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SaPi.

SERVICES

DXとAIを、成果につながる形で。

DXコンサルティング、AI導入、システム開発、ラボ型開発、運用保守。貴社のフェーズに合わせて必要な支援を組み合わせます。

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WHAT WE DO

提供サービス

01

DXコンサルティング

業務・データ・システムの現状を診断し、ROIに基づいて優先順位をつけたDX／AIロードマップを策定します。

主な成果物

  • 現状分析レポート（As-Is）
  • 段階的なDX／AIロードマップ
  • ROI試算・予算計画
  • アーキテクチャ・技術選定方針
02

AIソリューション・AI組込み

生成AI／LLM、RAG、OCR、画像認識、需要予測などを、PoC設計から既存システムへの組込みまで実装します。

主な成果物

  • PoC設計・評価指標
  • 貴社環境で動くAIモデル／エージェント
  • 既存システムとのAPI連携
  • 精度評価レポート
03

システム開発・データ基盤

Web・モバイル・業務システムとクラウド上のデータ基盤を構築し、基幹・CRM・会計システムと連携します。

主な成果物

  • 要件定義書・設計書
  • ソースコード・デプロイ環境
  • テスト（単体・結合・UAT）
  • 運用ドキュメント・引継ぎ資料
04

ラボ型開発（専属チーム）

中長期の開発に専属エンジニアチームを。PM／BrSEが橋渡しし、フェーズに応じて柔軟に増減できます。

主な成果物

  • 技術スタックに合わせたチーム編成
  • 週次進捗レポート
  • 透明なスクラム／アジャイル運営
  • 終了時のナレッジ移管
05

運用・保守・MLOps

システムとAIモデルを監視・保守し、実データに基づいて継続的に改善します。SLAに合わせた体制をご提案します。

主な成果物

  • 監視・アラート設計
  • モデル精度のモニタリング
  • 障害対応・セキュリティ更新
  • 月次運用レポート

AI SOLUTIONS

AIソリューション

業務で成果が出やすい5つの領域に絞り、PoCから本番運用まで実装します。

ローカルAI活用

社内環境でAIを実行し、機密情報の外部送信リスクを抑えながら、文書作成・データ分析・プログラミングなどの業務を支援します。

主なユースケース

  • 社内サーバー・閉域環境でのLLM運用
  • 文書作成・要約の支援
  • データ分析の支援
  • プログラミングの支援

期待される効果

  • 複雑・非標準化データのデジタル化・構造化
  • 機密情報の外部送信リスク低減
  • 業務効率化・作業時間短縮
  • API利用料などのランニングコスト削減
Local LLMOn-premiseData security

AIエージェント・業務自動化

定型業務・バックオフィス作業をAIエージェントと業務ルールの組み合わせで自動化し、工数とミスを削減します。

主なユースケース

  • データ入力・転記・集計の自動化
  • ルール＋LLMによる書類の仕分け・分類
  • 承認フロー・通知の自動化（Teams／Slack連携）
  • 例外処理を考慮した堅牢なワークフロー設計

期待される効果

  • 処理時間 60〜80%削減
  • 人的ミス ほぼゼロ化
AI AgentLLMWorkflowRPA

文書処理自動化（OCR＋LLM）

請求書・契約書・申請書などの紙／PDFを自動で読み取り、必要な項目を抽出して業務システムへ連携します。

主なユースケース

  • 請求書・契約書・申請書のOCR読み取り
  • LLMによる重要項目の抽出・構造化・DB連携
  • 日越英の多言語文書処理・翻訳
  • 承認フローへの自動投入と例外アラート

期待される効果

  • 処理時間 約70%削減
  • 入力ミス ほぼゼロ化
OCRLLMIDP

品質検査AI（画像認識）

製造ラインの目視検査をAI画像認識に置き換え、検査精度を高めながら熟練者への依存を減らします。

主なユースケース

  • 外観検査：傷・異物・印刷ズレの自動検出
  • 既存カメラ・センサーへのAI組込み
  • リアルタイムの検査結果ダッシュボード
  • 不良データ蓄積による継続的な精度改善

期待される効果

  • 検査工数 約70%削減
  • 見逃し率 90%以上改善
Computer VisionEdge AIPyTorch

需要予測・レコメンド

売上・在庫・顧客行動データを分析し、需要予測とレコメンドで機会損失と過剰在庫を減らします。

主なユースケース

  • 時系列AIによる需要予測（季節・イベント考慮）
  • 協調フィルタリング等によるレコメンド
  • 在庫最適化・発注タイミングの自動化
  • 既存ERP・ECシステムとのAPI連携

期待される効果

  • 機会損失の削減
  • 在庫回転率の改善
ForecastingRecommendationML

PROCESS

進め方

各フェーズで成果物と判断ポイントを明確にし、投資判断をしやすくします。

  1. 11〜2週間

    課題ヒアリング

    目的・KPI・現状フロー・制約条件（予算・法務・既存システム）を整理します。

    成果物: ヒアリングシート・目標KPI

  2. 22〜4週間

    データ・要件整理

    データ棚卸し・要件定義・アーキテクチャ方針を決め、リスクを含めた実行計画を作成します。

    成果物: 要件定義書・構成図・実行計画

  3. 31〜3ヶ月

    PoC／MVP開発

    実データで短期検証し、事前に合意した評価指標で本開発へ進むかを判断します。

    成果物: PoC成果物・評価レポート

  4. 43〜6ヶ月

    本開発・本番化

    性能・セキュリティ・既存連携・運用設計を作り込み、利用者教育まで行って本番リリースします。

    成果物: 本番システム・ドキュメント・操作研修

  5. 5継続

    運用・改善

    監視・定期評価・モデル改善を行い、内製化に向けたドキュメント整備も支援します。

    成果物: 運用レポート・改善計画

ENGAGEMENT

契約形態と規模感

フェーズや社内体制に合わせてお選びいただけます。フェーズごとの切り替えも可能です。

スポットコンサル・診断

AI／DXの方向性整理、技術選定、他社提案のセカンドオピニオン

期間の目安
2〜6週間
体制
1〜2名
費用の目安
¥50万〜

AI PoC

本格投資の前に、実現可能性とROIを短期間で検証したい

期間の目安
1〜3ヶ月
体制
2〜4名
費用の目安
¥300〜800万

受託開発（本番開発）

要件がある程度固まっており、マイルストーン単位で納品してほしい

期間の目安
3〜6ヶ月
体制
4〜8名
費用の目安
¥800〜3,000万

ラボ型開発

中長期で開発を続け、変化する要件に専属チームで対応したい

期間の目安
月額（6ヶ月〜）
体制
2〜5名以上
費用の目安
¥150万〜／月

運用・保守

稼働中のシステム・AIの監視、改善、追加開発を任せたい

期間の目安
月額・年額
体制
SLAに応じて

※ 費用は日本国内案件の参考値です。正式なお見積りは要件を伺ったうえでご提示します。入札案件では発注者様の様式に沿って見積書を作成します。

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対象業務と作業時間を入力するだけで、年間の削減効果を概算できます。

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