事業を描き、
仕組みをつくる。

現状業務の可視化、課題整理、業務プロセスの再設計を行い、システムで実現する内容と開発範囲を明確にします。プロトタイプで実際の業務の流れを確認しながら、経営層と現場の認識をそろえます。

AIを設計・実装・テストに活用し、人によるレビューと組み合わせて開発を進めます。機能の動作に加え、業務の流れやデータの整合性を検証し、現場での受入確認まで支援します。社内情報の検索、文書作成、定型業務の自動化など、システムへの生成AI機能の組み込みにも対応します。

業務データの整理・統合、分析基盤やダッシュボードの構築を支援します。データ分析やシミュレーションによって課題や改善効果を可視化するとともに、操作手順や運用ルールを整備し、導入後の活用につなげます。

市場動向、競合サービス、既存の代替手段を調査し、対象となる顧客と解決すべき課題を整理します。顧客ヒアリングや業務の確認を通じて、課題の重要度、現在かかっている手間や費用、導入の判断条件を把握し、事業機会と検証すべき仮説を明確にします。

提供価値、サービス内容、価格、販売方法、必要な運営体制を設計します。売上・費用・必要投資を整理し、顧客数や単価などの条件を変えながら収益性を評価します。事業計画、収支モデル、成長段階ごとの目標と実行計画にまとめます。

プロトタイプや試験提供を通じて、顧客の利用意向、業務への適合性、提供に必要な工数を検証します。検証項目、評価指標、予算、スケジュール、継続・見直しの判断基準を設定し、結果をもとにサービスを改善します。協業先の検討、役割分担、課題・進捗管理など、立ち上げに必要な実務も支援します。

国内外の技術動向、導入・実証事例、関連企業、制度上の条件を調査します。GPU・クラウド基盤の構成、データセンターの電力確保、再生可能エネルギーの活用、廃棄物や排水からの資源回収などについて、性能、導入条件、技術の成熟度、運用負荷を比較し、採用候補と追加検証が必要な点を整理します。

想定する利用者や需要から、必要な設備規模、構成、立地条件、運用体制を検討します。AIインフラではGPU稼働率、電力・冷却・通信条件を、エネルギー・資源循環では原料の調達量、回収効率、製品の販売先などを整理します。初期投資、運営費、売上を試算し、条件の変化が収益性や投資回収に与える影響を可視化します。

技術面・運用面・経済面の不確実性を整理し、事業化の前に確認すべき事項を明確にします。実証の規模、測定項目、達成基準、予算、スケジュールを設計するとともに、設備・技術提供企業、研究機関、需要家などの協業候補と役割を整理します。小規模な検証から設備導入・事業拡大まで、段階ごとの判断条件を含む計画を作成します。