オリジナルAI制作×企業DXで成長スピード大幅UP!

人件費削除率 250% 改善!

ビジネス自動化
自走化で売り上げ
500% UP!

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DXのプロが対応するから AIを使ったDX 業務の効率化を実現

以下のお悩みをお持ちの方は
ぜひご相談ください!

  • 24時間文句を言わない、
    ミスをしないで働き続ける社員が欲しい
  • 業務効率化、自動化のためにAIを
    活用したい
  • AIがスタッフの代わりに働いてくれて、
    接客してくれないの?
  • 高い人件費を払っているにも関わらず
    思い通りに働いてくれない
  • 人件費を大幅に削減して、
    利益を増やしたい
  • 生成AIを作成して
    AI(人工知能)に機械学習させたい

オリジナルAI制作するべき REASONAL

つのメリット

POINT
01

ビジネスが自走する為の AIの制作及びシステム 構築が可能

近年、AI(人工知能)の技術が急速に進化しており、さまざまな業界でDX化とその活用が進んでいます。特に、自走するシステムを導入することで、「人件費が削減できる」と期待されているのです。

人手が必要だったデータの収集・分析や課題提案、改善によるシステムの見直しの人手の多くが不要になるためです。チャットGPT等を応用して御社にぴったりのオリジナルのAIのシステム制作が可能なので、大幅な人件費削除・利益率UPが実現できます。

POINT
02

大幅な人件費のカット・ 業務効率化につながる

DXを活用して業務プロセスを自動化し、人間が繰り返し手作業で行っていた「単純作業や事務・計算作業」、「それ以外の単純なシステム判断」、「顧客対応などに必要とする業務」を自動化できます。例えば、人間の代わりに接客をしてくれるAIロボットの制作で、人が手動で行っていた作業がシステムに任せられるようになり、コスト削減はもちろんのこと、自社の業務が効率化します。

POINT
03

生成AIによるデータの 収集・活用が可能になる

DXに関連して大きな注目を集めているのがAIです。AIの中には、「機械学習(ディープラーニング)」があり、活用することでデータ活用支援、集客ツールやAIによる自動応答ロボットの制作が可能となります。例えば、ウェブ検索に関連して、企業がインターネット上のウェブ情報を収集する場合には、AIを活用することができます。

また、自社に対する質的なデータ情報を知りたい場合は、Twitterや口コミサイトからの情報を解析し、重要な単語やフレーズの自動抽出や感情分析を行い、カテゴリ別にデータを集めることが可能です。これにより、ユーザーによる反応の可視化や自動的な施策の実行が期待されます。

導入事例 VOICE

01 生成AIによるデータの収集・活用が可能になる

AIを活用したDX化で特に利用されているのがこのチャットボットです。相談窓口の業務効率化というだけでなく、AIによる精度の高いチャットによる応答や電話による音声返答を実現します。これにより、顧客体験の質が高まり、ユーザーにとっても人を相手にしなくても済むようになります。なおかつ、「時間や相談内容を問わない」という点が大きな価値創造につながっています。

02 文字認識によるデータ入力の簡易化

AIを活用したDXの事例の中には、AIの画像処理技術を使用して、人の手書き文字を識別して、それをデータ入力・識別するというDX化を実現した企業もあります。民間企業の中でも特に有名なのは日本郵便株式会社です。郵便のはがきや封筒の宛名・住所などをAIを活用することで、仕訳を効率化しています。

03 派遣会社、企業のDX化による研修教育の効率化

AI活用の中には文章応答や動画を利用して、企業の教育管理に利用することをが期待される事例もあります。例えば、英語の学習や社内の基本的な研修をAIで一部実施することで、人的負担や費用負担を減らし、派遣先の企業や社内の人員を教育できるというメリットがあります。自社の費用負担を避けるだけでなく、スキルアップの自主学習のように教育を受ける者のニーズ(時間や場所を問わない利用)を満たすことが可能です。

04 無人機でのリアルな自動応答

自動応答で利便性を高めたAI活用とそのDX化として、コンビニ無人決済や銀行ATMの自動応答が挙げられます。機械による人件費削減という企業にとってのメリットと、顧客にとっての利便性という新たな価値創造です。これはDX化として十分な効果があります。

05 翻訳等の事務業務・観光サポートのクオリティ向上

AIが使われている技術の中には、代表的なものとして翻訳があります。翻訳技術AIの言語処理技術が使われており、この精度が高まることで企業の業務効率だけでなく、海外旅行者などへの顧客サービスのクオリティも高めることができます。これを音声技術などと組み合わせることにより、空港やホテル、自治体のサポート的な側面として導入することができます。

06 病気の発見や薬作りのサポート

AI活用のDX化の中には、顧客体験の価値を高めるものとして、医学や薬学に関連したAI技術が挙げられます。MRIの画像診断やCTスキャンは、画像認識の向上により、病気の発見をいち早く知らせる診断への活用が期待されています。また、データを分析することにより、新たな薬を生み出せる薬事開発サポートへの活用です。社会の人々に対して、まだ発見されていない新たな薬の開発につながります。

07 サプライチェーン×DX化

単純作業と人手の効率を上げる例として、物流の「サプライチェーン」があります。そのフィードバックや集客までつながることで有名です。

商品を仕入れて倉庫に管理、顧客が商品を注文して、企業がそれを受注、商品を倉庫から取り出し、自宅まで発送等、商品の仕入れや倉庫保管を管理、受注するためのシステムには、AIが使われています。これらは「受注管理システム」「在庫・倉庫管理システム」などと呼ばれています。

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DXとAIの関係性

AIを企業ITの事業効率化やDX化に活用するということは、AIの特性を生かして、AIの得意な単純作業の負担を軽減することを指します。
例えば、「クラウドサービスを利用した事業効率の改善、顧客サービスの迅速化」、「スマホ向けの高速通信を活かしたサービス」、「IoTによる各分野の効率改善やデータの活用サービス」等がAIを利用したDXサービスにあたります。しかし、企業はこれをただ使うのではなく、DXで新たな価値を創造して、ユーザーに届けることがこれからの時代は求められることでしょう。そのためにもAIを駆使してDX化を目指すのが、いまの企業にとっては不可欠です。早急にAI活用からのDX化を検討することが必要です。

企業がDXをするべき
理由

事業効率化や企業が抱える問題からの脱却、世界との経済的な競争力に負けないIT技術を利用した新たな価値創造による革新を目指すことがこれからの経済活動に求められております。

近年、「2025年の崖」という2025年までに企業が取り組むべきDX化に遅れることで、経済損失が10兆円以上の規模で発生するという将来的な予測と課題が騒がれています。具体的には、レガシーシステムの課題や経営的な戦略ビジョンの欠如、技術導入による効率化の遅れなどさまざまなものがあります。

レガシーシステムの課題は多くの問題を引き起こすことが指摘されています。例えば、企業が長年使っていた従来の「レガシーシステム」を使い続けることは、新たな価値創造が難しくなりますし、最新の技術(AIやIoT)を活用することもほとんどできません。できたとしてもそのための技術適用時にかなりの困難を伴うでしょう。

2027年にはRPAのサポートも終了するため、企業は早々に対応を迫られます。加えて、属人化した保守管理者によるブラックボックス部分のメンテナンスやトラブルへの対応が難しくなり、システムの維持が困難になることも想定されるのです。

自社のエンジニアだけでなく、ベンダーに依頼していたケースでは、契約が終了した際やそのベンダー会社が潰れた際にも、ブラックボックス部分の問題が顕在化します。すぐには問題が起きなくても、いずれ大きなトラブルが発生し、システム障害や顧客を巻き込まないとも限りません。

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AIを活用したDX推進
で重要なポイント

DX推進する際、「企業戦略や課題の明確化」と「DXの効果を確認・改善するプロセスを入れる」の2点を意識する必要があります。

まずは課題を把握して、DX化に適したAI技術を自社商品・サービスに生かせる場面を探します。目標を定めたら、具体的なAI活用を想定して、事業計画を作成するのです。例えば、企業が直面している課題や新たなビジネス機会の有無を分析します。それと同時に、市場環境の変化や競合分析、顧客ニーズの把握、社内風土の状況などの調査も行うことです。

その後、AIの評価やDXの成果として出た結果をもとに、戦略の改善や見直しをする段階をどこかのタイミングで入れます。このとき、PDCAサイクルを繰り返すことで、企業DXがあげる効果の最大化を狙うのです。

また、導入したAIが「ただのデジタル活用」になっていないかのチェックも同時にします。DXはただのIT化ではなく、AIを駆使して顧客体験を高めたり、新しい価値創造をしていなければDXとは呼べません。ただ会社内の業務効率化のためだけのAI導入(IT化=デジタライゼーション)です。それが顧客や社会にどのような影響を与えてプラスの価値を生み出したのかを経営段階できちんと考えた上で効果測定しましょう。

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教育人材の用意
(研修やコストがかかる)

特に大きな会社では社員教育が重要です。専門的な人材のいない中小企業でも、DXにAIを活用するための人材教育が欠かせません。これを怠ると、AIを使いこなせずに新たな価値創造や競争力の向上ができなくなります。

人材教育として、一定のAI利用ができるまで十分に研修を行います。業務で使いこなせるレベルが求められるでしょう。これには外部からの人員や研修コストがかかります。導入サポートの教育だけでは、他の人材への教育研修まではサポートだけでは難しく、活用レベルがばらついてしまうためです。属人化を避けるためにも必ず必要です。あくまでも使い手は「企業にいる社員である」ことを導入の前提として社内教育の方針で導入を計画します。

使われなくなって
放置されるのを防ぐ
事前リサーチ

よくあるAIのDX化に失敗するケースとして、「使われなくなって放置される」というのがあります。最初は便利で業務効率化のために導入したが、途中から誰も使わなくなり、導入費だけが無駄になったというケースです。これは、IT活用を目指す積極性の高い企業ほど陥りやすく、容易に起こることのため注意が必要です。

企業は自社の事業としてさまざまな業務があり、効率化すべきところと、人の手がまだ必要なところが別々にあります。「AIを入れてみたけど、結局は手作業のほうが早い」「社員がAIの利用に慣れていない」「デジタル化もまだ十分でない会社で、社員はAIを使いこなせない」「結局、普段通りのやり方になった」といった問題が起こり、放置されてしまうのです。

顧客データの取扱

AI活用をする企業DXでは、顧客のプライバシーやセキュリティの観点から慎重に顧客データを扱う必要があります。例えば、クレジットカードや顧客の個人情報などは一度流出して不正利用されると、自社では対処できなくなるからです。

企業はブランドを大きく傷つけるため、DX化したにもかかわらず、長期的な損失を生み出します。一度信頼が揺らいでしまうことは、業務改善や新たな顧客価値の創造に釣り合わない代償を払うことになります。そのため、顧客の信頼を損なわないように気をつけて、適切なデータ管理とその運用がAIの活用をすることが重要です

AI×DXで利益最大化
になるコツ

AIはデータを活用する際にさまざまな利益を自社にもたらすことになります。なかでも、AIによる顧客データを収集・分析することは、営業(MAツールとしての活用)で力を発揮し、集客を強化することで自社の利益を最大化します。戦略的に決めることが重要です。

AIにはデータの学習とそれを結果として出力するシステムが備わっています。また、売上の期待値などを正確に予測して、仕入れの無駄を減らしたり在庫管理を効率化するなど、無駄な損失を抑えて利益を最大化するために利用されているのです。

このように活用の場も広がっており、すでにDX化には欠かせない技術的な期待感があるのです。まだAIをシステム導入していない企業は、DX化に乗り遅れないためにも、自社事業のどのような場面でAIを活用しDX化につなげるのか、経営戦略的に決めることが重要です。

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STEP02
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STEP03
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STEP04
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STEP05
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STEP06
06
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