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サービス
AI×コア業務変革
AIに、企業固有の判断力を。
AI活用は「効率化」から「コア業務変革」へ。
こんな課題・状況がある企業様に適しています
自社固有の業務用語や判断の背景をAIが十分に理解できず、現場で使えるレベルの回答・提案にならない。
経験や判断基準が人やExcel、文書の中に散在しており、AIが利用できる形に整理・構造化されていない。
AIが単なるチャットツールにとどまり、基幹システムや業務プロセスと連携して、提案・通知・更新などのアクションにつなげられない。
企業固有の業務知識・判断ルール・暗黙知を、
「業務Context」として
AIが理解・判断・提案できる状態に整備していないから
業務Contextが、AIの支援レベルを変えます。
例えば、金融商品の営業業務では、データ参照や一般的な提案だけでなく、顧客ごとの状況を踏まえた「次の一手」の判断まで、AIが支援できるようになります。
Contextがない状態
判断に必要な業務Context
Contextがある状態
はじめに、事業成長や収益性向上など、実現したい経営成果を明確にします。そのうえで、各業務での達成度を測る成果KPIを定義します。
成果KPIとは、提案採用率、成約率、判断時間、異常検知後の対応時間など、「何をもって成功とするか」を示す指標です。
これを起点にすることで、「AIに何を判断させるべきか」「その判断にどの業務Contextが必要か」を逆算できます。
さらに、実業務での評価結果を業務ContextやAIの判断ロジックへ反映することで、AIの業務品質と成果KPIを継続的に高めていきます。
各フェーズは貴社の状況に応じて開始・並行可能です。
対象となるコア業務、期待する成果KPI、既存AIの利用状況、データ・ナレッジの整備状況を確認し、AI適用テーマと次に検証すべき論点を整理します。
代表ユースケースを対象に、業務文脈・判断基準・ナレッジ・必要データを整理し、Context Modelを作成します。簡易検証を通じて、QuickWinに進めるテーマかを見極めます。
限定した実データ・実業務シナリオを用いてAIを実装し、回答・提案品質や業務適用性、成果KPIを評価します。本格実装に向けた改善点と実装範囲を明確化します。
本番利用に耐える形でAI-Readyデータ基盤・AI Agent・業務アプリ・効果測定を実装します。運用しながらContextを継続的に改善し、他業務・他部門へ展開します。
Enterprise Context Engineering Processを実行するために、ULSCはBusiness Design、Data Design、AI Designの3つの設計力を組み合わせます。
経営成果・成果KPIから逆算し、AIが最も効く業務・判断ポイントを特定。人とAIの役割分担、業務プロセス、ROI、現場定着まで含めて再設計します。
暗黙知や熟練者の判断基準を形式知化し、業務概念・ルール・データをAIが理解・判断できるContextとして構造化。データ整備や継続的な更新まで設計します。
設計した業務ContextをAI・業務アプリへ実装し、既存システムや業務プロセスと接続。実業務で使える形まで落とし込み、評価・改善まで支援します。
企業固有の判断や暗黙知が多く、データだけでは捉えきれないコア業務ほど効果を発揮します。業種ごとの主な適用パターンは以下の通りです。
店舗データと業務ユースケースの整備による店舗運営支援の高度化
個人の経験に依存していた店舗運営支援の判断を、データと業務コンテキストを活用して組織知へ転換
視聴データと業務ユースケースの整備による番組評価・企画判断の高度化
制作・編成担当者の経験に依存していた番組評価や企画判断を、視聴データと業務コンテキストを活用して組織知へ転換
