AIで業務を深く理解する開発パートナー

まだ言葉になっていない課題を、成果に変える。

必要なものを見極めて、使われる形まで届ける。

まだ言葉になっていない課題ほど、外からは手をつけられません。ajiris は AI を武器に顧客の業務と現場を深く理解し、何が本当の問題かを掘り起こすところから始めます。システムをつくることが答えのときもあれば、そうでないときもある。だから手段を先に決めず、いま本当に必要なものだけを見極めます。

まず課題を話してみる進め方を見る

要件が固まっていなくて大丈夫です。何が課題かを一緒に整理するところから始められます。

Signal 01

現場理解から始める

仕様だけで判断せず、業務の流れと判断の背景まで理解します。

Signal 02

上流から下流まで一貫

要件、設計、実装、運用を分断せず、責任を一本化します。

Signal 03

必要な変化から逆算

作る量ではなく、業務に必要な変化から範囲と進め方を決めます。

Signal 04

必要なものだけを見極める

システム、BI、AI、業務設計から無駄の少ない手段を選びます。

Approach

外からは見えない課題を、成果に近づけるまで。

きれいな要件定義から始まる案件ばかりではありません。業務の実態を理解し、曖昧な違和感を言葉にし、必要なものだけを実装して、使われる状態まで整えます。

PHASE 01

理解する

業務の流れと作業の実態を観る。

会議や資料を眺めるだけでは終わりません。必要に応じて実際の作業を確認し、判断や手戻りが生まれる背景を理解します。

PHASE 02

掘り起こす

「何となく不便」の正体を、言葉にする。

顧客自身も気づいていなかったボトルネックを特定し、決裁者と現場が同じ問題を見られる状態にします。

PHASE 03

見極めて、つくる

必要なものだけを見極め、動くものに仕上げる。

システムありきで考えません。課題に対して最も効く手段を選び、現場で動く形へ落とし込みます。

PHASE 04

使われる状態まで整える

納品後も、現場で動く状態を見据える。

導入後の摩擦を見ながら調整し、業務が変わり始めるところまで見据えて進めます。納品物だけで終わらせません。

Services

できることは三つ。すべて「使われる状態」まで見据える。

技術の名前より、現場で何が変わるかで選んでください。手段を先に決めず、課題に必要なものだけを見極めて届けます。

01

業務アプリケーション開発現場が毎日使う基幹をつくる

生産管理や社内業務など、事業の根幹を支えるシステムを開発します。長年の Excel 運用や属人化した手作業を、現場が無理なく使えるかたちに置き換えます。

02

データ分析・BI散らばった数字を、判断できる形に

各所に分散したデータを集め、意思決定に使えるダッシュボードや指標として可視化します。数字はあるのに判断に使えない状態を解消します。

03

AI活用手元のデータから、次の一手を引き出す

蓄積したデータの分析と地続きで、AIを業務に組み込みます。流行りで導入するのではなく、成果につながる使いどころだけを見極めて実装します。

Case

「作って終わり」ではなく、「現場に使われる」を積み上げる。

曖昧なモヤモヤを言語化し、現場が日々使える業務基盤へ。

製造業生産管理開発・運用中要件定義から定着まで
Problem

人の頭と Excel の中だけで回る業務

担当者ごとに作り込まれたシートが増え、「なぜこの手順なのか」は説明しにくい状態でした。不便だが、こういうものとして受け入れられていた課題を、現場観察から解きほぐしました。

Action

会議室ではなく、実作業に同席する

実際の作業に同席して業務の実態を観察。掘り起こした課題に対して必要なものを見極め、要件定義から実装、現場で使われる状態まで一貫して担当しています。

Current State

日々使われる業務基盤へ

現在は、現場の実ユーザーに日々使われながら、長年の Excel 運用からの移行が進んでいます。

Strengths

少人数だからこそ、責任の所在が一つになる。

大きく見せるより、誰が何を握っているかが明確であることを大切にしています。伝言ゲームを減らし、意思決定と実装の距離を縮めます。

I

現場理解から始める

業務の流れや判断の背景を理解し、要件のすれ違いが起きる前に前提を揃えます。

II

最適な手段を見極める

システムを売るためではなく、成果に近づく道を選ぶために提案します。

III

上流から下流まで一貫

要件定義、設計、実装、運用を分業で渡さず、一つの視点で品質に責任を持ちます。

IV

近さを安心に変える

窓口と作り手の距離が近いから、判断の遅れや認識のズレを小さくできます。

V

データで成果に向き合う

勘や雰囲気ではなく、業務の実データを見て課題を判断し、AIの使いどころを見極めます。

FAQ

ご相談の前に、よくいただく質問。

まだ何が課題かもわからない段階でも、相談できますか?

むしろ、そこが私たちの入口です。きれいに整理された要件は必要ありません。何が問題なのかを言葉にするところから、業務を一緒に整理します。

少人数の体制で、規模の大きな案件でも大丈夫ですか?

人数が少ないことは、責任の所在が一つにまとまるという強みです。窓口と作り手の距離が近く、伝言ゲームによる手戻りが起きにくい体制です。

AI開発の会社、ということですか?

AI は私たちの武器ですが、縛りではありません。手段を先に決めず、掘り起こした課題に本当に必要なものは何かを見極めます。

費用感は、どれくらいになりますか?

必要な範囲と進め方を整理したうえでお見積もりします。まずは課題を整理し、何をどこまで作るべきかが見えてから、納得いただける形でご提示します。

どこまでやってもらえますか?

要件定義から設計・実装、そして運用と現場への定着まで一貫して担当します。受託開発としての納品範囲を明確にしながら、実際に使われる状態まで見据えて進めます。