課題

企業がAI導入を進める際、次のような課題に直面します。

・ テーマ設定のあいまいさや成果指標設定の難しさ
・ PoC止まりで本番導入に進まない
・ 社内に専門人材が不足し、技術選定や運用が困難
・ ROIが不明確で経営層の意思決定が遅れる
・ データ整備やモデル精度の課題でプロジェクトが停滞
・ 過大な目標設定によりプロジェクトがとん挫するリスク

マクニカの「AI導入伴走支援サービス」は、こうした課題を解決するため、現実的な目標設定とスモールサクセスの積み重ねを重視した伴走モデルを採用しています。課題ヒアリングから始まり、Step 1: ユースケース選定 → Step 2: PoC設計 → Step 3: 実装・評価 → Step 4: 運用・改善というフェーズごとの支援を提供。各ステップで達成可能なゴールを設定し、リスクを最小化しながら確実に成果を積み上げます。さらに、半導体・AIハードウェア・ソフトウェアの総合知見を活かし、技術選定やパートナー連携も包括的にサポート。これにより、企業はAI導入を着実に進め、ROIを最大化できます。

Step1：ユースケース選定と要件定義

まずは、マクニカの強みである海外サプライヤとの連携を活かし、海外のユースケースをご紹介したうえで、ブレインストーミングを実施します。次に、事業目標と現場課題の両面から、貴社に適したユースケースを洗い出します。最初は現実的な目標設定が重要となるため、一般的にはAIの取り組みの難易度や想定工数などの観点でスコアリングを行い、短期間で成果を出せるテーマから着手します。成果指標（KPI/KGI）を定義し、PoCで検証すべき仮説、成功条件、制約条件を明確化し、必要なデータ（※）とその棚卸しを具体化します。

Step2：PoC向け生成AIアプリ／AI Agent構築

短期間で、評価可能な最小限の機能を備えたアプリやAgentを構築します。具体的には、プロンプト設計、ツール呼び出し（検索、DB、社内API）、根拠提示（RAGなど）、指標計測などを実装し、サンプルデータや評価用データセットを整備します（※）。さらに、実業務の文脈を再現したテストを行います。PoC期間中は、ログ分析→仮説→修正→再評価という改善サイクルを回しながら、性能と使いやすさを磨き込み、現場の声をインプットとしてスプリントを運営します。

Step3：特定業務・特定部署での運用支援と改善

限定範囲で試験導入し、実運用を前提とした評価を行います。利用ログやフィードバックから、誤答パターン、曖昧な質問、業務用語の扱い、ナレッジの不足などを抽出します。改善策として、ナレッジソースの拡充、プロンプトの階層化、UIの修正、権限の細分化、FAQの自動生成・更新などを適用します。また、マニュアルや教育コンテンツの作成支援、現場が自律的に運用できる体制づくりのサポートも、必要に応じて実施します。本ステップからは、当社パートナーとの連携によるサポートが前提となります。

Step4：機能拡張と本番導入支援

本番導入に向け、適用範囲の拡張と運用基盤の強化を行います。FAQ／ナレッジベースの自動化、ワークフロー連携、権限管理の高度化、監査ログ、レポーティング、セキュリティ強化を実施。展開計画（対象部門、教育、コミュニケーション、定着化施策）を策定し、成功指標のモニタリングを継続します。導入後は、定期的なレビューで改善とアップデートを実施し、長期的な価値を最大化します。全工程を通じて、事業と運用の両視点から“続くAI”を設計します。

　
※データについては、必要に応じて追加処理（データクレンジングや前処理など）の作業が発生し、スケジュールや費用に影響する可能性があります。貴社データの利用が難しいと判断された場合は、ダミーデータまたは貴社の公開情報を代替利用する場合があります。