AIコンサルティング
アイデア段階から貴社の社内会議に参加し、ビジネス課題の分析からAI技術の選定、導入計画の立案まで、経験豊富な専門家が伴走します。
議論のスタートからゴールまで伴走
社内MTGの参加
現場担当者や経営層が参加する定例会議・ワークショップに同席し、業務フロー・課題・期待値を掘り下げます。共通認識を醸成し、AI活用の方向性と優先課題を明確化します。
デモ開発
ヒアリングで得た要件をもとに、デモを実装。サンプルデータを使って効果検証を行い、実現性・ROI・ユーザー体験を早期に確認できます。
レポート作成
検証結果を踏まえ、投資対効果の試算・優先順位付け・実行ロードマップを整理した報告書を提出。経営会議用の説明資料としても活用でき、スムーズな意思決定を促進します。
オーダーメイドAI開発
生成AIを中心としたソリューションの設計から実装、運用まで一貫して対応。高度な技術力で、業界特有の課題を解決する革新的なAIシステムを提供します。
貴社課題に合わせたAIソリューションの開発
〜オーダーメイドAI開発の5ステップ〜
課題抽出
現場や経営層にヒアリングして、今どこに課題があるのかを洗い出します。重要な指標やコスト感を整理し、まず「本当に解くべき課題」を絞り込みます。
コンサルティング
発見した課題を「業務インパクトが高い順」に並べ、すぐに着手できるものと、時間をかけて取り組むものに分けます。社内で話がまとまるように、導入プランや必要な体制も提案します。
PoC（概念実証）
小さく試せるデータやシナリオでAIの試作品を作り、精度や使いやすさを確認します。結果を数値で示し、正式開発に進むかどうかを判断します。
AI開発
PoCの結果をもとに、本番用のAIシステムを作ります。利用する場所（クラウドや社内サーバーなど）に合わせてUIや連携も整え、業務にそのまま組み込める形にします。
運用改善
運用が開始したら、精度やエラーを監視し、問題があれば修正します。新しいデータでAIを定期的に学習し直し、機能も段階的に強化していきます。
生成AI
トークスクリプト自動生成
支援の成果
スクリプト作成時間を7時間→1時間未満に短縮し、アウトプットの質も高水準を維持。
当初の課題
営業代理店は多数の商材を取り扱うため、各商材ごとのスクリプト作成が求められていました。それゆえ負担が大きく大きく、担当者の経験値によって品質にばらつきが生じていました。
BOCのアプローチ
まず特定商材でミニマム導入し効果を可視化。音声議事録や多数の資料をワンクリックで取り込み、自社のトーンに合わせてトークスクリプト候補が自動生成される、オーダーメイドAIへと発展させました。特にワンクリックで完結する極めてシンプルなワークフローに落とし込むことで、ユーザーの負担を最小限に抑え、真に現場に定着されるプロダクトを構築しました。
生成AI
AIアンケートシステム
支援の成果
AIによる質問制御と回答解析で回答負担を最小限に抑えつつ、必要な情報を深堀りすることで、回答率の向上と共により質の高いデータ収集が実現した。
当初の課題
従来の一律アンケートは、回答負担が大きく精度にも限界が生じていた。
BOCのアプローチ
回答内容に応じてAIが質問を自動生成する動的アンケートを実装。最終的には業界特有の設問テンプレートを組み込み、顧客専用のオーダーメイド運用を可能にしました。
生成AI
ECサイト商品説明自動生成
支援の成果
独自のAI生成システム開発により、ECサイトで売上に直結する「訴求力ある商品説明」の作成を効率化。CVR改善も期待できる基盤の構築を行いました。
当初の課題
数千点の商品説明を手作業で作成していたため、公開の遅延と品質のばらつきが発生。また購買意欲が高まる魅力的なライティングの実現に向けて、顧客志向や競合視点、企業独自のノウハウ等を総合的に考慮しなければならなかった。
BOCのアプローチ
競合分析と企業独自ノウハウを組み込んだ文章生成AIシステムを開発。特定カテゴリで小さく開始し、段階的に生成システムを強化。最終的にはSEO要件やプラットフォーム独自ルールも反映したオーダーメイド仕様としました。
生成AI
営業リスト生成
支援の成果
連絡先取得にあたって、1件あたりのコスト50〜100円から1.5円へ削減し、月1,000件超のリスト生成を高速化。
当初の課題
企業ごとに異なるWeb構造のため、連絡先抽出が手作業頼りで時間と費用がかさんでいました。
BOCのアプローチ
各サイトの情報配置の違いに対応できる柔軟な抽出アルゴリズムと、スクレイピングツールの自動化を組み合わせ、小規模なPoCから実施。その後、検索条件や出力形式を顧客仕様に合わせたオーダーメイドで提供しました。
機械学習✖️生成AI
コンプライアンスチェック
支援の成果
チェック精度は従来比7倍、1件当たりの処理コストは約1/30まで低減し、審査時間も大幅に短縮
当初の課題
従来提供されていた統計モデルは誤検知が多く、本来確認すべきリスク案件の見落としが相次いでいました。
BOCのアプローチ
まず重要フローだけをミニマムスタートで自動化。具体的には古典的AIで不要候補をフィルタリングし、残りの判断が難しい箇所を生成AIで精査するハイブリッド構成へ段階的に拡張しました。各AIの得意分野を活かす多段階の判断プロセスを採用するとともに、エンジニアと事業サイド両者に対する徹底したヒアリングによって、現場に合った運用を実現しました。