EvoQuest
オリジナルAI需要予測分類・判別札幌で直接相談

EVOQUEST AI

北海道札幌のオリジナルAI開発・データ活用支援

既製のAIを入れるだけではなく、会社ごとのデータと判断のしかたに合わせたオリジナルAIをゼロから作ります。需要予測、売上予測、画像や文章の分類・判別、異常検知など、何をAIにできるか分からない段階から整理し、試作、業務画面、運用後の改善まで対応します。

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対応地域
札幌・北海道全域
相談方法
訪問・オンライン
対象
中小企業・店舗
ご相談
具体化前でも対応

PROCESS

オリジナルAIをゼロから業務に組み込むまで

どんな判断をAIに手伝わせるかを整理し、自社のデータで試作します。精度や使い勝手を確認し、業務に役立つ見込みがあると判断してから本開発に進みます。

01

データの確認から始める

手元のExcelやPOSのデータの期間、件数、欠けている項目を見て、予測や判別の材料になるかを先に確かめます。不足している情報があれば、記録する項目や集め方を一緒に決めます。

02

小さく試作して見極める

一部のデータでモデルを試作し、業務で使える見込みがあるかを確認します。見込みが薄ければ、理由を説明したうえで本開発をお勧めしません。

03

業務で使う画面まで作る

予測結果を確認する画面と、担当者が修正・判断する手順を設計し、日々の業務に組み込みます。

04

運用しながら改善する

予測と実績の差を記録し、外れた理由を見直します。季節、天気、イベントなどの影響を反映し、モデルと運用ルールを直し続けます。

COST

費用と期間はどう決まるか

AI開発に定価はありません。ただし金額を左右する要素は決まっていて、次の4つが分かれば概算をお出しできます。試作期間は、データの準備状況に応じて数週間を目安にご相談します。業務で使う画面まで含め、約3ヶ月で納品した実案件もあります。

01

データの状態

整ったデータがすでにあるか、紙の記録や複数のExcelをまとめ直す必要があるか。データの整理に必要な作業を確認し、開発費用に含めて見積もります。

02

予測・判別の対象の数

1店舗の来客数だけか、商品別・店舗別まで広げるか。対象が増えるほど検証と調整の手間が増えます。

03

画面の範囲

結果を一覧で見るだけか、現場が入力や修正まで行うか。業務画面をどこまで作るかが費用に直結します。

04

既存の仕組みとの連携

POSレジや会計ソフトから自動でデータを取り込むか、CSVを手で入れる運用にするか。連携の範囲で開発量が変わります。

WHEN NOT TO

AIを使わないほうがよい場合

業務内容やデータを確認した結果、AIを使わずに対応できる場合は、その方法をご提案します。

01

データがまだ残っていない

予測や判別は過去のデータが材料です。記録が残っていない業務は、まずデータを残す仕組みづくりから始めます。

02

決まったルールで判断できる

「在庫が10を切ったら発注する」のように条件がはっきり決まる業務は、決めた条件に従って動く自動化で対応できる場合があります。

03

間違いが許されない判断

安全や健康にかかわる判断は、AIに決めさせません。判断材料を出すところまでにとどめ、決定は人が行う設計にします。

04

使う人と場面が決まっていない

予測を誰がいつ見て、何を決めるのか。使う場面が曖昧なままでは、精度が高くても業務に取り入れにくくなります。先に、誰がどの作業でAIを使うのかを決めます。

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AREA

対応エリア

札幌市を中心に北海道全域へ訪問対応。道外はオンラインで全国対応します。

訪問とオンラインを組み合わせ、ご相談の内容に合わせて進めます。

FAQ

相談前によくある質問

  • Q1 自社専用のオリジナルAIを作れますか？
    作れます。需要予測、売上予測、画像や文章の分類・判別、異常検知などを、会社ごとのデータと業務手順に合わせて設計します。最初に小さく試作して精度と使い方を確かめ、見込みがある場合に業務画面と運用の仕組みまで開発します。
  • Q2 AIで何ができるか決まっていなくても相談できますか？
    はい。業務内容、手元のデータ、今、判断に迷っていることを伺い、AIを使うべき部分と使わないほうがよい部分を整理します。
  • Q3 Excelやスプレッドシートのデータだけでも始められますか？
    始められます。まずはデータの項目、記録の抜け、期間、件数を確認し、予測や分類に使える形へ整えるところから支援します。
  • Q4 試作だけで終わらせず、業務で使うには何が必要ですか？
    精度検証だけでなく、現場の確認手順、画面、運用ルール、定期的に結果を見直す手順まで設計し、実際の業務で使い続けられる状態を目標にします。
  • Q5 中小企業がAIで実際にできることは何ですか？
    よくあるのは、来客数や売上の予測、画像での検品・判別、書類や問い合わせ文の自動仕分け、過去データからの異常検知です。大企業向けの大がかりなものではなく、手元のExcelやスプレッドシートのデータから始められる範囲を一緒に見極めます。
  • Q6 業務の自動化はどこから始めればいいですか？
    毎日・毎週くり返している入力や転記、判断に時間がかかっている作業から始めるのが効果的です。まず作業時間とミスの起きやすさを洗い出し、AIに任せる部分と人が判断する部分を分けて、小さく試すところから進めます。
  • Q7 予測を試すには、どれくらいのデータが必要ですか？
    決まった最低件数はありません。必要な量は、予測する対象や記録の頻度によって変わります。季節で売上や来客が動く業務なら、1年分のデータがあると、繁忙期と閑散期の傾向を確認しやすくなります。予測精度の評価には、学習に使っていない期間を分けて確保する必要があります。半年分でも試せる場合があります。その場合は、確かめられた範囲と確かめきれていない範囲を分けてお伝えします。記録がまだ紙だけという段階なら、まず1〜2か月分のデータを残す運用を決めるところから始めることもあります。
  • Q8 社内のデータをChatGPTのような生成AIに入れても大丈夫ですか？
    お客様の氏名や連絡先が入ったデータを、そのまま入れることはお勧めしません。個人情報保護委員会は令和5年6月2日の注意喚起で、個人情報取扱事業者が本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入力し、そのデータが応答結果の出力以外の目的で扱われる場合には、個人情報保護法に違反するおそれがあると示しています。当社が生成AIを業務に組み込むときは、入力した内容が学習に使われない契約や設定であることを確かめたうえで、渡す項目を必要な範囲まで絞ります。

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