Design
着手前に、テーマとゴールを一緒に決める
「何のためのPoCか」「何が確かめられれば成功と言えるか」を、経営層・現場・情シスと一緒に握ってから走り出します。検証すべき仮説を1つに絞り込むことで、短期間でも判断材料の揃うPoCになります。
AI PoC Support
AIの導入・実装の一歩目から、
達成するまで伴走します
昨今の生成AIトレンドの中、何か始めた方がいいのではないかという話題が多かれ少なかれ出てくるかと思います。けれど、いきなり大きな投資判断はできない。稟議に必要な数字や情報もないため、動き出すこともできない。この現状は多くの会社で起きていることです。
この状況を変えていくことができるのが、クロコラのPoC (Proof of Concept) 支援です。貴社の状況に合わせて最小限のコストで構築し、実際に触ってもらい、効果測定をしていただくものです。
ただし、目的を決めずに行うPoCは、動くものが出来ても判断材料になりません。クロコラは、着手前のテーマ選びとゴール設計から入り、2〜4週間で試作を作り、判断材料になる形まで持っていく。この一連を、同じチームでパッケージとして提供します。
Use Cases
こんな時に
01
AIで何かやりたいが、まず小さく試したい
02
PoCを実施したが「動いた／動かなかった」で終わり、経営判断につながらなかった
03
他社ツール（ChatGPT・Copilot・Claude等）が自社業務に合うのかを、実データで確かめたい
Our Value
クロコラの本質的価値
テーマ選定から試作、次の投資判断まで、同じチームがパッケージで担います。
Build
2〜4週間で、動くものと数字を揃える
小さくても実データで動く試作を、コンサルタント自身が構築し、短いサイクルで仕上げます。
Decide
経営に見せられる形で、次の一手まで整理する
検証結果を「続行・中止・再設計」のどれを推奨するかまで含めて提示。続行判断となれば、そのまま本番実装フェーズ (FDE) へと引き継げる形で、要件・アーキテクチャ・想定リスクまで整理して伴走いたします。
Case Studies
ケーススタディ
実際にクロコラが伴走したプロジェクトの一部を、状況と対応に分けてご紹介します。
CASE 01
見積作成AIの実現可能性検証
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
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。見積業務を工程レベルまで分解し、AIで効く工程と既存ツール (Excel・SFA) でカバーできる部分を切り分けた。
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、作成時間・出力精度・現場受容性の3指標で検証。顧客情報の入力範囲と権限管理も、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。本番実装フェーズへの引き継ぎと、同業務の他部門展開の検討につながった。
CASE 02
需要予測AIの導入可否判断
SITUATION
状況
食品メーカーのSCM部門。欠品と過剰在庫の両方に悩まされており、需要予測AIの導入がDX計画に組み込まれていた。ただし「投資額に見合う精度が本当に出るのか」が事前に読めず、経営層への稟議が半年以上止まっていた。
APPROACH
対応
事業価値・運用適合性・データ品質の3軸で評価基準を事前に設定し、過去3年分の販売データと在庫データを使って最小スコープで試作を実施。検証の結果、現状のマスタデータには欠損と揺らぎが多く、AI以前にデータ整備が必要なことが早期に判明した。
「今の状態でAIに投資しても効果は限定的」という判断材料を、具体的な精度数値と、必要なデータ整備の工程表とあわせて提示。経営層は、AI導入を1年後ろ倒しし、先にデータ基盤整備に予算を振り向ける意思決定を行った。無駄な開発投資を避け、後工程に効くデータ整備を先行させる判断につながった、「投資しない」の意思決定に価値があるPoCの事例。
CASE 03
他社AIツールの自社業務への適合性検証
SITUATION
状況
従業員1,000名規模のBtoBサービス企業。既にChatGPT Enterprise、Microsoft Copilot、Notion AIなど複数のAIツール導入案が営業部門・管理部門から並行して上がっており、情報システム部門は「どのツールを全社標準にすべきか」の判断に悩んでいた。各ツールを短期間で試すにも、比較基準と実データを揃えた検証環境が用意できていなかった。
APPROACH
対応
評価対象を3ツールに絞り込み、営業 (提案書作成・議事録要約)、管理 (社内問い合わせ回答・資料検索) の代表業務5シナリオを事前に設定。各ツールの検証用アカウントを整備し、実際の業務データを匿名化のうえ、同一シナリオを3ツールで並行して試してもらった。
出力品質・操作性・セキュリティ要件・ライセンスコストの4軸で比較評価表を作成し、「業務AはCopilot、業務BはChatGPTが適する」という業務単位での組み合わせ推奨を提示。全社標準の選定と、ツール併用時のガバナンスルール策定につながった。
Contact
AI活用の一歩目を、確かなものにするまで伴走します。
「何から始めたらいいか」「他社ツールがうちに合うか」──小さく試したい段階からご相談ください。2〜4週間で、次の投資判断ができる状態までお持ちします。