AI Development
AI開発
既存の業務に合わせてAIを組み、現場で使われる形にして渡します。
- 業務プロセスの棚卸しとAI適用箇所の設計
- LLM / RAG を用いたアプリケーション開発
- 社内データ連携・運用フローの整備
- 導入後の精度改善と運用定着
AI開発 / 採用 / 研修 / カスタマーサクセス
AIを入れても、人を採っても。現場が動くまでが、いちばん長い。
TBD主役ビジュアル (プロダクト画面 または 成果物サンプル)
提供: OM-ARCHIS
- AI DevelopmentAI開発
- Recruiting採用コンサルティング
- Training研修コンサルティング
- Customer Successカスタマーサクセス支援
Recruiting
採用コンサルティング
Training
研修コンサルティング
Customer Success
カスタマーサクセス支援
- 01
ヒアリング
現状の課題と体制、これまでの取り組みをうかがいます。資料の準備は不要です。
- 02
課題定義
効果をどの指標で判断するかを先に決めて、合意してから進めます。ここが曖昧なままだと、終盤で評価が割れるからです。
- 03
設計・検証
範囲を絞って試します。ここで見込みが立たなければ、広げずに引き返せます。
- 04
実装・実行
開発、採用、研修。決めたことを実際に動かします。
- 05
定着・改善
運用状況を見ながら指標とフローを調整します。社内で回せる状態を作ったうえで、その先の改善もご一緒します。
AI / 開発
- 生成AI活用設計
- LLMアプリケーション開発
- RAG構築
- 業務プロセス自動化
- 社内データ連携
- プロンプト設計
採用
- 採用要件定義
- 母集団形成
- 選考プロセス設計
- 評価基準設計
- スカウト運用
- 採用広報
研修
- スキルマップ設計
- 階層別プログラム
- 生成AIリテラシー研修
- OJT設計
- 効果測定
カスタマーサクセス
- オンボーディング設計
- ヘルススコア設計
- 解約要因分析
- CS組織の立ち上げ