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AcrosstudioのAXAI導入を、事業成果を生み続ける力へ

AcrosstudioはAXを、業務、意思決定、システム、組織を一体で進化させ、事業成果と成長が続く仕組みをつくる企業変革と捉えています

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Our approach

AXは、AI導入の別名ではありません

AcrosstudioはAX（AI Transformation）を、業務・意思決定・システム・組織をAI前提で捉え直し、事業成果と成長が続く仕組みをつくる企業変革と捉えています

変革する4つの領域

業務
役割と流れを組み直す
意思決定
情報と評価方法を定める
システム
データと既存環境をつなぐ
組織
知識と改善サイクルを残す

支援内容

課題に合わせて、二つの専門性を組み合わせる

課題の段階に応じてAIコンサルティングとAI開発を組み合わせ、構想から実装・定着まで一つのチームで支援します

  • AIコンサルティング

    AI Consulting / Technical Advisory
    業務と課題を見極め、効果の出るAI活用の打ち手と実現の道筋を描く

    AIの導入を前提にせず、業務課題、成功条件、実現性から取り組むテーマと技術方針を定めます

  • AI開発

    AI Development
    描いた打ち手を現場で動く仕組みにし、運用しながら磨き続ける

    新規のシステムも、既存システムへのAI機能の追加も、検証から実装、運用、改善まで一つのチームで担います

どこからでも始められ、成果まで分断しない

課題発見、問いの設定、検証・実装、定着・展開のどこからでも始められ、必要な判断と実装を成果までつなぎます

  • Phase 1Discover

    この状態から
    何を解決すべきかわからない

    課題を見つける

    現場の業務と目指す成果を観察し、変えるべき事実と優先テーマを捉えます

    定めること
    現状、事業成果、優先テーマ

    課題の例

    AIを業務に組み込みたいが、優先順位が分からない

    部署ごとに課題があり、どこから手を付けるべきか決められない

  • Phase 2Define

    この状態から
    AIでやりたいことはあるが、計画や予算感が固まらない

    解決策を決める

    成功指標、AI適用可能性、投資対効果、技術・運用条件を整理し、成果に直結する最適な「解決策」を策定します

    定めること
    成功指標、検証範囲、実装判断

    課題の例

    効果をどう測り、投資額をどう判断すればよいか分からない

    必要なデータや開発範囲が見えず、社内で合意できない

  • Phase 3Build

    この状態から
    検証から本番実装へ進めたい

    検証・実装する

    仮説を評価可能な形にし、業務データや既存システムと接続して本番品質へ進めます

    定めること
    精度、品質、データ接続、運用設計

    課題の例

    PoCでは動いたが、既存システムにつなぐと使えない

    回答の精度や安全性をどう確かめ、本番運用へ進めればよいか分からない

  • Phase 4Scale

    この状態から
    AIサービスを導入したが、現場に定着せず、他部署へ広げられない

    定着・展開する

    現場での利用と成果を確認し、改善、教育、他部門への展開を社内で続けられる状態をつくります

    定めること
    評価、改善、教育、横展開

    課題の例

    導入したAIが使われず、現場の業務に定着しない

    改善を担う人や他部署へ広げる手順が決まっていない

AXを支える、約50人のプロフェッショナルチーム

業務委託メンバーを含む

案件ごとに専門性を持ち寄り、構想から実装・定着まで、一つのチームで支援します

案件ごとに組む職種

  • AIエンジニア
  • コンサルタント
  • プロジェクトマネージャー（PM）
  • FDE
職種の連携イメージ

技術領域

生成・対話

  • 生成AI・AIエージェント
  • マルチAIエージェント
  • 音声認識

検索・認識

  • 検索拡張生成（RAG）・文書検索
  • 画像・文書解析AI（VLM）
  • AI文字認識（AI OCR）・非定型帳票処理

分析・最適化

  • 需要予測
  • データ基盤・非構造化データ活用
  • モデル最適化・AIモデルの運用基盤（MLOps）

業務・システム

  • ブラウザ操作自動化
  • API・既存システム連携
  • プロダクト・システム開発
3つの原則

成果へ届き、社内で成長を続けられる仕組みを残す

構想、技術判断、実装、定着を同じ原則でつなぎます

  • 成果から始める

    AIの導入を前提にせず、業務課題、成功条件、投資対効果、実現性から取り組むテーマを決めます

  • 判断から実行までつなぐ

    構想をつくる人と実装する人を分断せず、選んだ進め方に応じたチームが実装と改善まで担います

  • 自走できる仕組みを残す

    検証や初回リリースで終わらず、運用、評価、教育、他部門への展開までを設計します

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成果につながる、最初の課題から設計する

課題がまだ整理できていなくても構いません、現在地を確認し、成果へつながる最初の問いから一緒に定めます

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