イテレーション作業
試行錯誤を繰り返して成果を生み出す作業。
AIは「便利なツール」として使います。
- 経験・勘・文脈への依存が大きい
- 最初から100点でなくても価値が出る
- ベテランの見方・思考の流れを残すことが重要
- 論点整理・候補出しをAIで支援する
AI導入で終わらせない
業務の型を残し現場で使えるAIへ
AI導入が目的化すると、プロジェクトは失敗しやすい
生成AIの環境整備が進む一方、「PoCの先に進めない」「利用が定着しない」「ROIが見えない」という相談が増加。原因はAIの性能ではなく、業務の切り分けと適用順序にあります。
01
AIを入れること自体が目的になっている
トップダウンで「AIを入れよう」が先行し、現場の実装が空中戦になる。用途が曖昧なまま導入が進む。
02
チャットUIは自由度が高く使い方設計が難しい
「便利そう」で導入したものの、利用者・タイミング・対象業務が定まらず、利用頻度が伸びない。
03
PoCは動くが運用に乗らない
検証環境では動いても、既存業務・既存システムに組み込めず、本番運用と継続改善の体制をつくれない。
04
業務の切り分けができていない
イテレーション作業とフロー作業、AIに任せる領域と人が担う領域が整理されず、期待値と設計がずれる。
AI活用の本質は、業務の型を残すこと
残すべきは手順ではなく
現場で磨かれた判断の構造
① 業務の型を残す
属人化した判断基準を、再現できる形に構造化する。
② 現場資産を価値化する
モデル依存ではなく、蓄積された見方・勘所を活かす。
③ 使われ続ける設計
実運用・継続改善に耐える形でAIを組み込む。
PoCで終わらない、AI開発を
株式会社Vall
代表取締役CEO
坂上 拓磨
SAKAUE TAKUMA
すべての仕事に、同じAIの使い方は通用しない
業務は大きく、イテレーション作業とフロー作業に分かれます。
フロー作業
定義済みのプロセスに沿って段階的に実行する作業。
AIは「システムの一部」として組み込みます。
- 分解・明文化・標準化しやすい
- 誰がやっても再現できる状態が目標
- 判断基準をルールやワークフローに落とす
- 既存システムと接続する形で実装する
VallのAI開発アプローチ
机上の仕様ではなく、現場理解とモックから始めます。仕様を先に固める従来の流れを避け、手戻りと導入後のズレを最小化します。
01
現場を見て、真の課題を特定する
業務環境・既存プロセス・AI活用状況を整理し、表面的な要望ではなく解くべき課題を特定します。
02
まず触れるものを作り、認識を揃える
課題とニーズをもとにモック・試作を作成。
早期に具体物を共有し、認識ズレを縮めます。
03
モックを踏まえて、実装要件を固める
LLM選定・インフラ・データ扱い・運用フローまで含めて要件を整理します。
04
現場で使える形で届ける
完成ではなく実運用に乗ることが目的。手戻りを抑えつつスピード感を持って実装します。
現場理解 → モック → 要件定義 → 実装
この順序が、後悔のないAI開発につながります。
Vallができること
要件整理・To-Be設計から実装・評価・本番導入・継続改善まで。
お客様の業務と既存システムに合わせて設計します。
01
AI開発
AIエージェント開発
社内文書・技術文書・OCR文書・社内ナレッジを対象に、検索・抽出・判断支援を行う業務特化AIを設計・開発。現場の業務フローに沿った設計・運用を重視します。
- 業務理解・要件定義
- エージェント設計
- 評価・精度改善
- 運用モニタリング
02
RAG / ナレッジ
RAG・ナレッジ活用基盤構築
複数データソースを横断し、必要な情報に素早くアクセスできる検索・要約基盤を構築。技術文書・社内Wiki・OCR結果・データベースの横断に対応します。
- データソース棚卸
- 検索・要約設計
- 権限・セキュリティ
- 継続的な精度評価
03
製造業DX
製造業DX・業務高度化支援
業務棚卸・To-Be設計・AI活用前提の業務再設計（BPR）を支援。現場の運用に落とし込むところまで、伴走して整理・設計します。
- 業務棚卸・現状分析
- To-Be業務設計
- AI活用前提のBPR
- 組織定着支援
04
システム開発
システム開発 / 自動化 / データ活用支援
既存システムとつながる開発・業務自動化・データ活用基盤の整備を支援。AIだけでなく、業務システム実装まで一貫して担います。
- 業務システム開発
- 自動化 / ワークフロー
- データ連携・基盤
- 既存システム連携
対象業界 / 部門
自動車・製造業を中心に、業務ごとの特性に踏み込んで支援します。
対象部門
設計
品質
生産技術
情報システム
DX推進
技術企画
想定される課題
- 社内文書や技術文書の検索が難しい
- 情報が複数システム・ファイルに散在している
- 問い合わせや判断が人依存になっている
- 業務をAI前提で再設計したい
- 既存業務・既存システムにつながる形でAIを導入したい
Vallの強み
AIを入れる前に、何を残すべきかを整理します。
業務理解とBPRに踏み込み、現場に定着する形まで設計します。
非構造データに強い
社内文書・技術文書・OCR文書・社内ナレッジなど、構造化しきれないデータの扱いを得意とします。現場の資料のまま、検索・抽出・判断支援に活かせる形へ整えます。
PoCで終わらせない
業務理解とBPRに踏み込み、既存業務・既存システムと接続する形で実装。検証で終わらせず、現場で使われ続けるところまで責任を持って設計します。
業務の型を残す設計
AIを入れる前に、何を残すべきかを整理。属人化した判断や見方を言語化・構造化し、AIにも人にも受け継がれる組織資産として蓄積します。
成功 = 導入ではなく、実運用
AIを入れたこと自体は成功ではありません。
成功とは、日々の業務で使われ、改善効果が見え、組織に知見が残ること。
01
現場で回る
日々の業務で無理なく使い続けられる状態。特別な運用体制ではなく、通常業務の一部として自然に組み込まれていること。
02
効果が測れる
時間・品質・コストで改善が見える状態。導入前後を比較できる指標が設計され、継続的に効果を確認できること。
03
育成につながる
思考や判断の型が共有され、人材育成にも活かせる状態。属人化していた見方や勘所が、組織資産として次の人へ渡せること。
支援事例
RAG
大手企業
RAG
ナレッジ
大手企業向け / マルチRAG基盤構築
複数データソースを横断するRAG基盤を設計・構築。情報探索時間の削減と、回答根拠の可視化を両立。
※ 匿名掲載 / 詳細はお問い合わせください
BPR
BPR
AIエージェント
業務再設計
企業向け / BPR × AIエージェント
業務棚卸・To-Be設計から、業務を担うAIエージェントの実装まで一気通貫で支援。運用定着まで伴走。
※ 匿名掲載 / 詳細はお問い合わせください
DOC
社内文書
ナレッジ
業務活用
社内文書・業務ナレッジ活用支援
散在する社内文書・業務ナレッジの活用を支援。検索・要約・判断支援を業務フローに組み込み、属人化の解消に貢献。
※ 匿名掲載 / 詳細はお問い合わせください
よくあるご質問
社内文書やOCR文書にも対応できますか
はい。PDF・Office文書・OCR済みテキスト・Wikiなど、文書形式を問わず扱えるよう設計します。スキャン文書は前処理・OCR品質も含めて検討します。
PoCだけの相談も可能ですか
可能です。小さく検証し、運用に乗せられるかを見極めるフェーズだけでもご相談ください。そのままMVP・本番導入へ拡張できます。
実運用までお願いできますか
はい。既存システムへの接続・権限設計・運用モニタリング・継続的な精度改善まで一貫して支援します。PoCで終わらせない設計を行います。
AI導入ありきではなく、業務整理から相談できますか
可能です。業務棚卸・To-Be設計から始められます。「AIを使うかどうか」を先に決めず、価値のある場所・業務単位の分け方・残すべき判断の整理からご一緒します。
既存システムとの連携は可能ですか
可能です。業務システム・基幹システム・ファイルサーバ・認証基盤との接続を前提に設計します。オンプレ・クラウド双方に対応します。
自動車業界・製造業以外でも相談できますか
可能です。業務理解とデータ整理を重視する姿勢は業界を問わず適用できます。お気軽にご相談ください。