見極める
顧客価値や品質を生み出している強みを特定する。
日々の業務と組織文化から、顧客価値を生む強みを特定。 強みを活かす業務を描き、AI活用を支えるデータ基盤と、業務に必要なシステムを実装。 利用データと現場のフィードバックを、業務設計と機能改善へつなぎ、使うほど価値が高まる循環をつくります。
QWERTYは、業務変革の設計・実装パートナーです。
変革の起点は、課題を並べることだけではありません。日々の業務や組織文化の中から、顧客価値や品質を生み出している強みを見極めます。そのうえで、人の専門性をさらに活かす領域と、AI・システムで品質や速度を高める領域を定め、双方が生きる業務へ再設計します。
顧客価値や品質を生み出している強みを特定する。
人の判断や専門性が、より価値を発揮する領域を定める。
反復性や再現性が求められる領域へAI・システムを組み込み、人が価値ある判断に集中できる業務をつくる。
理想とする業務の姿を起点に、そこで必要となるデータを定めます。データ基盤は、データの意味・品質・履歴を保ち、システムが安定して利用できる状態をつくります。さらに、利用状況や現場の修正結果が蓄積されるようシステムを設計し、そのデータを次の業務設計と機能改善へ還流させます。
組織文化、現場の判断原則、例外対応、顧客価値を生む手順を読み解き、強みがより発揮される業務へ再設計します。
紙、PDF、Excel、メール、担当者の判断に分散する情報を、AIと業務が継続的に使えるデータへ整えます。
業務の目的と利用者の判断に合う機能を設計し、日々の業務で使い続けられるシステムとして実装します。AI-OCR、AIエージェント、Webアプリ、API連携はそのための手段です。利用によって蓄積する操作・修正・判断データを、機能やモデルの改善へつなげ、システムの価値を継続的に高めます。
日々の業務、組織文化、現場の判断、顧客価値、リスクを観察し、変革の起点となる強みを見極めます。
人の専門性を活かす領域と、AI・システムで品質や速度を高める領域を定めます。
実データを使い、可逆的な範囲で実装。効果、精度、例外、利用者の反応を確認します。
利用状況、例外、修正、判断結果を蓄積し、業務設計とシステム機能の改善へ還流させます。
形式の異なる書類、画像、PDFから必要情報を抽出・標準化し、既存データと照合。顧客固有のルールで判定し、後工程で使える形式へつなぎます。
全社データマップとデータ利活用戦略を策定し、顧客が便益を感じて継続利用できるアプリを、機器利用データの取得接点として設計・実装しました。アプリ利用によって蓄積されるデータを分析し、機器の機能改修やカスタマーサービスの対応品質向上へ活かす循環構造を構築しました。
POSデータと顧客保有データを掛け合わせ、需要予測、自動発注、ダイナミックプライシング等のソリューションを設計。顧客への営業活動まで展開しました。
部門ごとに増えた業務アプリを、個別追加ではなくコアデータと社内実装プロセスから再整理。現場課題を横断収集し、コア機能の実装へ進めています。
業務プロセスを分解し、人の判断が必要なポイントと自動化できるポイントを見極めました。多様なフォーマット・提出形式の書類を扱えるよう、顧客の実データでAI-OCRを調整。書類の分解、情報抽出、申告データとの照合、理由付き結果出力までを実装し、人が例外判断へ集中できる運用を構築しました。
顧客価値を生み出している強みを起点に、業務設計、データ基盤設計、システム実装を相互に連動させる、業務変革の設計・実装パートナーです。
東京工業大学大学院修了後、株式会社電通に入社。デジタルマーケティング、データ利活用戦略、アプリの開発・運用、新規事業開発支援に従事。
QWERTYでは、データを業務変革の基盤と捉え、顧客の強みを活かす業務設計、データ基盤設計、AI・業務アプリの実装を手がける。
効率化したい業務、活用を広げたいデータ、AIで試したいテーマなど、現在の状況を伺い、実現できる選択肢と最初の進め方を整理します。