[OUR CHALLENGES]

弊社のチャレンジ

我々のミッションは「ルールエンジン×生成AI」を活かして
DX推進を実現することで属人化の問題を解決します!
属人化はどういうことでしょう?
知識やノウハウが特定の社員に集中してしまうことです。(特定業務に関する手順や状況などの情報が作業担当者しか把握できておらず、周囲に共有されていないとのこと)。属人化が「暗黙知」を招きます!
[OUR SOLUTIONS]

弊社のソリューション

ルールエンジン 生成AI
第2次AIブームのルールエンジンとは

業務知識をルールベースとして蓄積することで、高度な意思決定の自動化を実現するエキスパートシステムです。人が持つ知識をシステムに組み込むことで、知識の運用と活用をサポートします。ルールエンジンの成果はプログラムが特定分野で人間レベルの成果を達成できます。

  • 事前定義された「IF-THEN」ルールで動作
  • 決定が明確で、予測可能な場面
  • 高い正確性と予測可能性
第3AIブームの生成AIとは

第3AIブームの生成AIとは、さまざまなコンテンツを新たに生み出す人工知能(AI)のことです。生成系AI、ジェネレーティブAI(Generative AI)とも呼ばれます。従来のAIが決められた行いを自動化するのに対し、生成AIはデータから学習したパターンや関係性を活用し、テキスト、画像、動画、音声など多岐にわたるコンテンツを新たに生成できます。

  • 大量データからパターンを学習し、新データを生成
  • 創造的なコンテンツ生成や複雑な予測が必要な場面
  • 柔軟性と創造性

事業概要

ルールエンジン+生成AIの活用で企業の属人化課題を解決することで
DX推進を行います!
METHODOLOGY
ルールエンジン×生成AIで 新システム開発論研究開発
従来のシステム開発手法としては
  • レガシーシステムが老朽化されるので、ビジネス進化に応用できなくなります。
  • DX時代の急速なビジネス変化にITシステム変更要件がよくあります。
  • レガシーシステム式は誰もわからない業務ブラックボックスです。
ユーザー場面のアプリケーションからルールエンジンとして業務ロジックを区別し、改革的な開発メソドロジーを実現します。
その新開発メソドロジーを導入することによって、従来のシステム開発手法の課題を解決するまた開発コストや工数も削減できます。
DEVELOPMENT
ルールエンジン×生成AI活用で 企業様の課題を解決する!
  • お客さんの「知識・経験・ノウハウ」を凝縮し、ルールDB×プロンプトDBを構築します。(ルールDBはDSLまたは決定表形で構築)。
  • ルールエンジン×生成AIベース開発でお客さんの要望に応じる適切なITソリューションを構築します。
  • ルールエンジン×生成AIの活用で業務ルールを可視化し、「属人化」など解決策をコンサルティングします。
  • お客さんの内製化の要望によってルールエンジン×生成AIベース開発メソドロジーを技術移転を行います。
  • 得意な分野実例:製造、介護、保険、物流。
SOLUTION
ルールエンジン×生成AIの セミパッケージを開発し、提案
  • 製造、介護、保険、物流など色んな分野で蓄積したノウハウをもとに「生成AIルールキット」というセミパッケージを開発し、提案します。
  • セミパッケージを用いて導入の有効性を検証するPoCを速やかに実施でき、そしてその一部をフレームワークとして本番開発に移転します。
    • 適用領域:
    • 制約:入力チェック仕様
    • 分類:条件で処理分岐
    • 計算:条件に応じた計算
    • 推論:ルールに沿って最適化
ルールエンジン 生成AI
システム構成
「ルールエンジン×生成AI」で解決する範囲

適切な結果を生み出し、業務を効率化のために、
業務ルールを正確に実現(推理、判断)し、
業務ルールにはないパターンの場合、生成AIで参考できる結果を創造

  • 勤務シフト表作成の自動化
  • 健康診断での健康状態の判定
  • カードなどの金融サービスへの加入審査
  • 生命保険の新規契約・保全手続
  • 電気・ガス・水道などの利用料金の試算
  • キャンペーン適応など条件によって料金計算
主な機能
01
GUIにより生成AIプロンプト定義
02
DSLでルールを簡定義。
決定表式も対応。
03
リアルタイム適用
(システム停止なし)
04
カスタマイズ開発
外部システム連携可能
05
セキュリティ性:
認証認可、2段階認証対応
データ暗号化
06
WINDOWS、LINUX等多環境対応。
PC/SPブラウザ対応
開発プロセス

[Case Study]

事例集

毎月数日にかかる勤務シフト作成作業を短時間にできるようになります!

課題

  • 業務シフト作成は経験者に依存し、業務の属人化が進んでいる
  • 柔軟な勤務体系によりシフト調整が複雑化している
  • 記入用紙と表計算ソフトの使用で入力・修正が煩雑

効果

  • ルールエンジンで業務ルールを正確に実現し、経験者依存を減少
  • ルールエンジンが複雑なシフト調整を自動化し、作業効率が向上
  • 生成AIが未知のケースに対し参考結果を提供し、柔軟な対応を可能になります

ベテラン担当出ないと運送ルート計画できない課題が徹底に解決!

課題

  • 経験者依存により業務が属人化し、ノウハウの共有が進まない
  • ルート計画が手作業で行われ、変更や調整に時間がかかる
  • ルート計画の効率や精度にムラが生じ、業務効率や顧客満足度に影響

効果

  • ルールエンジンで業務知識を共有化
  • 自動化でルート調整を迅速化
  • 生成AIで新パターンに対応

運用中メディアにフル稼働でなく月十数時間だけ保守/運用サポートに柔軟に対応する体制化

課題

  • 運営メンバーと上手く連動し、課題ヒアリングをし、自走力で対応するメンバーが欲しい
  • 作業量はフルで稼働する必要でなく月で64時間で対応する希望

効果

  • リモートでエンジニア1名が参画
  • 予算内に安心に運用サポートやシステム保守作業が依頼でます
  • さらに、メディア進化のため、アイディア相談もできます

グローバル的な人材の活用で、オフショア開発チームと組んでるアジャイル開発組織化

課題

  • 良いブリッジSEが足りてないことで、オフショア開発が上手く行っていません
  • 現地にブリッジSEが置いてますが、遠隔でコミュニケーションが不足

効果

  • 長年日本企業で仕事経験のある弊社のブリッジSEを活躍し、コミュニケーションが改善できます
  • ブリッジSEを通して、日本働き方もオフショアのチームを教育し、高いパーフォマンスを発揮します

基幹システム構築プロジェクトに人員が足りてない課題に応じて人員配置をスピーディーに実現

課題

  • 社内用の基幹システム改修案件に対してアサインできるエンジニアが足りない
  • 重大な案件に応じて適切なスキル要員を配置したい

効果

  • 提案から3週間ほどで2名エンジニアの稼働が開始
  • その後、数ヶ月で5〜6人のエンジニアが増員、チームのコアメンバーとして 活躍してます