DX / AI Projects

DX・AI導入の支援実績

代表がPM・PMO・コンサルタントとして携わってきた、業務自動化とシステム開発のプロジェクトです。研修だけでなく、実際に手を動かして導入まで進めてきた実績があります。だからこそ、研修の中身も「現場で使えるか」から逆算して設計できます。

なぜ実績を載せているのか

AI・DXの研修を提供する会社は数多くあります。ただ、実際に導入プロジェクトを回している会社は多くありません。教える内容が現場と離れていないかは、そこで決まります。

以下は、代表が携わってきたプロジェクトです。お客様が特定されないよう、業種・規模の表現はぼかしています。金額や店舗数など、絞り込みにつながる情報は記載していません。守秘義務のある内容は含めていません。

プロジェクト実績

生成AI・AI-OCR・RPAといった技術別に並べています。製造・物流・金融・医療・建設・小売・不動産と、業種をまたいで携わってきました。

生成AI

配送計画をAIで自動化する仕組みの開発

立場
PM
期間
約5か月
規模
5名規模

配送業務の配車計画を自動で組む仕組みを、開発側のPMとして担当しました。前任者から引き継ぐ形でプロジェクト管理を全面的に引き受け、お客様・自社エンジニア・連携先ベンダーという三者にまたがる要件の調整、テスト設計と検収の設計、本番リリースの可否判断までを担いました。仕様書・実装・テスト仕様が食い違っていないかの検証には、生成AIを使って自動化しています。

  • 生成AI
  • 経路最適化
  • API連携

生成AI

画像生成AIを組み込んだサービスの開発・品質管理

立場
PM 兼 エンジニア
期間
約5か月
規模
5名規模

消費財メーカー向けに、画像生成AIを使ったサービスの開発と品質管理に携わりました。エンジニアは海外におり、文字ベースの非同期のやり取りだけで進める体制です。口頭とチャット中心で属人化していた進行を、課題管理の形に組み直しました。機能の設計から実装、コードレビュー、リリース判断、お客様への報告までを担当しています。

  • 生成AI(画像生成)
  • Webアプリ開発
  • 自動テスト

生成AI

図面の突合をAIで検証するPoC

立場
PM補佐 兼 エンジニア
期間
約5か月
規模
5名規模

建設業のお客様向けに、図面とチェックリスト・カタログを突き合わせる作業をAIで自動化できるかを検証しました。技術検証、レポート作成、お客様への説明までを推進し、図面確認という手間のかかる工程を機械に任せられるかを見極める役割です。

  • 生成AI
  • 画像・文書解析

生成AI

社内文書を参照して答えるチャットボットの開発

立場
PM
期間
約7か月
規模
15名規模

自社の資料を参照して回答するチャットボットを、開発側のPMとして統括しました。要件定義から開発管理、テスト、導入までを一貫して担当しています。エンジニアは海外におり、英語のテキストでのやり取りで指示と進捗管理を行いました。新規事業として成り立つ使い勝手にできるかが、このプロジェクトの主題でした。

  • RAG
  • 生成AI
  • チャットボット

AI-OCR

カタログからのデータ抽出システムの開発

立場
PM
期間
約3か月
規模
8名規模

体裁の揃っていないPDFが混在するカタログから、必要なデータを安定して取り出す仕組みを作りました。要件定義から開発管理、テスト、導入までを担当し、お客様が受け持つ画面側に対して、こちらは裏側のAPIの設計・開発を進めています。

  • OCR
  • データ抽出
  • API開発

基幹システム

基幹システム導入の構想づくり

立場
コンサルタント
期間
約2か月
規模
大規模

製造業のお客様で、既製のパッケージにできるだけ手を入れずに使う方針での導入企画を担当しました。複数ベンダーからの提案を取りまとめるところから着手し、中期経営計画の目標に照らして各部門の業務課題を洗い出し、必要な機能を備えた導入企画書にまとめています。経営層に対して、投資に見合うかどうかを説明する資料づくりまでが役割でした。

  • ERP
  • システム選定
  • 投資対効果の試算

基幹システム

多店舗展開する小売業の基幹システム刷新

立場
PMO
期間
約6か月
規模
大規模

要件定義の途中から詳細設計まで、チームリーダー補佐とPMOを担当しました。進捗・課題・品質・会議運営を統括し、教育と展開のチームでは全店舗の教育計画・展開計画の策定、什器の調達計画の整理、各店との調整窓口を進めています。要件定義の遅れで止まっていたプロジェクトを立て直し、確実に展開の準備を進めることが役割でした。

  • プロジェクト管理
  • 教育・展開計画

AI

現場業務を対象としたAIシステムの開発

立場
PM
期間
約1年
規模
20名規模

建設業のお客様で、AIを使った業務システムの開発を開発側PMとして統括しました。要件定義から開発、テスト、導入までを一貫して推進しています。現場作業の自動化・効率化を通じて、生産性と安全性の両立を図ることが主題でした。AIモデルの開発と業務の要件を橋渡しし、開発チームとお客様の合意形成をリードしています。

  • AI
  • 業務システム開発

RPA

全社的なRPA導入とDX推進

立場
PM
期間
約4年
規模
100名規模

建設業のお客様で、全社的な業務改革プロジェクトを主導しました。各部門へのヒアリングで現状を可視化し、自動化する業務の選定、要件定義、設計に着手。開発では進捗・課題・リスクを統括し、テスト計画と検証まで実施しています。導入して終わりにせず、DX研修とお客様社内のリーダー育成を通じて、自分たちで回せる体制をつくるところまでを担当しました。

  • RPA
  • 業務改革
  • 社内人材の育成

RPA

製造業の業務効率化プロジェクト

立場
PM
期間
約3年半
規模
80名規模

生産管理・調達・品質管理といった、製造業ならではの入り組んだ業務が対象でした。現場の担当者や部門責任者と密に連携しながら自動化の対象を絞り込み、要件を定義しています。開発・テストの段階では、効果をどう測るかを視野に入れて、データを見ながら改善を回す形をつくりました。

  • RPA
  • AI-OCR
  • 改善サイクルの設計

RPA

複数部門で並行するRPA導入の統括

立場
PMO
期間
約1年10か月
規模
大規模

製造業(電気機器)のお客様で、社内の複数部門が同時にRPA導入を進めていました。PMOとして各プロジェクトを横断で支援し、要件定義の段階から進捗・課題・リスクを見える形にし、共通の管理ルールをつくって展開しています。部門ごとにばらばらだったやり方を、組織として揃えることが役割でした。

  • RPA
  • 全社標準の整備

RPA

カード事業の事務処理の自動化

立場
PM
期間
約1年5か月
規模
80名規模

金融サービスのお客様で、カードの新規発行、顧客情報の変更、本人確認といった決まった形の事務作業を対象に自動化を進めました。処理にかかる時間と人手を減らすことが目的です。既存の作り込まれたシステムと新しいシステムをどうつなぐかが、このプロジェクトの難しいところでした。

  • RPA
  • 既存システム連携

RPA

受付から請求までの一連の業務の自動化

立場
PM
期間
約1年4か月
規模
150名規模

物流業のお客様で、配送依頼の受付から伝票発行、請求処理までを一続きで自動化しました。要件定義、作成の支援、運用体制の構築を担当しています。導入後は従業員向けの教育と業務プロセスの見直しを含め、お客様の社内で自走できる体制づくりまでをリードしました。

  • RPA
  • AI-OCR
  • 業務プロセス再設計

RPA

本部業務の自動化推進

立場
PMO
期間
約1年半
規模
大規模

小売業のお客様で、店舗運営を支える本部側の業務を対象に自動化を進めました。各部門にヒアリングして対象業務を絞り込み、要件を整理。導入後の運用まで一貫して支援し、現場の方への操作トレーニングも実施しています。業務を見える形にするところから仕組みの組み直しまでを通しで担当しました。

  • RPA
  • 業務の可視化

RPA

医療機関の事務業務の効率化

立場
PM
期間
約10か月
規模
60名規模

医療機関の事務部門を対象に、電子カルテを使った業務の効率化を担当しました。医事課・総務課と連携しながら現状を可視化し、自動化する対象を特定しています。医師や看護師の負担を減らすことが目的で、診療報酬の請求業務や予約管理を自動化の対象としました。

  • RPA
  • 電子カルテ連携

RPA

契約・支払業務の自動化とDX基盤づくり

立場
PM
期間
約1年半
規模
50名規模

不動産管理業のお客様で、契約更新や支払確認といった繰り返しの業務を対象にしました。初期に業務フローを細かく分析して要件を定義し、業務の性質に合わせた処理の流れを設計しています。営業と事務の双方と連携しながら運用設計と導入を進め、使われ続ける状態まで支援しました。

  • RPA
  • AI-OCR
  • 業務フロー分析

人材・組織

離職率の改善に向けた人材育成計画と人事制度づくり

立場
コンサルタント
期間
約5年9か月
規模
150名規模

建設業のお客様で、採用を増やしていたものの離職が高止まりし、特に中堅層が抜けていくことが課題でした。中堅層の離職を抑えて責任者クラスを育てること、若手が定着して成長できる仕組みをつくることが役割です。採用の拡大に制度の整備が追いついておらず、育成が現場任せになっていた状態から立て直しました。

  • 人事制度設計
  • 育成計画
  • 定着支援

この経験が、研修にどうつながるか

研修プログラムは生成AI研修プログラムDX・AI人材育成にまとめています。大阪・北摂エリアの企業さまは豊中市の企業研修もご覧ください。

導入も、育成も、同じ人間が見ています

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「AIで何かできないか」という段階のご相談で構いません。実際に導入まで回してきた立場から、いまの状況で何が現実的かをお話しします。ご相談の時点で費用は発生しません。