AI活用支援ページを公開しました（需要予測・オンプレミスAI・データ活用・研修）

このたび株式会社ライクブルーでは、当社のAIに関する取り組みと支援内容をまとめた「AI活用支援ページ」を公開しました。

ライクブルーのAI活用支援ページ

AIを、導入して終わらせない

生成AIをはじめとするAI技術が急速に普及する一方で、企業の現場では、次のような課題も生まれています。

AIを何に使えばよいのか分からない
販売情報や業務データが整理されていない
一部の社員だけがAIを使い、組織に活用が広がらない
AIが出した回答や分析結果を、誰がどのように検証するのか決まっていない
システムを導入しても、現場の業務に定着しない

ライクブルーが重視しているのは、AIを導入することそのものではありません。

経営課題や業務課題を整理し、必要なデータと仕組みを整え、AIが現場で使われ、組織の学習と改善につながる状態をつくることです。

ライクブルーのAI活用支援

今回公開したページでは、当社が取り組んできた次の支援内容を紹介しています。

1．小売店の需要予測・販売データ活用

販売データを整理し、AIによる需要予測や販売分析につなげます。

予測モデルを構築するだけでなく、発注、在庫、売場づくりなど、現場の判断に活用できる仕組みづくりを支援します。

2．オンプレミスAIの構築・ソフトウェア開発

医療情報、研究資料、社内文書など、外部のクラウド型AIへ入力することが難しい情報を扱うため、組織内部のサーバーや閉域環境で動作するAIを構築します。

医療系、調査・研究系での構築・検証実績があります。

3．管理会計集計・販売分析ダッシュボード開発

Excelや複数のシステムに分散したデータを整理し、経営や現場の判断に必要な情報を可視化します。

集計作業を効率化するだけでなく、結果をもとに話し合い、次の行動を決められるダッシュボードを設計します。

なお、本事例においてはエージェントAIを活用し、要件定義から複雑な集計ロジックを含むダッシュボードの開発・検証まで、数日間で完了しております。

4．AI活用推進会議の運営支援

AI活用を個人の実験で終わらせず、組織全体の取り組みに変えるための会議を設計・支援します。

業務課題の整理、活用テーマの選定、実証実験、効果検証、社内ルールの整備などを継続的に進めます。

5．AI活用研修

生成AIの基本的な使い方やプロンプトだけでなく、AIの得意・不得意、出力の検証、情報管理、著作権、業務への組み込み方まで扱います。

経営者・管理職、一般社員、実務担当者など、対象者と目的に合わせて研修内容を設計します。

6．AI学習サイト「AI Learning Journey」

「AIって何？」という基礎から、仕事での活用方法、AIの弱点、AI時代の働き方、主要ツールの違いまで、8つの章で体系的に学べるサイトを公開しています。

技術・業務・組織を一体として考える

当社代表の池田治彦は、2019年に一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）のG検定を取得しています。

AIやディープラーニングの技術的な特徴を理解したうえで、技術を目的化せず、「どの業務に、なぜAIを使うのか」「現場でどのように運用するのか」を重視して支援してきました。

ライクブルーでは、組織開発とDX支援の経験を生かし、技術・業務・組織の3つの側面からAI活用を支援します。