CASE STUDY / 01
製造業
AI活用テーマを棚卸しし、PoC乱立から全社ロードマップへ
部門ごとに進んでいたAI検証を、事業KPI・業務プロセス・データ要件の共通軸で整理する導入モデル。
01 / CHALLENGE
導入前の課題Where the Friction Was.
ツール単体ではなく、業務・顧客体験・データの流れから課題を整理します。
- 01
AIテーマが部門ごとに乱立し、優先順位が決まらない
- 02
PoC後の本番化条件や責任者が曖昧
- 03
データ・セキュリティ要件が後追いになりやすい
02 / SOLUTION
ATIROが設計することDesigned for Execution.
既存環境を活かしながら、必要なデータ・導線・AI・運用を接続します。
- 01
経営課題からAIユースケースを洗い出し、効果・実現性・リスクで評価
- 02
As-Is / To-Be業務を整理し、人とAIの責任分界を定義
- 03
短期MVPと中長期のデータ・AI基盤を同一ロードマップに統合
03 / WORKFLOW
導入後の流れHow the Flow Changes.
ユーザーや担当者の動きを、次のアクションへ途切れずつなげます。
OPERATION FLOW
- 01経営・現場ヒアリング
- 02ユースケース評価
- 03To-Be業務設計
- 04MVP計画
- 05本番化・横展開
04 / KPI
確認する指標Measure What Matters.
導入後は、事業目的に直結する指標を定義し、改善サイクルを回します。
KPI 01PoC→本番移行率
KPI 02AI活用テーマの優先順位
KPI 03対象業務の処理時間
KPI 04現場利用率
NEXT STEP
