一定規模の業務量、現場の専門経験、社外連携を持つ経営者・事業責任者・現場責任者の方向けです。
費用
AI開発費の内訳
業務分析、Codexオペレーション、トークン消費量、クラウド・ハードウェア利用を分けて確認します。
多業種の現場知見をもとに、少ないヒアリングでも実現性の高い着手順を見立て、AI開発で改善を反映しやすい管理状態を確認できます。
まずは分かる範囲で、現在の業務、使っているアプリ、現場で出ている改善要望を共有してください。現場の声を取り込みながら、数日単位で試せる刷新範囲から整理します。
ヒアリングへ進む知見多業種見立て短い確認反映AI開発刷新数日単位
入力
設計
実行
測定
01
業務分析現状把握
02
Codex運用構築判断
03
トークン運用設計
04
クラウド効果測定
初回
少ない確認業種知見から見立てます提案
着手順実現性を先に見ます反映
数日単位小さく試せる範囲から最初の確認
まず確認すること。
実装や見積へ進む前に、貴社の状況へ置き換えるための確認項目です。
現場ヒアリング、業務フロー、例外処理、テスト観点を整理します。
仕様情報、作業単位、受入基準、修正指示を設計します。
Azure、DB、ストレージ、外部API、カメラ、端末などを分けて見ます。
変化の見え方
確認後に見えやすくなること。
人月だけでなく、AI開発の運用前提を確認できます。
トークン計画とリソース計画を初期段階で整理できます。
効果の理由
少ない確認から、現場で試せる形へ。
このテーマも、業界名や機能名だけで判断しません。多業種の知見から近い業務の型を見立て、現場の意見を取り込みながら刷新範囲を決めます。
在宅医療、清掃、民泊運営、生産品流通、制作、専門業務などで見てきた確認、手配、記録、請求前確認の型をもとに、最初の聞き取りを長くしすぎず、実現性の高い着手順を提案します。
完成後にまとめて直すのではなく、現場テストで出た違和感、例外、使いにくさを仕様情報に戻し、AI開発で短いサイクルの改善へつなげます。
大きな刷新だけを待たず、帳票、承認、通知、記録、管理画面、社外連携など、業務に効きやすい範囲から小さく反映できる形にします。