本記事では、国内/海外の注目AI関連ベンチャー15社を、それぞれの特徴やサービスの内容などとともに、わかりやすくご紹介します。

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国内の注目AI関連ベンチャー７選

国内の注目のAI関連企業として以下の7社が挙げられます。

• ⓪AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援
• ①Sakana AI：省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー
• ②オルツ：パーソナルAIを開発し、人々の単純労働からの解放を目指すベンチャー
• ③Spiral.AI：LLMを中核とした様々なAIプラットフォームを提供するベンチャー
• ④ニューラルグループ：AIによるデータ分析を駆使したソリューションプロバイダー
• ⑤アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究・ソリューション提供ベンチャー
• ⑥Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供するベンチャー
• ⑦rinna：AIキャラクター「りんな」で注目を集めた人とAIの共創世界を目指すベンチャー

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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⓪AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研は、企業の成果につながるAIやChatGPT導入の実現に向け、オーダーメイドの開発・コンサルティングを行っているベンチャー企業です。

AIの導入が成果に繋がらないパターンとして、「他社の動向などに基づき、自社に最適ではない活用方法を選択してしまう」、「ベンダー都合での提案を受け、特定のツールなど打ち手ありきの導入を進めてしまう」などが挙げられます。

AI総研は、幅広い業界での支援経験や、国内最大級の法人向けAIメディア運営で培った豊富な知見に基づき、各社の課題解決・目的達成にこだわった、オーダーメイドでの戦略/企画の策定と開発・導入支援を強みとしています。

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①Sakana AI：省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー

Sakana AIは、新たなアプローチにより省電力な生成AI基盤モデルの開発を行う、東京発のスタートアップです。

2023年にGoogle Brainの元日本部門統括David Ha氏と、AI革命の重要論文の著者Llion Jones氏の2人によって東京で立ち上げられ、NTTグループ、KDDIなどの大手企業から合計約45億円の資金を調達しています。

Sakana AIは、オープンソースのAIモデルを組み合わせ、巨大な言語モデルに匹敵する性能を持ちながら、消費電力を大幅に削減する生成AI基盤モデルの開発に取り組んでおり、この構想は社名の”Sakana” AIの由来にもなっています。

②オルツ：パーソナルAIを開発し、人々の単純労働からの解放を目指すベンチャー

オルツは、パーソナルAIの研究開発を行い、人々を非生産的な労働から解放することを目指しているベンチャー企業です。

オルツが開発しているパーソナルAI「P.A.I.」とは、人の意思をデジタル化し、クラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をクローンに行わせることができるAIです。これにより、24時間365日稼働でき、人的コストを大幅に削減できるAIクローンを作ることを目指しています。

また、P.A.Iの研究開発で培った高度なAI技術を駆使し、大規模言語処理モデル「LHTM-2」、自動議事録ツール「AI GIJIROKU」、24時間365日対応の「AIコールセンター」など様々なAIソリューションを提供しています。

③Spiral.AI：LLMを中核とした様々なAIプラットフォームを提供するベンチャー

Spiral.AI（スパイラルエーアイ）は、LLMの開発・提供に特化したベンチャー企業で、生成AI/LLMを活用した様々なサービスを提供しています。

AIがWebページを参照して高精度な回答を提示するAIコミュニケーションプラットフォーム「Spiral.Bot」、音声認識と質問内容の抽出により関連するQA項目を自動で提案するオペレーター支援ツール「Dial Mate」など、業務効率化に役立つサービスを多数運営しています。

2023年5月には総額1.5億円の資金調達を行い、優秀なエンジニアの採用や開発インフラの拡充に活用すると発表しており、さらにクオリティの高いサービスの開発・提供が期待されています。

④ニューラルグループ：AIによるデータ分析を駆使したソリューションプロバイダー

ニューラルグループは、独自のAIアルゴリズムによる画像・動画解析と端末処理技術を軸に事業を展開しているソリューションプロバイダベンチャーです。

AIによるデータ分析により施設の混雑状況や人流を把握できる「デジフロー」、駐車場の混雑状況を可視化する「デジパーク」、SNSやECサイトの膨大な情報を解析してファッショントレンドを予測する「AI MD」など、AIによるデータ分析を活用した様々なソリューションを提供しています。

2023年春にはソニーと資本提携するなど、技術の拡充に積極的であり、今後急成長が期待されるベンチャーです。

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⑤アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究・ソリューション提供ベンチャー

アラヤは、「すべてのモノにAIを宿らせる」というビジョンを掲げ、ディープラーニング、エッジAI、自律AIなどのAIアルゴリズム・プロダクト開発を手掛けるベンチャーです。

食品中の毛髪まで検出できる高性能外観検査AIソフト「InspectAI」、空調需要の予測・空調の最適運転制御を行う空調最適化ソリューションなど、ユーザーの多様なニーズに応えるAIソリューションを提供しています。

また、最先端の技術を常にサービスに取り入れるべく、AIの研究・開発やコンサルティングも行っています。

⑥Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供するベンチャー

Laboro.AI（ラボロ エーアイ）は、機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業やカスタムAI導入のためのコンサルティング事業を手掛けるベンチャーです。

社名の「Laboro」とは労働を表す「labor」の語源となったラテン語であり、AIにより労働を軽減・効率化し、成果を高められるAIを提供したいという意味が込められています。

同社のAIソリューション「カスタムAI」は、クライアントのビジネスにマッチするAIソリューションをオーダーメイドで提供し、画一的なパッケージ商品では対応困難な複雑なビジネスの課題解決に貢献します。

⑦rinna：AIキャラクター「りんな」で注目を集めた人とAIの共創世界を目指すベンチャー

rinnaは、AIとの自由対話技術を研究・開発しているベンチャーです。2015年にLINEに初登場したAIキャラクター「りんな」は、そのトーク力やかわいらしい姿で若者を中心に人気を集めています。

AIアバターを使った動画編集プラットフォーム「バーチャルヒューマンソリューション」、AIによるテキスト読み上げ機能を用いた音声合成サービス「Koemotion」、ハイレベルなAIキャラクターを作成する「Tamashiru」など、AIキャラクター事業を中核とした様々なソリューションを提供しています。

rinnaのサービスは、小売業界でのAI接客、学習塾における教材としての動画制作、採用のための動画制作など業界を問わず様々な企業・団体に活用されています。

海外の注目AI関連ベンチャー８選

海外の注目のAI関連企業として以下の8社が挙げられます。

• ⑧OpenAI：ChatGPTやSoraで世界中を驚愕させているアメリカ発ベンチャー
• ⑨Runway：画像から簡単に映像を生成する「Motion Brush」を開発するアメリカ発ベンチャー
• ⑩Midjourney：日本ユーザーも多く利用するハイクオリティな画像生成AIを提供するベンチャー
• ⑪Synthesia：本物の人間と見分けがつかないAIアバター動画を生成するロンドン発ベンチャー
• ⑫Stability AI：画像生成AI「Stable Diffusion」を無料で提供する英国発ベンチャー
• ⑬Cohere：法人に特化したAIサービスを提供し、差別化を図るカナダ発ベンチャー
• ⑭character.ai：アニメキャラクターとリアルな会話ができるサービスを提供するベンチャー
• ⑮Jasper：ビジネス向けAIライティングツールを提供するアメリカ発ベンチャー

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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⑧OpenAI：ChatGPTやSoraで世界中を驚愕させているアメリカ発ベンチャー

OpenAIは、テスラで知られる起業家イーロン・マスクも設立に関わったアメリカのAI研究開発ベンチャーです。2022年末に公開されて以降、世界中に普及している対話型生成AI「ChatGPT」の開発元であり、現在、世界中で最も注目を集めているAIベンチャーです。

同社はマイクロソフトと提携しており、検索エンジンにGPTを組み込んだMicrosoft Copilotは、Office 365やその他のアプリケーションと連携し業務効率化を促進するサービスとして注目を集めています。

また、2024年2月には、動画生成AI「Sora」を公開し、物理法則を正確に反映したリアルすぎる動画で世界中を驚愕させました。

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⑨Runway：画像から簡単に映像を生成する「Motion Brush」を開発するアメリカ発ベンチャー

Runwayは、2018年にニューヨークで創業されたAIベンチャーです。動画から異なる動画を生成する「Gen1」とテキストから動画を生成する「Gen2」という2つの生成AIモデルを事業の中核としています。

Runwayは、2023年11月、上記2つのモデルをベースとした「Motion Brush」というツールを公開しました。画像をソフトで読み込み、動かしたい対象にブラシを塗りつぶすと、対象が動き出し、映像が生成されます。

2024年5月には、生成AIで制作する映画の祭典を開催することを企画しており、動画生成AIの開発で最も注目を集めている企業の一つです。

⑩Midjourney：日本人ユーザーも多く利用するハイクオリティな画像生成AIを提供するベンチャー

Midjourneyは、アメリカで創業された、ハイクオリティな画像生成AIでもっとも有名なベンチャーの一つです。

同社が提供する同名の画像生成ツール「Midjourney」は、単語や文章などのテキストを入力するだけで簡単に画像を作成できるため、日本でも多くのユーザーに利用されています。チャットアプリである「Discord」上で利用することができます。

日々バージョンが更新され、よりクオリティの高い画像を生成できるようになっており、アニメやマンガのイラスト作成やプレゼン資料の作成など様々な場面での活用が注目されています。

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⑪Synthesia：本物の人間と見分けがつかないAIアバターの動画を生成するロンドン発ベンチャー

Synthesiaは、AI搭載の動画作成ツールを提供するロンドンを拠点とするベンチャーです。本物の人間と区別がつかないほどリアルなAIアバターが話している動画を作成する同名のサービス「Synthesia」を提供しています。

撮影やレコーディングは一切不要で、AIがテキストを読み込むだけで、精巧につくられた約70種類のアバターが話している動画にします。また、自分の顔を映した動画をアップロードすれば、自分のアバターを作成することもできます。

アマゾンやReutersなどの大手企業もクライアントとなっており、研修や顧客対応のために利用されています。

⑫Stability AI：画像生成AI「Stable Diffusion」を無料で提供する英国発ベンチャー

Stability AIは、2020年にイギリスで設立され、画像生成AI「Stable Diffusion」の開発・提供で有名なベンチャーです。

Stability AIは、GAFAによるAI技術の独占を批判し、誰もが自由にAI技術を活用できるように、Stable Diffusionをオープンソースとして無料で公開しています。そのため、多くのユーザーから支持を集め、一気に知名度が高まりました。

2023年には、日本法人Stability AI Japan株式会社が設立され、日本向けのサービス提供も本格的に始動しています。

⑬Cohere：法人に特化したAIサービスを提供し、差別化を図るカナダ発ベンチャー

CohereはLLMなどのAIプラットフォームを提供するカナダ・トロント発のベンチャーです。法人に特化した生成AIサービスを提供することで、OpenAIなどとの差別化を図っています。

2023年12月には、「build-your-own connectors」という新製品をリリースしました。生成AIが嘘の回答を提示するハルシネーションを防ぐため、RAGという技術を搭載しており、企業のカスタマーサポートや社内資料の作成などへの活用が期待されています。

Cohereは、大手テック企業からもその技術力の高さが注目されています。2022年には、オラクルやNVIDIAなどの大手テック企業から合計約375億円の資金を調達し、また、オラクルには生成AI技術の提供も行っています。

⑭character.ai：アニメキャラクターとリアルな会話ができるサービスを提供するベンチャー

character.aiは、AIを搭載したアニメなどのキャラクターと会話できる無料サービスを提供しているベンチャーです。

高度な自然言語処理技術を用いて、リアルタイムでユーザーと対話を行うキャラクターを生成し、キャラクターの個性に合わせた言葉遣いも再現しています。また、ユーザーは、単に会話するだけでなく、テキストを入力することで自分好みのAIキャラクターを作成することもできます。

現在は日本語にも対応しており、アニメ大国である日本では、より一層人気が高まっていくと考えられます。

⑮Jasper：ビジネス向けAIライティングツールを提供するアメリカ発ベンチャー

Jasperは、AIライティングツールを提供するアメリカのベンチャーです。テンプレートからポイントを指示するだけで、簡単にテキストを生成することができるAIライティングツール「Jasper AI」を提供しています。

Jasper AIは、一般的な文章だけでなく、マーケティングにおけるキャッチコピーやメール文などビジネスにおける様々な場面で活用できるテキストを生成します。ライティング時間の短縮やSEO対策など幅広い効果が期待できます。

Jasperは、現在、日本語を含む25以上の言語に対応しており、世界中でサービスを展開しています。

【2024年最新】日本企業によるAIの活用事例９選

日本企業によるAIの活用事例として、以下の9つが挙げられます。

• ①三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
• ②パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑤大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
• ⑥住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築
• ⑦ベネッセ：AIを活用した次世代のコンタクトセンターの実現へ
• ⑧アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
• ⑨旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ

三菱UFJ銀行が生成AI「ChatGPT」の導入により、業務プロセスを革新し、月22万時間分の労働時間が削減可能との試算を発表しました。

生成AIの導入により、社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことができるようになります。

 さらに、ウェルスマネジメント業務においてもAIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になると検討しているとのことです。

②パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するためにAIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

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④LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

⑤大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑥住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築

住友化学は、約6,500名の従業員を対象に、生成AIを活用した「ChatSCC」の運用を開始しました。

事前検証で約200の業務パターンをテストし、最大で50%以上の効率化を確認。この成果は、技術アイデアの創出や研究・製造データの分析など、幅広い領域での活用が期待されます。

今後は、同社の保有する独自データを学習させた、より効果的に利用できる特化型モデルの構築を予定しています。

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⑦ベネッセ：AIを活用した次世代のコンタクトセンターの実現へ

ベネッセホールディングスがAI活用を前提とした次世代型コンタクトセンターを実現するプロジェクトを発表しました。

まずは、オペレーターの回答支援や応対履歴の要約などで生産性の向上を図り、その後チャットボットの精度向上や、自動応答による「つながらない、待たせる」の解消といった領域へと対象を拡大予定とのことです。

結果として、待ち時間短縮などの顧客の問い合わせ体験の向上と業務プロセスの効率化を目指しています。

⑧アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

⑨旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

旭鉄工では、生成AIを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。 

ChatGPTを活用することで、　カイゼンに向けた過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」というノウハウ集から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことができるようになりました。

このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々までに共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能になります。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。