PoCで終わらせない
実装パートナー

AI導入プロジェクトの79%が「目的が曖昧なまま動き出した結果」失敗している（国内AI活用実態調査）。まず「何を解決したいのか」を、現場取材レベルで言語化するところから始めます。

• 初回30分の無料ヒアリングで、社内の「もやもや」をユースケース候補に変換
• ROI試算テンプレートで、投資判断の土台を即日提供
• 2,500記事の一次情報リサーチ資産から、同業種の成功・失敗パターンを即時引用

ベンダー側にも実装側にも立ってきた編集部が、提案書の「本当に動く部分」と「営業トークの部分」を分離します。特定ベンダーのリセラーではないため、中立の立場で判断材料を提供できます。

• 受領した提案書・見積書の妥当性レビュー（技術選定・工数・運用コスト）
• RFP作成支援で、比較可能な土俵に複数ベンダーを並べる
• 契約後の「言った言わない」を防ぐ成果物定義のチェックリスト提供

国内企業のAI PoCのうち、本番化に到達しているのは4社に1社以下と言われます。原因は「検証だけを目的にしたPoC」。編集部は初日から「本番で動かすときに必要な要素」を逆算した検証計画を設計します。

• PoC開始前に本番移行条件（Go/No-Go基準）を文書化
• スケーラビリティ・コスト・運用体制を最初から組み込んだ技術選定
• PoC成功後、そのまま本番開発に移行できるコード資産・ドキュメントを納品

正社員1人のAI人材採用コストは年1,200万円超。一方、AIプロジェクトが本当に集中的な稼働を必要とするのは立ち上がりの3〜6ヶ月です。その期間だけ、実装可能なレベルのAIエンジニアが伴走します。

• 週1〜週3の伴走型コンサル（戦略策定から実装レビューまでワンストップ）
• 社内エンジニアへのOJT型ナレッジ移転（依存ではなく自走を目指す）
• 必要に応じてAI研修プログラムで組織全体のリテラシーを底上げ

AI投資が稟議で止まる最大の理由は「数字がない」こと。編集部は業務時間削減・売上インパクト・リスク低減の3軸で、プロジェクト開始前にROIモデルを提出します。

• 既存業務の時間・人件費データから算出するROI試算書
• 同業他社の公表事例ベンチマーク（一次情報リサーチ資産から抽出）
• 3ヶ月・6ヶ月・12ヶ月の投資回収シナリオを並列提示

コンサル提出のAI戦略の約75%は「見せかけ戦略」で、現場が動けないと言われます。編集部は「その戦略を自分たちで実装する前提」で書くため、実行不能な提案は生まれません。

• 戦略策定チーム=実装チーム（分業しないから実現可能性が担保される）
• スライド枚数ではなく「翌週から誰が何をするか」のタスクベースで納品
• 実装フェーズに入った後の戦略更新・軌道修正もセットで提供

生成AIを全面禁止する企業は、2年後の競争力で大きく水をあけられます。編集部は情報漏洩・著作権・学習データ流出の3リスクを封じた上で、現場が使える環境を設計します。

• データが外部学習に使われない構成（Azure OpenAI / AWS Bedrock等）の設計支援
• 社内利用ガイドライン・プロンプト監査ログ体制の整備
• 著作権・景表法・個人情報保護法の実務レベルコンプライアンスチェック