AIで何をやるかを、
多角的な視点から判断する。

SITUATION

状況

従業員1万人規模の電力会社。経営層はAI活用を中期経営計画に明記したが、現場からは「保全業務でAIを使いたい」「需要予測にAIを」など断片的な提案が上がるだけで、全社的な絵姿が描けていなかった。情報システム部門は個別の稟議に追われ、「どのテーマにどの順で投資すべきか」を経営に提示できる状態になかった。

APPROACH

対応

まず有識者インタビュー (大学教授、AIスタートアップ、業界内先進企業) を実施し、電力業界におけるAIの技術見通しを短期・中長期に分けて整理。並行して、発電・送配電・営業・カスタマーサポート・コーポレートまで、貴社の業務領域を縦軸に、「AIでできること」を横軸にとったマトリクスを作成し、ユースケースを100件以上洗い出した。

そのうえで、経営インパクト (コスト削減額・戦略的重要度) とAI適性 (データ整備状況・技術成熟度) の2軸で評価し、着手優先度上位10テーマを絞り込み。各テーマの投資規模・体制・実行時期まで含めた3年ロードマップに落とし込んだ。着手テーマから2件は、実現性確認の小規模検証まで並走。経営会議での投資承認プロセスの明確化と、現場アイデアの経営意思決定への接続を見込む。

SITUATION

状況

既存のバーティカルSaaSを展開する従業員150名規模のスタートアップ。「生成AIを組み込んだ新機能・新サービスで単価を上げたい」という経営方針があったが、アイデアは営業・開発・経営から10件以上出ており、「どのアイデアから開発着手すべきか」「そもそも顧客が対価を払うのか」を確かめる仕組みがなかった。3か月以内に投資判断を出す必要があった。

APPROACH

対応

10件のアイデアを、想定顧客への提供価値・市場規模・実装難易度の3軸で一次スクリーニング。上位3件について、既存顧客20社へのインタビューで「解決すれば対価を払うか」を確認した。

最も反応の良かった1テーマに絞り、2週間で最小限のプロトタイプを構築し、先進的な既存顧客3社に実際に使ってもらい、「想定価格でも継続利用したいか」までヒアリング。残りの2テーマも、「今は着手しない」判断根拠を数字とともに整理した。経営会議に、投資すべき1テーマの開発計画と、見送る2テーマの根拠を並べて提示。本開発への投資判断と、営業・開発リソースの集中を見込む。

SITUATION

状況

従業員300名規模の産業機器卸。1件あたり平均2時間かかる見積作成が営業担当の負荷になっており、月末は残業が常態化していた。経営層は「まずは見積業務からAI化したい」と方針を示していたが、過去に別のシステム投資で失敗した経緯があり、「本当に効果が出るのか」を数字で確認したいという要望が強かった。

APPROACH

対応

見積業務を工程レベルまで分解し、「AIで効く工程はどこか」「既存ツール (Excel・SFA) でカバーできる部分はどこか」を切り分けた。そのうえで、着手前に経営会議で「作成時間を平均40%短縮できれば本番化する」という判断基準を合意。

過去2年分の見積データを使って試作品を2週間で構築し、実際の案件5件で並行して使ってもらいながら検証。顧客情報を入力してよい範囲と権限管理も、情報システム部門と並行して確認した。検証結果は「基準を満たすため本番化を推奨」との判断材料とともに経営会議へ報告。続く本番実装フェーズへの引き継ぎと、同業務での他部門展開の検討につながることを見込む。