公開
成果
AI活用業務数
1業務→18業務
選定理由
業界での業務改善実績があり、現場目線の提案ができていた
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
- コスパが良く、外資ファームの半分以下で同等の成果が見込めた
- 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
改善してほしい点
- 保守運用フェーズの体制はやや手薄
マクニカ
エッジAI、GPU活用、ハードウェア融合
評価サマリー
★★★★★3.34件の口コミ
口コミ・評判（4件）
カスタマーサポート系外食チェーン / 1,000〜4,999名 / 選定主担当
★★★★★2.8業務効率化のためのAI活用コンサル予算: 非公開
成果
発注業務工数
月146時間→月44時間
社内利用率
導入3ヶ月で社員の50%が定着
PoC着手
3件のユースケースで並行PoC開始
選定理由
業界知見と実装力のバランスが良く、現実的な提案だった
技術力とコンサル力を兼ね備えた実力派。スピード重視のDXにフィット。
良かった点
- 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
- PoCで出した精度がそのまま本番でも再現できた
- 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
- 業界での導入事例を多数共有してもらえた
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
人事系SaaS事業 / 1,000〜4,999名 / 選定メンバー
★★★★★3.6業務マニュアルのAI整備予算: 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
業務処理時間
1件あたり3時間→1件あたり21分
効率化効果（年換算）
約3億円相当の業務効率化
選定理由
戦略から実装まで一気通貫で対応でき、引き継ぎロスを抑えられる体制だった
業界知見が深く、業務改善×AIで手堅く成果を出せるパートナー。
良かった点
- 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
- 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
- AIの技術実装部分は外部パートナーとの協業だった
- 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
- 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
デジタル戦略系建設業 / 5,000〜9,999名 / 選定主担当
★★★★★3.8製造現場へのAI導入予算: 非公開
成果
PoC着手
6件のユースケースで並行PoC開始
効率化効果（年換算）
約0.6億円相当の業務効率化
情シス問い合わせ件数
月202件→月101件
選定理由
プロジェクト管理の堅実さに信頼感があった
技術力とコンサル力を兼ね備えた実力派。スピード重視のDXにフィット。
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
- 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
- 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
- プロジェクト途中で担当者が変わり一時的に進行が滞った
- 提案段階では保守的で、先進的なアプローチは少なめ
- AIの技術実装部分は外部パートナーとの協業だった