Business
事業を知る
「AIを導入する」のではなく「事業をAIで変える」。
課題整理から設計・実装・運用まで伴走するAICEの事業を紹介します。
AICEの提供価値
伴走型AIパートナーとは
AICEは、「AIツールを導入して終わり」の会社ではありません。クライアントの経営課題や業務構造を深く理解し、AIで変えるべきテーマを見極めた上で、構想整理から設計、実装、運用定着までを一貫して支援します。
コンサルタントとAIエンジニアが同じチームで協働することで、戦略と実装の分断を防ぎます。現場に即した各業界への深い知見を土台に、業務効率化にとどまらず、AIの進化に対応し続けながら、将来的な顧客獲得や事業成長まで見据えた価値を実装していく。それがAICEの考える伴走型AIパートナーです。
ベンチャー
※FDE = Forward Deployed Engineer：現場で成果を出す、伴走型の技術者
プロジェクトの流れ
課題整理
業務プロセスの可視化とAI適用領域の特定。「本当に解くべき課題」を見極める。
PM/コンサル主導設計
ソリューション設計、アーキテクチャ設計、PoC計画。技術選定とビジネス要件のすり合わせ。
PM + エンジニア協働実装
AIエージェント開発、システム構築、テスト。コンサルが品質とビジネス要件を継続的にチェック。
エンジニア主導運用・定着
導入後の運用支援、KPIモニタリング、改善サイクル。「使われるAI」にするまで伴走する。
全員で伴走3つのサービス
課題の構造化から、組織の変革、システムの実装まで。
3つのサービスを組み合わせ、一気通貫で支援します。
AI伴走コンサルティング
経営課題から逆算し、AIで変えるべきテーマを見極め、戦略と実行計画を描く。
AICEのコンサルティングは、AI導入ありきでは始まりません。経営課題や業務構造を整理した上で、AIが本当に価値を出せる領域を特定し、ユースケース選定からロードマップ策定までを担います。実装を見据えた構想まで描けることが特徴です。
AI研修
「知っている」から「使える」へ。組織全体がAIを活かせる状態をつくる。
AICEの研修は、座学だけで完結しません。経営層から現場担当者まで、役割や業界に応じた実践型プログラムを設計し、実際の業務でAIを使える状態まで支援します。研修後の定着や活用ルール整備まで伴走し、組織全体の変化につなげます。
AIエージェント開発
構想で終わらせず、現場で使われるAIを設計・実装・運用までやり切る。
AICEは、業界知見とAI技術を掛け合わせながら、現場で本当に使われるAIエージェントを設計・開発します。要件定義から実装、導入後の改善までを一体で進めるため、業務に根付く形までやり切れるのが特徴です。技術をつくるだけでなく、価値として定着させます。
業界別ソリューション
各業界の特有の課題に対し、業界知識 × AI技術で解決策を提供します。
製造
代表的な課題
検査工程の属人化、熟練技術者の退職によるナレッジ流出、生産計画の最適化
AICEのアプローチ
AIエージェントによる検査自動化、暗黙知のRAGシステム化、需要予測AIの構築
建設・不動産
代表的な課題
見積・積算の工数、施工管理の効率化、膨大な図面・書類管理
AICEのアプローチ
見積自動化エージェント、図面解析AI、ナレッジ検索RAGシステム
保険・金融
代表的な課題
審査・査定業務の効率化、コンプライアンス対応、顧客対応の品質均一化
AICEのアプローチ
セキュアなオンプレLLM環境での業務支援AI、社内規定RAG、審査自動化
医療
代表的な課題
診療記録の整理・活用、医療文書の作成負担、研究データの解析
AICEのアプローチ
医療文書生成AI、セキュアな患者データ分析基盤、文献検索RAG
サービス・技術
最新のAI技術を、ビジネス課題の解決に直結させる。
生成AI
文書作成、コード生成、データ分析など、業務を横断的に効率化。プロンプト設計から組織への定着まで支援。
RAG
社内文書・ナレッジを活用した検索拡張生成。「社内の知識に基づいて回答するAI」を構築。
AIエージェント
複数ステップの業務を自律的に遂行するAIシステム。人間の判断が必要な箇所は適切にエスカレーション。
ローカル / オンプレLLM
データを外部に出せない環境でのAI活用。金融・医療・防衛など、セキュリティ要件が厳しい領域に対応。
セキュア設計
データガバナンス、アクセス制御、監査ログ。エンタープライズ水準のセキュリティを標準装備。
データ基盤・運用
AIを動かすためのデータパイプライン構築からモニタリング・改善まで。「作って終わり」にしない運用設計。
プロジェクト事例
AICEのメンバーがどのように課題を解いたか。採用候補者の視点でお伝えします。
検査工程のAIエージェント化による品質管理変革
背景
大手製造業の品質検査工程。熟練検査員の退職が続き、検査精度と速度の維持が経営課題に。年間数千万円の品質ロスが発生していた。
難しさ
検査基準が「ベテランの暗黙知」に依存しており、単純なルール化・AI化が困難だった。また、全工程をAIに置き換えると現場の反発が想定された。
AICEのアプローチ
PM担当者が現場の検査工程を2週間観察し、「AIで置き換えるべき工程」と「人間が判断すべき工程」を切り分け。この業務分析がプロジェクト成功の鍵となった。エンジニアは画像認識AIと判定ロジックを構築し、段階的に導入。
PM/コンサルが価値を出したポイント
業務プロセスの可視化と「AIに任せる/人に残す」の線引き。経営層への導入計画提案。現場スタッフへの変革マネジメント。
社内ナレッジ検索のセキュアRAGシステム構築
背景
大手保険会社の社内文書（約5万件）の検索・活用。社員は必要な情報を探すのに1日あたり平均40分を費やしていた。
難しさ
金融業界のセキュリティ要件により、外部クラウドLLMは使用不可。オンプレミス環境でRAGの精度と速度を両立させる必要があった。
AICEのアプローチ
エンジニアがオンプレLLMの選定・ベンチマークを実施し、最適なモデルを特定。RAGアーキテクチャをセキュリティ要件に適合するよう設計。PMが社内の文書分類体系を整理し、検索精度向上の基盤を作った。
エンジニアが価値を出したポイント
オンプレLLMの性能評価と最適化。セキュリティ要件を満たすRAGアーキテクチャ設計。チャンク分割戦略の設計と精度チューニング。
見積・積算業務のAIエージェント自動化
背景
中堅建設会社の見積作成業務。1件あたり2〜3日かかる積算作業がボトルネックとなり、案件の受注スピードに影響していた。
難しさ
過去の見積データが統一フォーマットではなく、Excel・PDF・紙が混在。そもそも「何をインプットに何を出力するか」の定義から必要だった。
AICEのアプローチ
PMが過去3年分の見積書を分析し、積算ロジックのパターンを抽出。エンジニアが図面読み取り+見積生成のAIエージェントを構築。人間のレビューステップを組み込み、精度を段階的に向上。
PM/コンサルが価値を出したポイント
散在する過去データの構造化・パターン抽出。「AI生成→人間レビュー→AI学習」のワークフロー設計。経営層へのROI試算と導入判断の支援。
電子カルテデータを活用した退院サマリー自動生成
背景
大手病院の退院サマリー作成業務。医師が電子カルテから必要な情報を手作業で抽出・要約しており、年間約18,000時間の作業負荷が発生していた。
難しさ
医療データのセキュリティ要件により外部クラウドが使えず、オンプレミス環境での構築が必須。また、医療独自の用語が多く汎用LLMでは精度が出なかった。
AICEのアプローチ
PMが現場の業務フローを可視化し、「AIが生成→医師がレビュー」のワークフローを設計。エンジニアは約40,000時間の医療音声データで学習したモデルをベースに、病院固有データでファインチューニングを実施。
エンジニアが価値を出したポイント
約40,000時間の医療音声データによるモデル学習と病院固有データでのファインチューニング。オンプレミス環境でのセキュアなシステム構築。医師のレビューを組み込んだ精度改善サイクルの設計。
AIで産業を変える。
その挑戦を、あなたと。
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