多くの企業が「ツールの導入」や「部分的な自動化」をゴールにしてしまっています。しかし、本質的な課題は、バラバラになったデータと、属人化した業務プロセス、そして経営戦略との乖離にあります。
ViVOは、まず「得たい成果」を定義し、そこから必要なデータ、プロセス、AIモデルを逆算して設計します。単なるシステム開発ではなく、事業成長のための「仕組み」そのものを構築します。
作りたいものが決まる頃には市場が変わっている。
各部署ごとのサイロ化により、全社的な分析が不可能。
開発ベンダーに依存し、社内で運用・改修ができない。
MVP（実用最小限の製品）から始め、3ヶ月で運用開始。
あらゆるデータを統合し、リアルタイムで可視化・AI活用。
ノーコード/ローコードも活用し、自社で運用可能な体制へ。
ビジネスルール、データ基盤、AI知能の3つが連動することで、真の事業強化を実現します。
暗黙知となっていた業務ルールをデジタル化・標準化。誰でも同じ品質で判断・実行できる基盤を作ります。
社内外に散在するデータを統合し、リアルタイムで「使える」状態にする最新のデータパイプライン。
蓄積されたデータを基に、予測・最適化・自動生成を行うAIモデルを実装。ビジネスを加速させます。
データ収集からAI推論、精度向上まで一気通貫でつながるモダンアーキテクチャ。
モデル監視・再学習
精度向上
現状の課題とデータの所在を確認し、目指すべきゴールを定義します。
Week 1小規模なプロトタイプで実現可能性を検証します。
Week 2-3クラウドデータ基盤とAIモデルのコア部分を構築します。
Week 4-8実際の現場データを用いて精度検証とUI調整を行います。
Week 9-11全社展開および継続的な改善フェーズへ移行します。
Week 12~クラウドネイティブな構成により、インフラコストを最小限に. 不要なライセンス料を削減。
テンプレート化されたアーキテクチャで、0からの開発を不要に. ビジネスチャンスを逃しません。
データが整うからこそ、AIが賢くなる. ルールベースから予測AIへのシームレスな移行。
散らばったデータを一箇所に集約し、正確な数字を把握できる状態にする。
BIツールを用いて、リアルタイムに経営状況や現場のKPIをモニタリング。
定型業務やデータ処理を自動化し、人の手を付加価値の高い業務へシフト。
蓄積データを用いた予測モデル、最適化アルゴリズムの実装で競争優位を確立。
ViVO導入企業における、平均的なパフォーマンス向上指標です。
顧客行動の予測により、最適なタイミングでのアプローチが可能に。
需要予測AIにより、過剰在庫と機会損失のバランスを最適化。
ベテラン社員のノウハウをルール化・システム化し、組織知へ。
データアクセス権限の適切な管理とログの自動取得。
広告費用の配分最適化（MMM）によるCPA改善。
勘と経験ではなく、データファクトに基づいた経営判断。
POSデータとECデータを統合し、オムニチャネル分析基盤を構築. AIによる在庫配分最適化を実施。
工場IoTデータと生産管理システムを連携。不良品の発生予兆を検知する異常検知モデルを導入。
物件情報と顧客問い合わせをマッチング。成約確度の高い顧客を自動スコアリング。
PoC疲れに陥っており、具体的な成果を出したい
データの整備が追いつかず、意思決定が遅れている
部門ごとのサイロ化が進み、全社データが見えない
データドリブンなサービスを短期間で立ち上げたい
| 比較項目 | ViVO | 大手SIer | コンサルファーム |
|---|---|---|---|
| 開発・導入スピード | 3ヶ月〜（アジャイル） | 1年以上（ウォーターフォール） | 要件定義のみで数ヶ月 |
| コスト構造 | 成果連動型・最適価格 | 人月単価・多重下請けで高額 | 非常に高額なフィー |
| 提供価値 | ビジネス成果 + システム実装 | 仕様通りのシステム納品 | 戦略レポート・助言 |
| 内製化支援 | 前提とした設計・引継ぎ | ベンダーロックイン | スコープ外が多い |
はい、可能です。多くのプロジェクトが、データの所在確認や整理（データクレンジング）からスタートしています。現状のデータ診断も含めてサポートいたします。
はい、可能です。API連携、CSV連携、DB直接接続など、お客様のセキュリティ要件に合わせて最適な連携方法を設計・実装いたします。
プロジェクトの規模や範囲によりますが、初期のPoCフェーズであれば数百万円〜、本格的な基盤構築を含む場合は一千万円〜が目安となります。まずはお見積りを作成いたします。
はい、ございます。システムの監視、障害対応、細かな改修などを含む保守プランをご用意しております。また、将来的な内製化に向けたトレーニングも実施可能です。
MVP（実用最小限の製品）のリリースまで最短3ヶ月を目指します。その後、アジャイル的に機能追加や改善を行っていく進め方を推奨しています。
AIの精度はデータの質と量に依存するため、事前の100%保証は困難ですが、PoC（概念実証）フェーズにて期待される精度が出るかを確認した上で本開発に進むステップを踏みます。
大手金融機関レベルのセキュリティ基準に対応可能です。データの暗号化、アクセス制御、閉域網接続など、要件に応じた対策を実装します。
データとAIの力で、あなたのビジネスを次のステージへ。
まずは無料相談で、現状の課題をお聞かせください。
※ 無理な営業は一切いたしませんのでご安心ください。