AIで何を作るべきか決められない
方向性は見えていても、最初の対象業務・投資範囲・成功条件が曖昧なまま止まっている。
01DISCOVERY & BLUEPRINT SPRINT
Discovery
AIで何を作るべきか、
作る前に決める。
02 / THE PROBLEM
最も高くつくのは、
開発費ではありません。
価値・責任・データ・成功条件が曖昧なまま、作り始めることです。
相談すると、作る前提になる
既存製品で足りる領域や、連携で済む領域まで機能要件として膨らんでしまう。
PoCは動いても、本番に進まない
データ、権限、承認、監査、例外処理が後から判明し、本番化の壁になる。
投資対効果を説明できない
経営課題、現場負荷、顧客価値、KPI、開発費が一枚につながっていない。
POSITION / BEFORE REQUIREMENTS
要件定義の前に、
投資判断を設計する。
FREE PROPOSAL初期仮説→PAID DISCOVERY価値と実現性を確定→EXECUTION開発・導入・保留
03 / DECISION OUTPUT
終了時に、四つの経営判断が
できる状態をつくります。
01
INVEST
投資するべきか
AI・データ活用が、業務価値・顧客価値・経営成果に対して合理的な投資になるか。
↗02
BUILD / BUY
何を作り、何を買うか
独自開発、既存SaaS、システム連携、業務変更、Not Nowを同じ基準で比較します。
↗03
SCOPE
どの範囲と順序で進めるか
PoC、初期導入、本番展開、拡張を、リスクと効果が見える順序へ分解します。
↗04
SUCCESS
何をもって成功とするか
KPI、精度、利用状況、業務成果、次の投資Gateを開発前に明確にします。
↗04 / DECISION ASSETS
成果物は、資料ではなく
判断資産です。
後続開発をALBAが担う場合も、他社や内製チームへ引き継ぐ場合も再利用できます。
Executive Summary
経営課題、優先順位、推奨方針、次の判断論点を一枚に。
As-Is / To-Be
現行業務、ボトルネック、例外処理、導入後の業務構造。
Decision Model
誰が何を見て判断し、AIに何を任せ、人間が何を承認するか。
Data & System Map
必要データ、所在、品質、更新頻度、既存システム連携。
Build–Buy Policy
SaaSで足りること、設定で補うこと、独自開発すべきこと。
KPI / ROI Roadmap
効果測定、投資規模別シナリオ、PoCから本番までのGate。
05 / PROCESS
不確実な構想を、
投資Gateへ。
既存資料と対話からALBAが構造化します。白紙から資料を作っていただく必要はありません。
1
WEEK 0Frame
対象業務・経営課題・参加者・必要資料を確定
2
WEEK 1Observe
経営と現場への対話から、通常処理と例外処理を再現
3
WEEK 2Model
判断条件、責任境界、データ、既存システムを構造化
4
WEEK 3Decide
Build / Buy / Integrate / Not Nowと投資シナリオを設計
5
WEEK 4Gate
経営レビューを行い、次の実行Gateを確定
06 / ENGAGEMENT
開発費ではなく、
意思決定の質への投資。
次の数千万円規模の投資を判断するための根拠と設計図を提供します。
07 / WHY ALBA
コンサルティングと
開発の間を、つなぐ。
業務を、画面ではなく判断構造として理解する
作ることを前提にしない
AIを本番運用へ接続する
08 / FAQ
よくあるご質問
01いつ依頼すべきですか？＋
AI活用を進めたい一方、何を作るべきか、どの業務から始めるべきか、投資対効果をどう説明するかが固まっていない段階が最適です。
02Discovery後、必ずALBAに開発を依頼する必要がありますか？＋
いいえ。成果物は後続開発から独立した判断資産です。他社や内製チームへの引き継ぎにも利用できます。
03既存ベンダーや社内システムがあっても進められますか？＋
可能です。既存関係を前提に、買う・つなぐ・作る・今は作らないを整理します。
04お客様側の参加時間はどの程度ですか？＋
標準では経営責任者3〜4時間、業務責任者5〜8時間、システム・データ担当4〜6時間程度です。
START THE CONVERSATION
まずは、対象業務を
一つ決めるところから。
60分の対話で、Discoveryを実施すべきか、どこまでを対象にすべきかを整理します。
60分のスコープ相談を依頼する