生成AI顧問 活用事例まとめ ── 「170万の見積もりを100万に圧縮」「荷札作成工数90%削減」、累計40社超の支援から見えた中小企業AI活用のリアル

生成AI顧問 活用事例まとめ ── 「170万の見積もりを100万に圧縮」「荷札作成工数90%削減」 News

生成AI顧問 活用事例まとめ ── 「170万の見積もりを100万に圧縮」「荷札作成工数90%削減」、累計40社超の支援から見えた中小企業AI活用のリアル
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生成AI顧問 活用事例まとめ ── 「170万の見積もりを100万に圧縮」「荷札作成工数90%削減」、累計40社超の支援から見えた中小企業AI活用のリアル 株式会社Leachのプレスリリース

課題: 自社開発の法務AIにおいて精度が十分に出ず、かつ推論処理が遅く運用コストが嵩むことが課題となっていました。 精度を上げれば処理が遅くなり、速度を優先すれば精度が落ちるというトレードオフに直面し、さらに社内にはAIの専門人材が不足しており、改善を進めるためのリソースが足りない状況でした。

成AI顧問が技術支援として参画し、AIモデルの精度チューニング(プロンプト設計・推論パラメータ最適化等)と、サーバー・インフラ構成の見直しを並行して実施。 性能と運用コストを同時に改善する方針で、アーキテクチャ再設計から運用設定までを伴走しました「Leach様の技術支援により、当社の法務向けAIが飛躍的に進化しました。 コスト削減とパフォーマンス向上を同時に実現できたことは、非常に大きな成果です」と、ExaEdge Co. Ltd. CEOの西川氏は述べています。

事例6:日本ジョイントソリューションズ株式会社(ミナトHDグループ・東証スタンダード上場)── AWS全12冠エンジニアによる環境可視化・コスト削減・セキュリティ改善 東証スタンダード上場のミナトHDグループ傘下、日本ジョイントソリューションズ株式会社においても、生成AI顧問サービスが採用されています。 同社ではAWS環境が複雑化し、構成の全体像の把握やコスト・セキュリティの可視化が課題となっていました。 AWS認定全12資格保有のエンジニアが参画し、AWS環境の構成図作成、通信経路の調査、コスト分析、セキュリティ改善を一括で提案。

結果として、AWS環境の透明化・コスト削減・セキュリティリスクの明確化を実現しました。 上場企業グループで求められるガバナンス・セキュリティ要件にも配慮した、トータルな支援を提供しています。。 法人向けの生成AI顧問に先駆けて、代表の冨永はメンタリングプラットフォーム「MENTA」で個人向けの技術メンタリングを展開してきました。 累計29件のレビュー・平均評価4.9/5.0を獲得しており、個人エンジニアから学習者まで幅広い層を支援しています。

MENTAでの支援内容は実に多岐にわたります。 個人開発Webアプリのローンチまでの伴走、AWS・クラウドインフラの構成相談、Terraform技術サポート、Docker環境構築、認証・認可の実装指導、ブロックチェーン設計書のレビュー、生成AI・機械学習の学習支援、基本情報技術者試験対策、WordPress構築、さらにはAPI設計やキャリア相談にまで対応してきました。

レビューには「他のメンターさんたちが解決できない案件を解決してもらえた」「大企業での経験を活かしたレベルの高い対応」「技術力がトップクラスで、解決できないエラーはないと感じた」「ChatGPTやGitHub Copilotでも解決できない高難易度の相談に応えてもらえた」といった声が並びます。 こうした個人メンタリングの経験が、法人向け生成AI顧問サービスの品質を支えています。 個人の初心者エンジニアから上場企業グループまで、相手のレベルに合わせて的確な支援ができるのは、こうした幅広い現場経験があってこそです。

多くの成功事例に共通するのは、最初から全社的なAI導入を目指すのではなく、特定の業務課題に絞って生成AIを導入している点です。 リキマンの荷札作成、ナベルの受注チェックなど、いずれも「この業務を効率化したい」という明確なターゲットがありました。

「中小企業のAI導入で最も多い失敗パターンは、『まずは全社でChatGPTを使ってみよう』という漠然としたアプローチです。 これでは具体的な成果が見えにくく、現場は『結局何に使えばいいの? 』となりがちです。 成功しているのは、『この帳票作成を自動化したい』『この検品作業を効率化したい』と、具体的な業務課題からスタートした企業です」と冨永は指摘します。

AIツールを単体で導入しても、業務フロー全体が最適化されていなければ効果は限定的です。 生成AI顧問では、ツールの導入に先立って業務フロー全体を可視化し、どのプロセスにAIを適用するのが最も効果的かを分析します。 ナベルの事例では、単にデータ突合ツールを導入しただけではなく、受注から出荷、請求に至るまでの業務フロー全体を見直し、データの流れを最適化しました。

これにより、ツール単体の効果を超えた、業務プロセス全体の効率化が実現しました。40社超の支援を通じて最も強く感じるのは、中小企業にとって「技術的な相談相手」の存在が極めて重要だということです。 AIツールそのものは低コストで利用できるようになりましたが、それを自社の業務にどう適用するかという「翻訳」の部分に、専門的な知見が必要です。 ミズナラの担当者が語った「時間チャージで相談できる技術顧問は市場にほぼ存在しない」という言葉は、まさにこの課題を端的に表しています。

大手企業であればCTOやAI専門チームがこの役割を担いますが、中小企業にはその余裕がない。 生成AI顧問は、この構造的な課題に対するソリューションです。

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