Consulting

戦略から本番稼働まで、最後まで伴走します

AI 導入で難しいのはツール選びではなく、すでにある仕事の進め方を AI が理解できる形に分解することです。FDE(Forward-Deployed Engineer)が要件のヒアリング、業務の棚卸し、データ整備、プロンプト開発まで伴走し、その過程で御社の社員に力を引き継ぎます。AI 変革を支援するコンサルタントチームはこれまで 500 社以上を支援しており、そのうち 200 社が製造業です。小売、飲食、公共部門でも実績があります。

500+ 社導入企業
95%+受講者満足度
25%+業務効率の向上
2,000+ 時間顧客あたりの月間削減時間
01

企業の AI 導入がつまずく六つのこと

技術選定から現場への定着まで、いずれも実際に支援してきた課題です。

技術の移り変わりが速い

AI は四半期ごとに変わります。どこから始めるべきか、今の選択が半年後も通用するかが判断できません。

四半期ごと技術選定の助言

ナレッジベースが作れない

データが Excel、PDF、複数のシステム、個人フォルダに散在し、形式もばらばらです。

標準機能自動データ整備

組織が抵抗する

社員が AI に不慣れ、あるいは置き換えられることを恐れ、社内に推進する力がありません。

95%+受講者満足度

効果を示しにくい

投資対効果が説明できず、経営層への説得が難しく、予算も続きません。

25%+平均削減時間

業務を言語化できない

どこが非効率かは分かっても、判断の論理と手順を説明できず、AI が引き受けられません。

20+ 件平均で見つかる課題の数

既存システムとつながらない

ERP、MES、PLM のデータが AI に届かず、AI の結果もシステムに戻りません。

MCP 連携社内システムの読み書き

30 分で、AI に先に任せられる業務を一緒に洗い出します

社員一人ひとりに AI の分身を持たせませんか。

コンサルタントより速やかにご連絡いたします。

02

どの業務から始めるか:TURBO の観点

すべてを Agent にする必要はありません。投資対効果の高い場面を先に選びます。最初の成果がその後の展開を支えます。

T最も時間がかかる業務Time-consuming一日の多くを占める作業ほど、変化が実感されます。
U使う人が最も多いUser-wide同じ困りごとを抱える人が多いほど広がりやすく、効果も大きくなります。
R頻度の高い業務Repeat毎日・毎週繰り返す作業は、効果が積み上がります。
B人と AI の協働に向くBuffer人が確認できる業務なら、低いリスクで経験を積めます。
O手順に分解できるOperable明確な手順と判断基準がある業務こそ、AI が扱えて安定します。
03

四つの段階を経て、私たちは退きます

3〜6 か月で各部門に実用的な Agent を作りながら、作る力を御社のチームに移します。目標は一度の導入ではなく、次から私たちが要らなくなることです。

01

AI に触れる

コンサルタントが常駐し、部門ごとに実際の業務と課題を洗い出します。

平均 20 件以上の課題を抽出

02

AI を使う

最初の Agent を構築し、既存の業務フローに組み込みます。

4 週間で最初の成果

03

AI を持つ

実践型ワークショップで、設計と保守の力を社内チームに移します。

自走できる力を育てる

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AI を続ける

コンサルタントは助言役に移り、御社が自ら構築・運用・保守します。

能力の内製化

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代行から共同、そして自走へ

AI を使う側から、AI で解決策を作る側へ移るための三段階です。

第一段階

当社が構築

専任コンサルタントが、最も困っている場面に向けて 3〜5 本の Agent を構築します。週 1 回以上のヒアリングで実業務との対応を保ち、チームが早い段階で違いを実感できるようにします。

  • 4 週間で本番投入できる Agent
  • 目的が明確な業務を対象に
  • 各 Agent に利用手順書を添付
顧客チームと導入計画を検討するコンサルタント
第二段階

中核人材の育成

初級・上級のワークショップで、各部門に 1〜2 名のプロンプトエンジニアを育てます。指導のもとで自部門の Agent を実際に作り、修了時には単独で設計・保守できる状態になります。

  • 初級+上級で計 10 時間
  • 累計の修了率は 90% 超
  • 受講者の成果物はそのまま本番へ
グループで進める実践型ワークショップ
第三段階

自社で構築

各部門の中核人材が単独で構築し、コンサルタントは技術相談に回ります。並行して自社の AI ナレッジベースと開発規約を整備し、力が受け継がれ広がる状態にします。

  • 各部門が自ら Agent を作る
  • 必要に応じた技術相談
  • 自社の AI ナレッジベースを構築
自ら操作して Agent を開発する社員
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作るだけでなく、チームに教えます

成功する導入とは、外部への長期的な依存ではなく、企業が自ら力を持つことです。すでに 2,000 名を超える方が研修を修了しています。

プロンプトエンジニアを育てる

各部門に最低 1 名、単独で設計・構築・保守できる人材を育てます。修了率は 90% 超、1 人あたり平均 5 本以上を構築しています。

2,000+名が研修を修了

組織に AI の文化をつくる

一つの部門の成功が全社に広がり、AI が日常の道具になります。顧客平均で部門導入率 75%、日常利用率 80% 超です。

75%平均の部門導入率

継続的な技術支援

引き渡し後も相談に応じます。月 1 回のオンライン再研修、即時の質疑チャネル、更新のたびの案内と講習を含みます。

継続途切れない伴走

導入の現場

グループに分かれて演習に取り組む受講者
受講者を個別に指導するコンサルタント
AI Agent の弱点を解説する講師
大規模な実践型ワークショップ

EgentWrX と企業が進める人と AI の協働

繊維、ファスナー、精密機械、化学、自動車部品、電子製造、飲食チェーン、公共部門にわたります。

  • 廣運機械
  • 東陽
  • 復盛
  • 崇友實業
  • 勝一化工
  • 紡拓會
  • 弘裕企業
  • 宏于電機
  • 金運科技
  • 太極能源
  • 大武山
  • 日翊
  • 宗連
  • 永暘
  • 旭榮集團
  • HOPAX 聚和國際
  • 南緯實業
  • 港苑國際
  • 來思企業
  • 亨昇國際
  • CAMA 咖碼
  • 至興精機
  • 友鋮
  • 東元科技文教基金會
  • 佳宸科技
  • 如保興業
  • JS Adways
  • 雨傘王
  • IPEVO
  • 工研院
  • 金屬中心
  • 創意點子
  • 合邦建設
  • 新日興股份有限公司
  • SCI 飛雁

よくあるご質問

導入前によくいただく 5 つのご質問です。

AI 導入コンサルティングの費用はどう決まりますか。
導入範囲とコンサルタントの稼働時間をもとに、案件ごとにお見積りします。範囲には、対象部門の数、利用予定人数、ERP など既存システムとの連携の有無が含まれます。導入初期はコンサルタントの関与が大きく、社内チームへの移管が進むにつれて少なくなります。まずは無料相談をご予約いただければ、ご要望を伺ったうえで概算をお伝えします。
導入の評価にはどのくらいかかりますか。
最初のヒアリングは約 30 分で、業種、部門数、利用予定人数、最初に取り組みたい業務フローを伺います。その後のアーキテクチャ提案と範囲の見積りにかかる期間は、部門数、データの機密性、システム連携の複雑さによって異なります。次の進め方はヒアリングの後にコンサルタントからご説明します。
社内に IT 部門がなくても導入できますか。
できます。クラウド導入であれば当社がプラットフォームを運用するため、サーバーの構築や保守は不要です。AI Agent をつくるのはプログラマーではなく業務をよく知る社員で、コンサルタントが業務の分解と AI SOP への落とし込みを伴走します。ERP など既存システムと連携する場合にのみ、システム担当者やベンダーに接続情報のご協力をお願いします。
AI 変革はどの部門から始めるべきですか。
部門を選ぶより先に、業務を選ぶことをおすすめします。当社は TURBO の基準で題材を選びます。時間がかかる、利用者が多い、繰り返し発生する、人が確認できる、手順が明確、という業務が優先です。実際には、書類が多くルールが明確な購買、財務、品質保証から始めるケースがよくあります。最初の成果が安定してから、ほかの部門へ広げていきます。
AI 導入に利用できる公的補助はありますか。
産業振興やデジタル化に関連する補助制度はいくつかあり、検討する価値があります。ただし採択されるかどうかは所管機関と提案内容によるため、結果はお約束できません。当社がお手伝いするのは、業務フローを整理し、導入の規模と効果を見積もって提案の根拠をつくることで、採択後に導入を実際に進められる状態を整えることでもあります。どの制度が合うかは、まず無料相談でご確認ください。
30 分で、AI に先に任せられる業務を一緒に洗い出します

社員一人ひとりに AI の分身を持たせませんか。

コンサルタントより速やかにご連絡いたします。