業務や顧客の課題整理
AI導入における本質的な課題を把握するため、現場の業務フローや顧客ニーズを棚卸しします。
需要予測アルゴリズムと在庫管理の最適化
データ分析
優秀な人材の
採用が難しい
ISSUE
抱えている課題
近い将来、企業は人材不足という危機に直面する
2030年には、IT人材が約79万人不足すると予測されています。企業の成
長に不可欠なIT人材は、すでに深刻な人材難に直面しています。
この人材不足は、IT推進や生成AI導入の取り組みにも大きな影響を及ぼしています。「人がいないから活用できない」未来を変えるために、いまから備える必要があります。
今の仕組み・働き方を10年後も続けられますか？
今、企業が抱えているのは「技術の不足」ではなく、「現場に定着させ、仕組みを変える力」の不足です。優秀な人材の確保、教育コスト削減、業務効率化。こうした課題を解決するためには、今の働き方そのものを、根本から見直す必要があります。
教育にかかる
コストが大きい
業務が属人化・
煩雑になっている
工数のかかる業務が多く
複数人で対応が必要
SOLUTION
生成AIで実現できること
属人化・非効率を根本から変える仕組みをつくる
「仕組み・働き方そのもの」を変えなければ、人材不足の時代を乗り越えることはできません。DIGEEKは、生成AIを活用し、再現性・自動化・効率化を同時に実現する仕組みを構築。経営課題の解決へ、確かな一歩を支援します。
Before
・業務が属人化している
・教育に時間やコストがかかる
・レポート作成が面倒
After
・業務を“型化”して再現性のある体制に
・ナレッジをAIに蓄積・即活用可能に
・ワンクリックでレポートを自動生成
中小企業向け
具体的AIソリューション
PROCESS
導入から定着までの進め方
Phase1フィジビリティ検証（はじめの一歩）
どんな価値をつくりたいかを明確化できるかをフィジビリティ検証を通して確認する。
- 01
- 02
フロー・体制の可視化
対象業務の流れや関係者、業務範囲などを図解し、導入ポイントを明確にします。 - 03
プロトタイプの構築
まずはミニマムな形でAIを活用し、効果や運用面の実現性を検証します。 - 04
実現可能性の検討
PoCの結果や現場フィードバックをもとに、開発・導入の判断材料を整理します。
Phase2MVP開発（ミニマムリリース）
PoCを経て、最小構成でまずは業務へ試験導入し、効果検証を行うフェーズ。
実運用を通じた成果・フィードバックを整理し、活用状況を可視化。
ユーザー定着度や機能改善点を踏まえ、追加開発や社内展開を見据えた対応を検討・実施します。
Phase3PMF検証（ニーズフィット）
AIの価値が現場で根づいているかを見極め、必要に応じて改善・拡張を図るフェーズ。
現場の反応や成果を振り返りながら、継続的な活用につながる課題や気づきを整理。
ユーザーの活用度合いや改善ニーズをふまえ、より効果的な運用・展開に向けたアクションを検討・実施します。
