AIコンサルティングサービス
1. 戦略策定支援（AI導入戦略）
経営・業務目標に合ったAI活用方針を明確にする。
- 業務や業界の現状分析
- AI適用可能な領域の洗い出し（例：予測、分類、自動化）
- AI導入による効果（KPIやROI）見積もり
- AIロードマップの策定（短期～中長期）
2. PoC（概念実証）支援
目的: 実際にAI技術が業務で使えるかを小規模に検証。
活動内容:
- データ収集・前処理支援
- モデル選定とプロトタイプ作成
- 精度評価や結果報告
- 技術・業務的な実現可能性の評価
3. AIモデル開発・実装支援
目的: 本番環境で使えるAIシステムを構築。
活動内容:
- 機械学習/ディープラーニングモデルの設計・学習
- データパイプライン構築（ETL、MLOpsなど）
- AIシステムのAPI化・アプリへの組み込み
- 性能改善と再学習の設計
4. AI人材育成・教育支援
目的: 社内にAI活用人材を育てる。
活動内容:
- 初級〜上級者向けの教育プログラム設計
- データリテラシー研修、AI倫理・ガバナンス教育
- ハンズオンセッション（Python、MLツールなど）
5. AIガバナンス・リスク管理支援
目的: AIの倫理性・法的リスクへの対応。
活動内容:
- バイアス検出・フェアネスチェック
- 個人情報保護、説明可能性（XAI）対応
- AI活用ポリシー・ガイドライン作成
6. AIサービス導入支援（SaaSや生成AIなど）
目的: 外部のAIツールや生成AI（ChatGPT等）の導入・活用支援。
活動内容:
- 利用目的の明確化とツール選定支援
- 業務への組み込み設計（例：社内ナレッジQA）
- 利用ルール・セキュリティ方針策定
7. 業界別のAI活用例
① 製造業：不良品検知、需要予測、設備異常検知
② 小売・EC：顧客分析、レコメンドエンジン、在庫最適化
③ 金融：不正検知、与信審査、チャットボット
④ 医療：画像診断支援、患者リスク予測、診療記録分析
⑤ 人事・採用：応募者スクリーニング