検証できる課題だけを選んでご提案します。

NODELABは導入の意思決定支援から始めます。業務適合性とデータ準備度を先に確認し、成果を検証できる課題を選んでご提案します。

AI FEASIBILITY · POC · ROLLOUT 会社概要↗
段階別の発注
診断・PoC・展開を分けて契約いただけます。
オンプレミス
規制対象データは社内で処理します。
全量の引き渡し
ソースコードと技術文書をすべてお渡しします。
事前ミーティング無料
要件が固まる前でもご相談いただけます。
01 — Service

四つの段階に分けてお引き受けします。

01

導入妥当性の診断

業務プロセスと保有データを直接確認し、適用可能領域・期待効果・制約条件を整理します。成果物は要件定義書の形でお渡しします。

  • 実務インタビュー
  • データ品質の確認
  • 適用候補の抽出
  • 報告書の提供
02

データ整備

散在するデータの標準化、欠測処理、履歴管理の仕組みを整えます。導入の成否はこの段階で分かれます。

  • スキーマ標準化
  • 品質指標の設計
  • 履歴管理
  • ガバナンス文書
03

PoC構築

単一の課題を実環境で検証します。既存プロセスと並行運用し、定量比較ができるよう設計します。

  • 実環境への配備
  • 並行運用
  • 指標の設計
  • 週次レビュー
04

全社展開

検証済みの課題を他部署へ移管します。運用文書、監視の仕組み、担当者教育も併せてお渡しします。

  • 運用移管
  • モニタリング
  • 担当者教育
  • 引き継ぎ

運用画面を直接見ます

報告資料ではなく、実際の運用画面と元データを基準に検討します。現場が毎日使う画面に答えがあります。

検証できる条件かを先に確認します

データが十分に蓄積され、業務判断の基準が文書化されているとき、成果を検証できます。その条件が整っていなければ、先行課題を明示します。

既存のやり方と並べて回します

PoCは既存プロセスと並行運用します。同じ基準で両者を比較してこそ、社内承認の根拠としてお使いいただけます。

作ったものはすべてお渡しします

契約終了時にソースコードと技術文書を全量移管します。お客様が自社で運用できる形でお渡しします。

02 — Works

最近の実績。

お客様のご要望により、業種と課題範囲のみ記載します。

製造業

品質検査の自動化

目視検査工程に一次選別モデルを入れ、判定が難しい件のみ検査者へ回しました。
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品質検査の自動化

できると答えた会社は多くありました。
順序を先に示したのはNODELABでした。

製造業・情報戦略チーム長

RFP以前の段階でもご相談いただけます。

要件が固まる前でもお問い合わせください。初回の打ち合わせで範囲を一緒に定めます。

お問い合わせ ↗