AI×統計学で利益創出に繋げる、
データ分析システム開発
「Insight AI」

需要予測から異常検知・予知保全、
ダイナミックプライシングやレコメンド・マッチングまで、
独自メソッドでビジネス課題の解決を支援いたします。

需要予測から異常検知、ダイナミックプライシングやレコメンド・マッチングまで、
独自メソッド「Insight AI」でビジネス課題の解決を支援いたします。

統計学の知見のAIの技術力でサポートデータの可用性判別・提案まで0円

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データ活用におけるAI開発には、
こんなリスクが潜んでいます

投資リスク

PoCで数百万円を使ったが、本番導入に繋がらなかった

「精度80%達成」という技術的成功で終わり、実際のビジネス成果に結びつかない”PoC死”が多発している

運用リスク

AIの判断根拠が不明で、現場が使いこなせない

「なぜその予測なのか」が説明できないブラックボックス型AIは、責任ある意思決定に使えず放置される

ベンダーリスク

開発会社に丸投げしたら、業務に合わないシステムが納品された

技術先行で進めた結果、現場の業務フローに馴染まず、結局使われないシステムが生まれてしまう

コストリスク

想定以上にコストが膨らみ、ROIが見えなくなった

追加開発や運用費用が当初見積もりを大幅に超過し、「いつ回収できるのか」が不透明になるケースが多い

これらのリスクを回避するために必要なのは、単なる「予測モデル」ではありません。
「ビジネス成果から逆算した設計」と「現場が納得できる根拠」です。

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利益に繋がるデータ分析システム開発「Insight AI」の特徴

Insight AIは「技術の押し売り」をしません。ビジネス成果から逆算し、現場で確実に使われるシステムを開発します。

FEATURE 01

【ビジネス視点】
「利益」からの逆算設計

ご要望で無い限り、課題・目指す姿の定義もなしにいきなり開発しません。まず「どのKPIを改善すればいくら儲かるか」のROI試算からスタート。投資対効果が見えない開発は提案しません。

「このAIを導入すると、年間でいくらのコスト削減・売上増加が見込めるか」を数値で示した上で、開発に着手します。

FEATURE 02

【現場視点】
データ→解釈→行動まで落とし込む

データを解釈して行動は人間に任せるのではなく、AIモデルがデータの解釈・行動への落とし込みまで行うことも可能です。

またご要望に応じて、SHAP値等の技術により「なぜその予測なのか」を可視化。「この顧客は離脱確率80%。理由は最終ログインからの日数」のように、現場が納得して動ける根拠を提示します。

判断根拠が明確だから、現場担当者が自信を持って意思決定でき、上司や顧客への説明責任も果たせます。

FEATURE 03

【開発視点】
課題起点・マイルストーン型開発で失敗リスクを最小化

巨大なシステムを最初から作りません。MVP（最小機能）で現場投入し、フィードバックを得ながら改善。使われないシステムを作るリスクを最小化します。

各フェーズで「続行/撤退」の判断ポイントを設け、無駄な投資を防ぎます。ダメなら早期撤退——その判断基準も最初に合意します。

提案時の共有資料。安全な進め方を提案いたします。

■少しでもAI・システム開発やPoCに興味があれば、まずはお気軽にご相談ください。目的・課題を伺ったうえで、弊社から手堅く進める方法・お見積りをお伝えさせていただきます。
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AIシステム受託開発

時間を浪費する前に、まずはプロに相談しませんか？
相談だけで発注しなくても構いません。

例えばこんなデータ分析に

さまざまな業界・業務において、データから「打ち手」を導き出すAI開発を支援しています。

顧客離脱・解約予測

顧客分析

需要予測・在庫最適化

サプライチェーン

売上・収益予測

経営企画

異常検知・不正検出

リスク管理

ダイナミックプライシング・価格最適化

収益最大化

マーケティング効果測定・最適化

マーケティング

与信審査・信用スコアリング

金融・リスク

パーソナライズ・レコメンデーション

顧客体験

人材マッチング・採用最適化

人事・HR

設備故障予測・予知保全

製造・保守

上記以外の領域・課題についても対応可能です

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ブラックボックスな納品は行いません

技術評価者・情報システム部門の方へ。開発の透明性と技術的信頼性を担保します。

項目	提供内容	お客様へのメリット
開発透明性Documentation	ソースコードの所有権はお客様に帰属。API仕様書、データフロー図、運用マニュアルを完備して納品	ベンダーロックインを防止。将来的な内製化や他社への引き継ぎも可能
技術スタックTechnology	Python / TensorFlow / PyTorch / AWS / GCP など、業界標準技術を採用。拡張性と保守性を重視した設計	特殊な技術に依存せず、採用・外注の選択肢が広がる
セキュリティSecurity	学習データの匿名化フロー確立。オンプレミス/プライベートクラウドでのセキュアな環境構築にも対応	機密データを外部に出さずにAI開発が可能
説明可能性Explainability	SHAP / LIME / Attention可視化など、モデルの判断根拠を複数手法で提供	監査対応・コンプライアンス要件を満たす運用が可能

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データ活用がもたらす、具体的な「利益」のイメージ

意思決定者の方へ。AI導入による投資対効果を、業界別の事例でご紹介します。

BEFORE 定期メンテナンス費年間1,200万円
突発故障による生産停止年間5回発生

AFTER 故障予兆検知によりダウンタイム70%削減
計画的な部品交換でメンテナンス費も最適化

年間 800万円のコスト削減

※設備規模・業種により変動

BEFORE 廃棄ロス率 8%
欠品による機会損失月間200万円相当

AFTER 発注最適化により廃棄ロス半減（8%→4%）
適正在庫で欠品率も60%改善

粗利年間1,500万円アップ

※取扱商品数・売上規模により変動

「不作為のコスト」も考慮が必要です。
競合がAI活用を進める中、何もしないことによる機会損失は日々拡大しています。早期に小規模な検証を始めることで、市場での優位性を確保できます。

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なぜ、SaaSや大手コンサルではなく「Insight AI」なのか

それぞれの選択肢にはメリット・デメリットがあります。御社の状況に合った選択をお手伝いします。

比較項目	汎用SaaSツール	大手コンサルティング	Insight AI
初期費用	◎ 安価（月額数万円〜）	△ 高額（数千万円〜）	○ 中程度（スモールスタート可）
業務適合性	△ 汎用的で自社固有フローに合わない	○ 戦略は立派だが実装は外注	◎ 業務フローに合わせたカスタム開発
導入スピード	◎ 即日利用可能	△ 半年〜1年以上	○ PoC 1ヶ月〜、本開発3ヶ月〜
説明可能性	△ ブラックボックスが多い	○ レポートは詳細	◎ XAI技術で根拠を可視化
継続的改善	△ ベンダー依存	△ 追加費用が高額	◎ 自社運用も可能な設計

Insight AIは「コンサルの視点」×「開発会社の技術」×「適正価格」。
大手に頼むほどの予算はないが、SaaSでは物足りない——そんな「痒いところに手が届く」カスタム開発を提供します。

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リスクを最小化する、段階的な開発プロセス

いきなり巨額の予算を要求しません。各ステップで「進む/撤退」の判断ができる設計です。

ビジネス課題をヒアリングし、AI活用の可能性を診断。「そもそもAIで解決できる課題か」「どの程度のROIが見込めるか」を無料でレポートします。

お預かりしたデータの品質を評価し、AIモデル構築の実現可能性を検証。データの前処理方針、必要な追加データの特定も行います。

小規模なプロトタイプを構築し、実際の精度・効果を検証。現場での使い勝手も確認します。

【撤退基準の明確化】
PoCで目標精度（例：予測的中率80%）が出ない場合、本開発には進みません。
「無理に進めて予算を消化する」ことはしません。撤退も含めた正直な提案をお約束します。

PoCで効果が実証されたモデルを本番環境に実装。既存システムとの連携、運用体制の構築、担当者へのトレーニングまで一貫してサポートします。

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まずは無料で相談

「このデータは使えるのか？」「どの程度のROIが見込めるのか？」
ご相談いただければ、御社の状況に合わせた診断レポートを無料で作成します。
アイデア段階でも、他社で断られた案件でも、お気軽にご相談ください。

想定される活用モデルと
ROI概算

安全な進め方

概算スケジュールと
お見積もり

> 無料で相談する > Webで相談する（Zoom/Google Meets）

他社で断られた案件のセカンドオピニオンも歓迎いたします

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よくあるご質問

データが未整備でも大丈夫ですか？

大丈夫です。データの収集・整備から支援します。「どんなデータを、どう貯めるべきか」の設計からご相談いただけます。まずは現状のデータをお見せいただければ、活用可能性を診断します。

予算感はどのくらいですか？

スモールスタートであれば、フィジビリティ調査30万円〜、PoC100万円〜で開始可能です。「まずは小さく試して、効果が見えたら拡大」というアプローチを推奨しています。

社内にAI人材がいなくても運用できますか？

運用可能な形で設計・納品します。専門知識がなくても使えるUIを構築し、必要に応じて運用サポートも提供します。将来的な内製化を見据えた技術移転にも対応可能です。

機密データを外部に出したくないのですが…

オンプレミス環境やプライベートクラウドでの開発にも対応しています。データの匿名化処理を施した上での開発も可能です。セキュリティ要件に合わせた構成をご提案します。

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データ活用におけるAI開発には、
こんなリスクが潜んでいます