DX推進体制の構築

方策： 

• クライアント案件において、業務データ・操作ログ・エラーログ等をNDJSON形式で構造化・保存。

• 自社および顧客の業務プロセスから生成されるデータを、クラウドストレージ＋データベースに統合。

目的： 

• 業務効率の分析、サービス改善、AIモデルの学習データとして活用。

• 顧客との業務改善提案における定量的根拠の取得。

方策： 

• 業務プロセスにおけるボトルネックや遅延ポイントをデータ分析（BIツールやPythonによる可視化）により抽出。

• プロジェクト進捗、工数、課題などをダッシュボードで見える化し、日次・週次のマネジメントに活用。

• 目的：

• 社内のリモート環境におけるパフォーマンス管理、納期遅延や品質低下のリスク抑制。 

• 顧客向けにも業務プロセス改善支援をデータを根拠に提供。

方策：

• ChatGPTなどのLLMを組み込んだFAQ生成、議事録要約、問い合わせ対応の自動化ツールを内製し、自社・顧客に導入。

• 過去の開発案件データをもとに、見積もり支援AI（プロンプト生成＋構成案提示）を開発。 

目的：

• 社内の属人化排除と作業負荷軽減。

• 顧客業務（特に不動産・保険業界などIT導入が進んでいない業界）へのAI支援導入提案の実現。

方策：

• コミュニケーション／ドキュメント／プロジェクト管理ツールを統合した「自社向け業務統合基盤」を構築（Notion、Slack、GitHub、Backlog等の連携）。

• 作業ログ・発話ログ・文書作成履歴等を分析して、業務生産性を定量的に把握。

目的：

• リモートでも働きやすく、生産性を可視化できる組織文化の構築。

• 顧客向けリモート導入支援サービスの事例・ノウハウの蓄積。

方策：

• DX推進責任者（CTO）を中心に、プロジェクトごとにデータ利活用設計・技術導入を義務付け。

• 全社員に対してChatGPT活用・SQL/BIツール利用・セキュリティ研修を行い、基礎スキルの底上げ。

目的：

• 社内のDXを継続可能にする人材の育成と技術内製化。 

• クライアントに対して「実践している会社」として信頼を得る。