【キカガクサービス紹介】企業のAI導入の壁を乗り越える、キカガクAI開発事業部の一気通貫アプローチとは？

AI導入を検討しているものの、「何から始めればいいかわからない」「技術的な知識が不足している」「導入後の運用が不安」といった課題を抱えていませんか？多くの企業がAI導入で躓く理由は、戦略策定から技術開発、運用まで一貫したサポートを受けられないことにあります。部分的な支援では、せっかくのAI投資が無駄になってしまうリスクも少なくありません。

キカガクAI開発事業部では、AI導入の初期検討から本格運用、さらには社内での内製化まで、一気通貫でサポートするサービスを提供しています。豊富な実績と専門知識を活かし、最適なAI活用の道筋を描き、確実な成功へと導きます。

本記事では、キカガクが提供するAI導入支援の全体像と、他社にはない「一気通貫」アプローチの詳細をご紹介します。

1. AI導入が進まない4つの壁

「AI を導入したいけれど、何から始めればいいかわからない」

「企画はできたが、PoC をどう進めればいいかわからない」

「PoC までは成功したけれど、実際の業務に活用できていない」

「AI を継続的に活用したいが、社内にノウハウが蓄積されない」

このような課題を抱えている企業様は決して珍しくありません。実際、多くの企業が AI 導入において以下のような壁に直面しています。

1. AI を導入したいが、何から始めればいいかわからない
   「AI で何ができるのか」「どの業務に適用すべきか」といった戦略レベルでの方向性が定まらず、AI 導入プロジェクトが始まらないケースが多発しています。経営層から「何か AI を使った取り組みを」と指示は出たものの、具体的なテーマが見つからずに時間だけが過ぎていく、といった状況です。

2. PoC に進めない・計画が立てられない
   AI 導入の方向性は決まったものの、「どうやって効果を検証すればいいのか」「何を持って成功とするのか」が明確でなく、PoC （概念実証）の計画段階で止まってしまうケースが多発しています。「予算は確保したが、具体的に何から始めればいいかわからない」という状況に陥っています。

3. AI 導入が「 PoC 止まり」になる
   技術検証は成功したものの、実際の業務環境での運用に移行できず、投資効果を得られないケースが頻発しています。「技術的には可能だと分かったが、これをどうやって現場の業務に組み込み、費用対効果を説明すれば良いのか」という次のステップに進めず、実証実験がゴールになってしまっています。

4. 現場のリテラシー不足と技術者リソースの課題
   AI 技術を理解し、運用できる人材が不足しており、継続的な改善や拡張が困難になっているケースが多発しています。導入した AI システムがブラックボックス化してしまい、少し仕様を変えたい、新しいデータに対応させたいと思っても、社内に対応できる人材がおらず、外部ベンダーに依頼するしかなくなっています。

2. キカガクの「一気通貫」アプローチ

キカガクAI開発事業部は、AI導入を戦略・技術・運用・人材育成の四つのレイヤーで一括して支援します。組織の成熟度に合わせて単独フェーズから着手することも、最初からフルスタックで伴走することも可能です。

2‑1. AIコンサルティング（戦略策定）

1つ目の壁、「何から始めればいいかわからない」という課題を解決するのが、AIコンサルティングです。多くの企業が「 AI で何ができるか」から始めがちですが、重要なのは「現在の業務の何を改善したいか」を明確にすることです。

まず業務プロセス可視化から着手します。ヒアリングや現地視察により業務の現状を正確に把握し、単なる書面上の業務フローではなく、実際の現場で発生している課題や非効率を詳細に調査します。続いてボトルネック分析により、現行業務の非効率性や課題を特定し、改善ポイントを明確化します。

そのうえで、特定した課題に対するAI 導入ポイント策定を行い、AI 技術の適用可能性を具体的な活用シナリオとともに提案します。この際、技術的な実現可能性だけでなく、投資対効果や導入後の運用体制まで考慮した現実的な提案を心がけています。最終的に施策の評価と優先順位付けにより、改善施策や AI 導入による効果を評価し、取り組み優先度を明確化します。

この一連のプロセスを通じて、限られたリソースの中で最大の効果を得るための戦略的な判断をサポートし、「業務インパクト × 実現容易性」のマトリクスで施策を優先順位付けし、ROI を経営層が判断しやすい形に可視化します。これにより、AI が解くべき課題を明確にしてから技術検討へ進むため、PoC 止まりを未然に防ぎます。

2‑2. AI技術検証（PoC）

2つ目の壁、「PoCに進めない・計画が立てられない」という課題を解決するのが、AI技術検証（PoC）です。戦略が固まったら、次は技術的な実現可能性を検証します。ここで重要なのは、大きな投資をする前に、最小限のコストで効果を実証することです。

まずPoC 計画立案において、検証すべき仮説を明確化し、効果検証のための実験計画を策定します。成功の判断基準を事前に設定し、客観的な評価ができる体制を整えます。その後の技術選定では、ビジネス課題に最適な AI 技術・アルゴリズムの選定と、クラウドサービス・実装方法を提案します。最新技術の追求ではなく、課題解決に最適な技術の選択を重視します。

実証実験の実施では、実データを用いた AI モデルの構築と検証により、実現可能性を証明します。理論上の精度ではなく、実際の業務データでの性能を重視した検証を行います。同時に迅速なプロトタイピングにより、クラウド AI サービスやローコード/ノーコードツールを活用した素早い検証環境の構築を行います。

選定テーマごとに 3〜4 カ月のスプリントを設定し、クラウド AI サービスなどを活用して「最小データ・最小コスト」でモデルを構築します。KPI はモデル精度だけでなく削減工数や意思決定スピードなどのビジネス指標を用い、実運用に値する根拠を数字で提示し、短期間で結果を得ることで早期の意思決定を支援します。

2‑3. AIソリューション開発（本番導入）

3つ目の壁、「PoC止まり」という課題を解決するのが、AIソリューション開発（本番導入）です。PoC で効果が実証されたら、実際の業務環境で稼働する AI システムを構築します。ここでは、検証環境と本番環境の差異を埋め、安定した運用を実現することが重要です。

AI モデル実装では、要件に基づいた AI モデルを開発し、本番環境での安定稼働を実現するシステムとして実装します。PoC で使用したモデルをそのまま本番環境に移行するのではなく、運用を見据えた最適化を行います。続いてシステム連携開発により、既存業務システムと AI モデルを効果的に連携させ、シームレスな AI 活用環境を構築します。現場の業務フローを大きく変更することなく、自然に AI を活用できる仕組みを提供します。

DevOps 体制構築では、CI/CD パイプラインの整備と運用保守体制の設計により、持続可能な AI システム基盤を確立します。継続的な改善とメンテナンスが可能な環境を整備します。またUI/UX 開発において、ユーザーにとって使いやすく価値を最大化する AI インターフェースを設計・実装します。

PoC で得た知見を基に、MLOps 基盤を整備し、CI/CD パイプラインによりモデルとアプリを同時に更新します。既存 ERP や RPA とは API で疎結合連携し、ユーザーインターフェースは現行システムの操作性を極力変えず、現場負荷を抑えたまま AI を浸透させます。技術的に優れたシステムでも、使いにくければ現場に浸透しないためです。

2‑4. 内製化支援

そして4つ目の壁、「現場のリテラシー不足と技術者リソース」という課題を解決するのが、内製化支援です。AI システムの導入がゴールではありません。継続的な改善と拡張を通じて、長期的な競争力を構築することが重要です。

AI 技術アドバイザリーでは、AI 技術動向や活用方法に関する専門知識を提供し、適切な AI 活用アプローチを助言します。技術の進歩に応じた戦略の見直しや新たな活用機会の発見をサポートします。伴走型支援開発により、クライアント側エンジニアとの協働開発を通じて実践的な AI 開発・運用スキルを移転します。理論的な知識の提供だけでなく、実際のプロジェクトを通じた hands-on の経験を提供します。

DX 推進・AI 人材育成プログラムでは、キカガク研修事業部と連携した AI 開発・運用スキルの体系的な育成支援を行います。個別のスキルアップだけでなく、組織全体の AI リテラシー向上を支援します。

開発フェーズと並行して、研修事業部の PBL（Project Based Learning）プログラムを実施し、週次メンタリングやコードレビューを通じて社内エンジニアに実戦形式でスキルを移転します。これにより、リリース後は自社だけで改修・横展開を回せる体制を構築し、真の意味での DX 内製化を実現します。

3. キカガクが選ばれる理由と他社との違い

ここまでご紹介した「一気通貫」のアプローチは、一見すると他社でも提供できそうに思えるかもしれません。しかし実際には、多くの企業が 「コンサルティング会社」「開発会社」「研修会社」を個別に選定し、それぞれとの調整に苦労しているのが現状です。

なぜキカガクでは 4 つのフェーズを一社で完結できるのか？そして、なぜ多くの企業がキカガクを選び続けているのか？その理由を、具体的な強みと他社比較で明らかにします。

キカガクが選ばれる理由

多くのお客様から「なぜキカガクに依頼することにしたのか」をお聞きすると、以下3つの理由が挙げられます。

1. コンサル・開発・教育を1社完結
   戦略策定から技術開発、人材育成まで一社で対応できるため、プロジェクト全体の一貫性を保ちながら、効率的な AI 導入を実現します。複数の会社との調整コストを削減し、スムーズなプロジェクト推進が可能です。

2. 累計受講生15万人・導入企業1,000社超の AI 研修実績
   AI・機械学習分野で日本最大級の研修実績を持ち、現場データを使った実践的な教育を提供します。理論だけでなく、実際の開発経験に基づいた手厚い研修支援により、導入後の自走力を確実に構築します。

3. 豊富な AI 開発ノウハウ
   様々な業界・課題に対応してきた豊富なAI開発実績があり、プロジェクト成功のためのノウハウが蓄積されています。このノウハウを最大限活かすことで、プロジェクトの成功に導きます。

他社との違い

これらの強みを、より具体的に理解していただくため、一般的な SI ベンダーや研修専業会社との違いを表で比較します。

4. 事例で見る効果

実際にキカガクの支援を受けたお客様の具体的な成果を、3つの代表的な事例でご紹介します。

Case 1｜生成 AI 活用案を創出し、複数件をプロジェクト化

AI 活用が進められていないある企業に対して、全社員参加型のアイデアソンを実施し、業務課題を解決するアイデアを抽出。その中から高インパクトな複数案を PoC プロジェクトとして始動し、社内の活用マインドを一気に醸成しました。

Case 2｜社内 QA チャットボットで問い合わせ業務を改善

ある企業では、社内問い合わせ対応に多くの時間を要していることが課題でした。生成 AI と RAG を組み合わせたチャットボットを短期間で PoC 構築し、高い回答精度を達成。本番導入の検討フェーズへ移行しました。

Case 3｜OCR × 分類 AI で業務効率を大幅改善

ある企業では、紙媒体の情報入力を人手で補正していたため分析基盤が立ち上がらない状況でした。OCR で文字を抽出し独自分類モデルを追加学習した結果、精度が大幅に向上。データ分析ダッシュボードが稼働し、戦略的な意思決定をデータドリブンで行えるようになりました。

これからAIを導入する企業様へ

多くの企業が AI 導入において「PoC 止まり」や「現場で使われない」「効果を実感できない」といった課題に直面しています。これらの課題の根本原因は、断片的な支援に留まり、現状分析から成果創出まで一貫した戦略が不足していることにあります。

キカガクでは、こうした課題を解決するため、AI 導入の全プロセスを 4 つのフェーズで包括的に支援しています。「AIコンサルティング」で業務の現状を正確に把握し AI 導入戦略を策定、「AI技術検証」で最小限の投資で効果を実証、「AIソリューション開発」で本番環境での安定運用を実現、そして「内製化支援」で継続的な改善と拡張が可能な体制を構築します。

私たちの強みは、単なる技術導入ではなく「成果創出」と「自走力」の構築にコミットしていることです。コンサルティング、開発、教育の 3 つの機能を統合し、戦略策定から実装、人材育成まで一社で完結できる体制により、お客様との長期的なパートナーシップを通じて DX 内製化を実現します。
ご興味をお持ちの方は、ぜひお気軽に下記のお問い合わせフォームからご相談ください。

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キカガクのAI受託開発サービス内容や、これまでの導入事例・開発フローをまとめた資料をご用意しました。 スケジュールやユースケースなど詳しく掲載していますので、AI プロジェクトをご検討中の方はぜひご活用ください。

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