AI戦略と投資対効果の整理
業務の流れ、利用できるデータ、リスク、社内で使われる可能性を見ながら、本当に投資すべき用途を絞ります。
- 業務整理
- データ整理
- 数週間で使える試作版
AI
AIを 実務上の競争力へ
AIの流行語ではなく、データ、既存システム、チーム、本番運用につながる具体的な業務ツールを構築します。
マニフェスト
Maxime Renou
President and CTO, Bluesquare Group
SaaSpocalypseは終わりではなく、設計の変化です。
AIは、2000年代初頭のインターネットの登場に匹敵するほどのインパクトで、デジタルの世界を大きく変えつつあります。ユーザーとの接点や働き方、さらにはソフトウェアビジネスそのもののあり方まで見直しが求められています。しかし、AIが企業の業務基盤やシステムを魔法のように置き換えるわけではありません。
独自のデータや業務ノウハウを持ち、現場の知見が蓄積された企業にとって、AIは単なる流行ではなく、生産性や競争力を高める大きな機会です。重要なのは、「AIを導入すること」ではなく、「どのような価値を生み出すか」です。
私たちは、優れたAI活用とは、現場で日常的に使われ、社員に支持され、お客様にも価値をもたらすものであると考えています。既存のシステムや業務プロセスを活かしながら、使い慣れた業務の流れを改善し、将来的な対話型インターフェースへの発展を見据えて段階的に進化させることが重要です。
また、AIプロジェクトの成功は、モデルの性能だけでは決まりません。まずは小さく始め、実際に利用されることを確認し、成果を測定し、情報の根拠を明確にしながら、現場のフィードバックを取り入れて改善を重ねることが欠かせません。その積み重ねが、より高度な自動化やAIエージェントの活用へとつながります。
Bluesquareは、企業がAI活用を着実に進められるよう支援します。適切な課題を見極め、必要なデータをつなぎ、効果を測定し、現場への定着を促進する。そして、競争力の向上につながらないAIプロジェクトには取り組まない。その姿勢を大切にしています。
AI支援
今すぐ使える AIの構成要素
社内データRAG、ツール連携AI、業務システム連携、データ基盤、管理ルール。重要なのは、利用者の業務から始め、小さく使える形で価値を確認し、必要が見えた段階で設計を深めることです。
社内データRAG・知識基盤
文書、問い合わせ、契約、コード、議事録、手順書を、根拠付きで検索・回答できる社内知識基盤に変えます。まず管理された文書群から始め、必要に応じて自動更新やバージョン管理を追加します。
- 文書整理
- ベクトル検索と再順位付け
- 参照元リンクの提示
業務アシスタント
既存の社内サイト、ポータル、アプリの上に重ねる形で、文書回答、情報取得、ユーザー誘導、業務上の気づきや提案を行うアシスタントを作ります。
- 社内アシスタント
- 顧客・会員サポート
- 業務上の気づきと提案
ツール連携AI
利用価値が確認された段階で、API、CRM、ERP、管理画面、レポート基盤にAIを接続し、チケット作成、見積作成、レポート生成、請求チェック、データ照合などを実行できるようにします。
- 小さく始めて段階拡張
- 操作履歴
- 重要操作は人が承認
データ基盤・会話型分析
経営・営業・オペレーションのデータを整理し、自然言語で質問して根拠ある答えを得られる基盤を作ります。数値計算は、データソースと検証手順を確認したうえで段階的に扱います。
- データ設計
- 業務ツール連携
- 利用状況が分かる分析画面
SaaS製品へのAI組み込み
既存製品に、補助機能、拡張検索、生成支援、推薦、要約、AIを前提にした業務導線を段階的に組み込みます。
- 製品設計
- AI前提のUX
- 評価と安全対策
私たちの方法
AIを、現場で使い続けられる仕組みにする。
話題性より、実運用
見栄えの良いプロトタイプだけでは十分ではありません。権限管理、応答速度、監視、コスト、エラー対応、障害時の代替手段まで踏まえ、現場で使い続けられる仕組みとして設計します。一方で、利用実績がない段階から過度に作り込むことは避けます。
独自データが競争力になる
AIの強みはモデル単体ではなく、データ、業務ルール、ソフトウェアの整理から生まれます。
チームに使われること
毎日使われるAIでなければ意味がありません。慣れた画面、改善の仕組み、利用状況、ユーザーの信頼もモデルと同じくらい重視します。