PoC開発における企業の主な課題
生成AIの急速な成長に伴い、多くの企業がPoCプロジェクトを通じて生成AIの試験導入を進めています。しかし、その過程で以下のような課題に直面することが少なくありません。
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組織内における生成AI活用シナリオの具体化が困難: 生成AIを具体的な課題解決ツールとしてではなく、単なる技術トレンドと捉えてしまうケースがあり、PoCが技術検証に留まりビジネス目標と結びつかないことがあります。
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生成AI専門人材の不足: 経済産業省の予測では、2030年までに78.9万人のIT人材が不足するとされており、社内で生成AIチームを構築するにはコストと時間がかかります。これにより、多くの企業が独自でのPoC開発を断念し、市場機会を逃す可能性があります。
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PoCから本番環境への移行の困難さ: 検証環境で成功したPoCが、適応性やインフラ構築の経験不足により、本番環境への展開ができない場合があります。
企業向け生成AI PoC開発サービスのご紹介
Miichisoftの生成AI PoC開発サービスは、実環境での生成AIアイデアの迅速な検証を支援します。2〜4週間という短期間で生成AIプロトタイプを構築し、明確なビジネス価値と検証後の拡張性を持つシナリオに焦点を当てています。
本サービスの差別化要因は、「私たちが考え、AIが構築し、私たちが完成させる」というアプローチにあります。効果的なプロトタイプは、AIによる迅速な生成だけでなく、専門家チームによる深い改善が必要であると考えており、これにより「本番運用を見据えた設計」を実現し、「検証段階での停滞」という課題を解決します。
生成AI PoC開発サービスの3つの特徴
本サービスは、企業のPoC成功率を高め、生成AIの本番運用までの時間を短縮するよう設計されています。
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豊富な経験と生成AI専門の高度なスキル
マルチエージェントシステム、Advanced RAG、音声AI、Model Context Protocolといった最新技術の導入経験を持つ生成AI専門チームが構築されています。チームは、アーキテクチャ選定、プロンプトとコンテキスト設計、モデルコスト評価、安定性、拡張性まで、初期段階から高品質なプロトタイプ設計に参画します。 -
最適化された開発モデルによる競争力のあるコスト
高品質なIT人材が豊富なベトナムの開発拠点と、日本市場向けの開発ノウハウを組み合わせた体制により、オンショアプロジェクトと比較して約40〜60%のコスト削減を実現します。日本市場での長年の導入経験により、企業の業務課題を深く理解し、技術品質とワークフロー基準を完全に満たすことができます。 -
PoCから本番運用まで伴走
差別化ポイントは、持続可能な開発思考にあります。プロトタイプ構築で終わらず、技術検証、評価指標の設定、小規模ユーザーグループでの試験運用から拡大まで、企業をサポートします。これにより、課題や技術要件に関する専門知識が継承され、本番運用フェーズへの移行時に展開スピードを維持し、効率を向上させます。
実践事例：お客様向けに成功した生成AI PoCプロジェクト
本サービスは、さまざまな活用シナリオに対応しています。以下は、日本企業向けに展開された代表的な生成AI PoCプロジェクトの事例です。
事例1：人事・総務部門向けDify社内FAQチャットボット
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背景: 大規模企業の人事・総務部門では、福利厚生、規定、社内ポリシーに関する大量の反復質問に日常的に手動で対応しており、時間がかかり、回答の一貫性維持が困難でした。
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生成AI PoC開発内容: Difyプラットフォーム上で社内FAQチャットボットを開発し、生成AIを活用して自然言語での質問理解、提供された社内資料への直接参照、コンテキストに応じたリアルタイム回答を実現しました。これは社内範囲で展開され、検証されました。
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成果: 人事・総務部門の対応時間を最大80%削減し、従業員への回答情報を標準化。チームは戦略的業務により集中できるようになりました。
事例2：レストランチェーン向けLINE連携AIチャットボット（予約・顧客対応支援）
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背景: 複数店舗を持つ大規模レストランチェーンでは、毎日大量の予約リクエストと顧客からの問い合わせを処理する必要がありました。主に電話とLINEでの受付により、対応部門は特にピーク時に頻繁に過負荷状態となっていました。
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生成AI PoC開発内容: LINE連携の生成AIチャットボットを展開し、顧客との自然な複数回の対話、予約リクエストの柔軟な理解（時間、人数、店舗）、メニューやサービスに関する質問への24時間365日自動応答を実現しました。PoCは運用効果を評価するため、一部店舗で適用されました。
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成果: 対応スタッフの負荷軽減、ピーク時の顧客取りこぼし削減、予約成功率の改善を達成しました。
伴走ロードマップ：生成AI PoCから本番運用まで
Miichisoftは、企業が安心して生成AIを導入できるよう、アイデアから本番運用まで4つのフェーズでロードマップを構築しています。
| フェーズ | 内容 |
|---|---|
| フェーズ1：発見・方向性定義（1〜2週間） | ・要件収集とビジネス目標の明確化。 ・適切なユースケースの選定。 ・技術的実現可能性とデータ準備状況の評価。 ・大規模展開時のROIと期待価値の見積もり。 |
| フェーズ2：PoC構築（2〜4週間） | ・技術的動作可能性を検証するため、短期間で生成AIプロトタイプを開発。 ・実評価のためのデモ環境構築。 ・成功測定指標の設定。 |
| フェーズ3：パイロット（実証試験）（1〜2ヶ月） | ・限定的なユーザーグループでの試験運用により、システムの精度と安定性を収集・改善。 ・エンタープライズ規模での展開計画策定。 |
| フェーズ4：本番運用と継続的開発（継続） | ・本番環境でのシステム正式運用開始。 ・運用、保守、実需要に応じた拡張において企業との継続的な伴走。 |
生成AI PoC開発費用
各フェーズの参考価格は以下の通りです。企業の規模とニーズに応じて柔軟に設計されます。
| フェーズ | 期間 | 費用 | 成果物 |
|---|---|---|---|
| 発見・方向性定義 | 1〜2週間 | ¥300,000〜 | 実現可能性レポート |
| PoC構築 | 2〜4週間 | ¥800,000〜 | 動作プロトタイプ |
| 実証試験 | 1〜2ヶ月 | ¥1,500,000〜 | エンタープライズ環境対応AIシステム |
| 展開と継続的開発 | 継続 | ¥200,000〜/ 月 | 本番運用 |
無料相談とFAQ
生成AIアイデアの具体化や、検証版から本番運用への移行で課題を抱えている場合、Miichisoftがサポートを提供しています。30分のオンラインミーティングで、専門家チームが企業の固有課題をヒアリングし、最適なPoC展開ロードマップを提案します。
FAQ
Q1. 本サービスは、一般的なAI企業とどう違いますか?
A1: 違いは展開方針と企業との伴走方法にあります。多くの企業はPoCを技術検証ステップとして完成させることに焦点を当てますが、本サービスはPoCが効果を発揮した場合、本番運用への移行を見据えて設計されています。また、Miichisoftは方向性定義、PoC、試験運用、本番運用まで一貫した専任チームを維持し、システム知識と業務要件の継続性を確保します。
Q2: 企業への生成AI適用ロードマップの迅速な見積もりに対応していますか?
A2: はい。Miichisoftは、企業が投資判断前に生成AI活用の潜在性を迅速に評価したいというニーズに応え、無料AIツール「AIDO」を開発しました。このツールにより、企業は特定業務への生成AI適用時の予想ROI算出や、フェーズ別の詳細な展開ロードマップ提案を受領できます。
Q3: PoCフェーズ後、本番展開のために継続利用する必要がありますか?
A3: そのような義務は全くありません。PoC完了時、ソースコードの完全な所有権、展開ロードマップ、詳細な技術ドキュメントが引き渡されます。社内チームで独自に展開することも、本番運用フェーズでMiichisoftの伴走を依頼することも可能です。PoC結果を確認後、判断は完全に企業に委ねられます。
会社概要
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会社名: Miichisoft株式会社
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設立: 2018年04月01日
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資本金（日本支店）: 約500万円
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代表取締役（日本支店）: ホアン・ゴック・シン（HOANG NGOC SINH）
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所在地: 〒151-0063 東京都渋谷区富ヶ谷1-14-14
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電話番号: +81-3-6555-3368
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事業内容:
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AI共創（Dify導入・定着支援、生成AI PoC開発）
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Growth Lab（Core Lab、System Lab、Power Lab、Cloud Lab）
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AI+ Solutions（Meet AI+、AIDO、Doc AI+、Multi-Agent Package、Camera AI Package、RAG Package）
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ベトナム進出支援（BOTモデル、法人設立支援）
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所属団体:
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取引銀行: 三菱UFJ銀行
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のMiichisoftの生成AI PoC開発サービスは、多くの企業が抱えるAI導入の具体的な課題に対し、実践的な解決策を提示しています。特に「人が考え、AIが構築し、人が磨く」というアプローチは、単なる技術検証に留まらず、ビジネス価値を最大化する上で非常に重要です。専門人材不足を補い、コストを抑えながら迅速にプロトタイプを構築できる点は、中小企業から大企業まで幅広いビジネス領域でDXを加速させるでしょう。人事・総務部門の効率化や顧客対応の自動化といった具体的な事例からも、業務効率化や顧客体験向上への貢献が期待されます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
