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NTT(日本電信電話)

国産LLM「tsuzumi」、通信インフラAI

評価サマリー

3.19件の口コミ
提案力
3.3
実行・品質
2.9
コミュニケーション
3.2
費用対効果
2.6
おすすめ度
3.4

口コミ・評判(9件)

AI推進系小売業 / 10,000名以上 / 選定主担当
3.0
需要予測の精度改善予算: 非公開

成果

問い合わせ対応時間
平均21分平均6分
配送ルート充填率
71%78%

選定理由

監査法人系の信頼感があり、社内稟議と外部説明の両方を支えられた

提案の質と実績は期待通り。コスト面は覚悟が必要だが、大規模導入で失敗したくないなら安心感がある。

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
  • 監査対応にも使えるレベルのドキュメント品質だった
  • 経営層向けの資料の完成度が非常に高い

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
  • 実装フェーズは別ベンダーへの引き継ぎが必要で、一貫性が課題になる
  • 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
2026-04-24確認済みこの口コミの詳細
マーケティング系食品メーカー / 10,000名以上 / 選定主担当
3.0
顧客対応まわりのAI化を一緒に進めてもらった予算: 非公開

成果

ナレッジ検索ヒット率
38%84%

選定理由

経営トップ層への影響力があり、全社推進の力学を作れる点が決定打になった

監査対応まで見据えた設計が必要な大企業向け。

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

  • 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
  • 技術の深い部分は別チームへのエスカレーションでレスポンスが遅れた
  • 実装フェーズは別ベンダーへの引き継ぎが必要で、一貫性が課題になる
2026-04-07確認済みこの口コミの詳細
業務改革系鉄鋼 / 10,000名以上 / 選定主担当
3.0
生成AI活用の相談から伴走まで予算: 非公開

成果

業務処理時間
1件あたり4時間1件あたり32分

選定理由

海外拠点での同種プロジェクトの方法論があり、品質の再現性が見込めた

戦略フェーズの完成度は高いが、実装は別で手配する前提で考えるべき。

良かった点

  • 短期間で全社横断のワークショップを効率的に回してくれた
  • 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
  • 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
  • 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

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
  • 見積もりが途中で増額になり、予算管理が難しかった
2025-12-22確認済みこの口コミの詳細
デジタルマーケティング系電力 / 10,000名以上 / 選定主担当
3.6
予測モデルの構築と業務適用予算: 非公開

成果

AI活用業務数
1業務14業務

選定理由

監査法人系の信頼感があり、社内稟議と外部説明の両方を支えられた

グローバル規模のプロジェクトでは代替が効かない存在。予算が合うなら最有力候補。

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
  • 経営層向けの資料の完成度が非常に高い
  • 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
  • 監査対応にも使えるレベルのドキュメント品質だった

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
  • 実装フェーズは別ベンダーへの引き継ぎが必要で、一貫性が課題になる
2025-12-20確認済みこの口コミの詳細
情報システム部門系金融業 / 5,000〜9,999名 / 選定主担当
3.4
全社AI変革ビジョンの策定予算: 非公開

成果

決算所要日数
12営業日5営業日
AI活用業務数
3業務10業務

選定理由

PoCから本番化までのロードマップが明確で、経営層への説明に使えた

経営トップ層への影響力があり、全社変革の推進力になる。コストは覚悟。

良かった点

  • 現場の抵抗が少なく、組織変革がスムーズに進んだ
  • 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
  • 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
  • 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

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
2025-11-08確認済みこの口コミの詳細
AI推進系電力 / 10,000名以上 / 選定主担当
3.0
GCP上での生成AI活用予算: 非公開

成果

問い合わせ対応時間
平均36分平均5分
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

監査法人系の信頼感があり、社内稟議と外部説明の両方を支えられた

戦略フェーズの完成度は高いが、実装は別で手配する前提で考えるべき。

良かった点

  • 短期間で全社横断のワークショップを効率的に回してくれた
  • 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

  • 意思決定に時間がかかる場面があり、スピードはベンチャーに劣る
  • プロジェクト体制が大きく、小回りが利きにくい
  • 追加機能の見積もりに時間がかかった
2025-10-22確認済みこの口コミの詳細
DX推進系自治体 / 5,000〜9,999名 / 選定メンバー
2.4
基幹業務のAI化を設計から実装まで予算: 非公開

成果

業務処理時間
1件あたり3時間1件あたり57分
資料作成工数
月75時間月19時間

選定理由

グローバルでの類似プロジェクト知見が豊富で、海外展開を見据えた提案ができた

提案の質と実績は期待通り。コスト面は覚悟が必要だが、大規模導入で失敗したくないなら安心感がある。

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
  • 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
  • グローバル標準の方法論で品質が安定していた

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
  • 技術の深い部分は別チームへのエスカレーションでレスポンスが遅れた
2025-10-17確認済みこの口コミの詳細
カスタマーサポート系出版業 / 5,000〜9,999名 / 選定主担当
3.2
予測モデルの構築と業務適用予算: 非公開

成果

AI活用業務数
2業務12業務
PoC着手
2件のユースケースで並行PoC開始

選定理由

業界での導入実績が圧倒的で、経営層が納得するストーリーを組み立てる力が決め手になった

規模感のあるプロジェクトに強い。守りのDXには最適。

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

  • 意思決定に時間がかかる場面があり、スピードはベンチャーに劣る
  • ジュニアメンバーが多い時期があり、品質にばらつきがあった
2025-10-11確認済みこの口コミの詳細
SCM・物流系公共セクター / 10,000名以上 / 選定主担当
3.2
営業支援AIの導入予算: 非公開

成果

問い合わせ対応時間
平均59分平均10分

選定理由

全社変革を伴う大規模案件で、これだけのリソースを動かせるのは他にいなかった

監査対応まで見据えた設計が必要な大企業向け。

良かった点

  • 業務フローの見直しまで踏み込んで提案してくれた
  • グローバル標準の方法論で品質が安定していた

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
  • プロジェクト体制が大きく、小回りが利きにくい
2025-09-20確認済みこの口コミの詳細