目次

1. 生成AI時代を、確かな伴走で

2. サービスの全体像 — ４つのフェーズで着実に成果へ

3. OpenBridgeを選ぶ３つの理由

4. 具体的な支援イメージ

5. AI導入支援の詳細ステップ

6. まとめ — "AIを使う会社"から"AIで伸びる会社"へ

生成AI時代を、確かな伴走で

生成 AI が急速に普及する一方、社内には「何から着手すれば良いか分からない」「PoC までは進めたが現場に根付かない」などの課題が山積しています。OpenBridge の「AI 導入伴走支援サービス」 は、こうした悩みを持つ企業に向けて、企画立案から導入後の運用定着までをワンストップで伴走するソリューションです。

技術だけでなく「人・業務・文化」を同時に変革することが、AI 導入成功の鍵です。

サービスの全体像 — ４つのフェーズで着実に成果へ

フェーズ目的主なアウトプット
1. 現状分析・課題抽出業務フロー・データ資産を棚卸し、AI 適用余地と制約を可視化ギャップ分析レポート／AI 適用優先度マップ
2. 抵抗勢力対策部門横断ワークショップでリスク・懸念を共有し、推進チームと現場のギャップを解消ステークホルダー合意形成計画／セキュリティ・ガバナンス方針
3. AI 活用戦略立案経営 KPI と結びつけたロードマップを策定。最適アーキテクチャを設計ロードマップ＆ROI 試算／MVP 仕様書
4. PoC・導入支援小規模 PoC で効果を定量検証し、本番システムへスケールPoC 検証レポート／本番運用手順書・教育資料

OpenBridge を選ぶ３つの理由

1. セキュアなローカル AI 構築の実績

医療・製造など"クラウド搬送不可"なデータを扱う案件で、閉域環境に大規模言語モデル（LLM）をデプロイしてきた経験があります。モデルとデータを社外に出さず、安全に生成 AI 基盤を実装できます。

2. モダン技術 × 保守性を両立する設計力

React／Next.js や Python などの最新スタックを活用しつつ、「あとから改修しやすいコード」を徹底。本番稼働後の追加開発や MLOps 導入を見据えたアーキテクチャを採用しています。

3. ワンストップ対応でスピード導入

要件定義から UI/UX 設計、開発、テスト、運用保守まで 一社完結。レベニューシェア契約など、PoC フェーズのコストを抑える柔軟なスキームもご用意しています。

具体的な支援イメージ

現状分析

データガバナンス観点のチェックリストと業務ヒアリングで、導入ハードルを数値化。

抵抗勢力対策

チーム横断ワークショップで心理的障壁を解消し、ルールと教育コンテンツを提供。

AI 活用戦略

生成 AI ＋ RAG により「社内規程を瞬時に検索・回答するボット」など、短期効果が見込めるユースケースを提案。

PoC・導入

Ollama や LoRA で軽量チューニングしたモデルをオンプレ GPU サーバーへデプロイし、性能監視／再学習パイプラインを整備。

AI導入支援の詳細ステップ

STEP 1: 要件定義・現状分析

  • 目的の明確化: 企業が抱える課題や実現したい目標を明確にし、AI ソリューションの目的を定義します。
  • 業務フロー分析: 現在の業務プロセスを詳細に分析し、AI 適用が効果的なポイントを特定。
  • データ資産の棚卸し: 既存のデータを評価し、AI 学習に活用できるデータの品質と量を査定。
  • 制約条件の整理: セキュリティ要件、予算、スケジュールなどの制約を明確化。
  • 要件ドキュメント作成: システム仕様や機能要件をドキュメントにまとめます。

STEP 2: PoC（概念実証）・抵抗勢力対策

  • 小規模プロトタイプ開発: 本格的な開発前に、小規模なプロトタイプで実現可能性を検証。
  • ステークホルダーの巻き込み: 部門横断ワークショップでリスクや懸念を共有し、合意形成を図る。
  • データ収集とモデル構築: 必要なデータを収集し、AI モデルを構築して基本動作を確認。
  • チャンピオン制度の導入: 各部門から AI 推進担当者を選出し、現場との橋渡し役を設定。
  • 評価とフィードバック: PoC の結果を評価し、システムの改善点を特定。

STEP 3: 設計・戦略立案

  • システムアーキテクチャ設計: 全体のシステム構成を設計し、データフローを定義。
  • ROI 試算とロードマップ策定: 経営 KPI と連動した投資効果を算出し、段階的導入計画を作成。
  • UI/UX 設計: ユーザーにとって使いやすいインターフェースを設計。
  • セキュリティ・ガバナンス方針: データ保護と AI 利用に関するルールを策定。
  • 技術選定と環境構築: 最適な技術とツールを選定し、開発環境を整備。

STEP 4: 開発・本格導入

  • AI モデルの本格構築: PoC の知見を活かし、本番用の AI モデルを開発・チューニング。
  • 機能実装: 要件に基づいて各機能を実装し、統合テストを実施。
  • システム統合: 既存システムとの連携を確立し、一貫した動作を確保。
  • 性能監視システム構築: AI モデルの性能を継続的に監視するシステムを実装。
  • MLOps パイプライン整備: モデルの再学習と自動デプロイのパイプラインを構築。

STEP 5: 導入と運用サポート・文化定着

  • システム導入: 開発したシステムを本番環境に導入し、運用を開始。
  • トレーニング・教育: 担当者向けにシステムの使用方法や運用手順を指導。
  • 運用サポート: 継続的なサポートと定期的なシステム改善を提供。
  • 効果測定・改善: 導入効果を定量的に測定し、継続的な改善を実施。
  • AI 活用文化の醸成: 組織全体で AI を活用する文化を根付かせるための施策を実行。

まとめ — "AI を使う会社"から"AI で伸びる会社"へ

OpenBridge の伴走支援なら、現状分析 → 戦略立案 → PoC → 本番運用 まで一貫対応。抵抗勢力を巻き込みながら、事業成長に直結する AI を最速で実装します。

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