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発注者側の判断品質を高める
3つの支援領域

基幹刷新、AI業務実装、ベンダー提案レビューを個別テーマとして切り離さず、経営判断・業務運用・データ・リスクの観点から統合的に整理します。

01 / Core Renewal

基幹刷新・システム構想支援

現行システムの単純な置き換えではなく、事業・業務・運用・データ・移行・将来拡張性を踏まえて「どう刷新すべきか」を整理します。

よくある課題

  • 現行踏襲と業務改革のバランスが決まらない
  • パッケージ適用範囲と個別開発範囲が曖昧
  • 業務・システム・データの分離方針が定まらない
  • 段階移行か一括刷新か判断できない

主なアウトプット

  • 刷新方針・システム化構想
  • 業務／システム分離方針
  • パッケージ適合性評価軸
  • 段階移行ロードマップ

02 / AI Implementation

AI業務実装・ガバナンス設計

AIを「試す」だけでなく、業務のどこに組み込み、どの判断を任せ、どこに人間承認を残すかを設計します。誤判定時の扱い、監査ログ、権限、例外処理も対象です。

よくある課題

  • PoCはできたが業務導入に進まない
  • AIの判断結果を誰が承認するか決まっていない
  • 誤判定や例外時の運用が未設計
  • データ品質やマスタ構造がAI活用に耐えない

主なアウトプット

  • AI業務フロー
  • 人間承認・例外処理設計
  • AIガバナンス設計
  • 評価基準・継続改善方針

03 / Decision Support

発注者側レビュー・経営判断支援

パッケージ提案、ベンダー提案、刷新方針、AI導入方針を、経営が判断できる形式に整理します。提案の前提、責任分界、リスク、顧客側タスク、投資対効果をレビューします。

よくある課題

  • ベンダー提案の比較軸が機能と金額に偏っている
  • 顧客側で必要な作業や体制が見えていない
  • リスクや責任分界が提案書から読み取りにくい
  • 経営会議で判断できる粒度に落ちていない

主なアウトプット

  • 提案レビューコメント
  • リスク・論点一覧
  • 選択肢比較表
  • 経営判断向けサマリー