ITコンサルティング
- お客様の要望を元にコスト最適化と利便性向上のためのアプローチを実施。
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上流フェーズのアプローチ
- ヒアリングした結果2つの課題があり、それぞれに対して利便性向上の観点から以下の解決策を提案した。
課題①既存サービス環境ではシステムの大小に関わらず仮想環境をセットで貸し出すため請求額が高くなること。
→「必要リソースのみの請求(従量課金制)の導入」を提案した。課題②ユーザ自身でVMを作成する手間があること。
→解決策として「VMを自動作成するポータルの導入」を提案した。 -
実行フェーズのアプローチ
- 上流フェーズでの提案内容を元に以下の対策を実行した。
対策①従量課金が可能な新規サービス環境の構築・テストおよび請求管理運用を再設計した。対策②ポータル基盤の構築・テストおよび新規サービス環境とのAPI連携を新設計した。 -
結果
- 新規サービス環境では以下の課題解決を実現した。
課題解決①必要なリソース分のみを請求する従量課金の導入によりコスト最適化を実現した。課題解決①ポータルでVMを自動作成するため作成時間が大幅に短縮され利便性が向上した。
- お客様の要望を元にクラウド環境における最適なセキュリティ対策を実施。
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上流フェーズのアプローチ
- お客様の要望である「パブリッククラウド基盤サービスの利用」と「セキュリティ面の担保」の観点から以下の解決策を提案した。
提案①お客様が構築したいシステム構成をもとに最適なパブリッククラウド基盤サービスを選定した。提案②MFA、IPS導入、アウトバウンド通信制御などのパブリッククラウドの利用シーンにおけるセキュリティ改善をご紹介した。 -
実行フェーズのアプローチ
- 上流フェーズでの提案内容を元に以下の対策を実行した。
対策①パブリッククラウド基盤サービスを利用したシステム環境を構築した。対策②利便性とコストバランスを考慮し、必要なセキュリティ対策を設定した。 -
結果
- 新規サービス環境では以下の課題解決を実現した。
課題解決①&②お客様に最適なセキュリティ対策が施されたパブリッククラウド環境で新規システムの稼働を実現した。
- 構成の陳腐化と運用の属人化が課題となっており、解消のためのアプローチを実施。
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上流フェーズのアプローチ
- ソフトウェア開発環境の構成の陳腐化と運用の属人化それぞれに対して、以下の対策をご提案した。
提案①ソフトウェア開発環境の現在の構成を調査し、既存の問題点を精査すること。提案②各アプリケーションの連携と構成最新化に向けた問題点を洗い出すため社内環境とユーザ環境で段階的な検証の実施を提案した。提案③運用の再設計を行い、定型業務の自動化を提案した。 -
実行フェーズのアプローチ
- 上流フェーズでの提案内容を元に以下の対策を実行した。
対策①社内の検証環境で既存の問題点に対する解決策の再設計を実施。対策②バージョンアップによる構成最新化および移行による構成最新化を比較しお客様の環境に最適な構成最新化方法を選定、実施。対策③運用ドキュメントの整備と定型業務の自動化ツールを導入した。 -
結果
- 新規サービス環境では以下の課題解決を実現した。
課題解決①&②旧ソフトウェア開発環境から新ソフトウェア開発環境にデータを移行し構成最新化を実現した。課題解決③運用項目を定義し定型業務を自動化したことで運用工数の確保が可能になった。
クラウドサービス
ソフトウェア設計
ご予算や規模に合わせたサービス設計を行い、導入後の運用についてもご支援可能です。
デジタルオペレーション開発
ご予算や規模に合わせたシステム設計を⾏い、導⼊後の運⽤についてもご⽀援可能です。
→チャットボットでの自動応答で対応
→チャットボットでオペレーターに自動振分
プロダクト開発

ラクする。
・登降園管理
・日誌作成
・午睡チェック
etc
・遅刻欠席連絡
・お知らせ配信
・保護者との連絡
保育園の規模に
応じて選択可能!
月々3,980円~

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対話型AIプラットフォーム
デジタルツールやデータの分散による不便さや、問合せにかかる手間を対話型AIが解決し、問合せする側/される側 双方の業務の生産性を向上。
対話型AIが素早く正確に問い合わせへ自動で対応し、顧客や従業員満足度の向上に寄与。多言語×24時間対応でグローバル業務にも最適。
ヘルプデスクやカスタマーセンターなど、従業員や顧客数に比例して増えるコストを、対話型AIに業務を代替させ低減。
Kore.ai対話型AI | AIチャットボット | 従来のチャットボット | |
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メーカー開発者の規模 | ◎ 700名程度 |
△ 10~20名程度 |
△ 50名程度 |
製品構成 | ◎ 作成環境プラットフォームに加え、ソリューション(銀行、コールセンター向けなど)も提供 |
△ 作成環境のみ |
△ 作成環境のみ |
音声認識音声合成 | ◎ 個別契約不要で、MS、Google、Amazonに加え、AmiVoiceもフレキシブルに選択可能 |
× 音声非対応 |
× 音声非対応 |
多言語対応 | ◎ 英語、日本語と同レベルに扱うネイティブ言語対応は約30ヶ国語。自動翻訳対応は100ヶ国語 |
△ |
△ 自動翻訳のみ |
複数SaaS連携 | ◎ カスタムコード不要。認証も含め、包括的な連携やタスク実行のフレームワークを提供 |
× |
△ カスタム |
社内オンプレミス連携 | ◎ カスタムコード不要。認証も含め、包括的な連携やタスク実行のフレームワークを提供 |
× |
△ カスタム |
自然言語解析 | ◎ 機械学習、ファンダメンタルミーニング、ナレッジグラフ(FAQ的)の3エンジンの組み合わせ。これにより機械学習の誤学習、過学習、暴走を予防し、最良の回答を表示 |
× |
△ 機械学習のみ |
200社以上が導入
対話する企業消費者
35チャンネル以上で
10億の対話を自動化
自動化率
顧客の業務実績
従来の製品に比べ約30%のライセンス費用の低減を実現。
ノーコードによる開発により従来の工数を約15%程度低減を実現。また、対話型で実施したい機能をフローに落とし込むことも可能。
サポートは日本語対応のため従来と比べ問題解決の効率化を実現。UI、ナレッジやドキュメントも日本語対応。
音声チャネル(Smart Assist)を導入し、チャットだけではなく音声も対応可能とすることで、オペレータの負担を軽減し更なるコスト低減を図る。