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AI活用事例
業種: コンサルティング
コンサルティングのAI活用事例
Claude Designで営業報告資料を大幅時短
AI活用事例の構造図
時間負担への対応
見た目の課題をAIへ
人手依存の再配置
mdを渡して生成
読み手とメッセージを指示
作業時間の短縮
伝わる図の完成
追記と指示で完了
確認後に伝える内容へ集中
時短から伝達品質へ
成果の元が資産化
md運用が資産に直結
課題
毎回3時間以
上の資料作成
課題
意図が伝わり
にくい見た目
背景
体裁は人手
・再現性なし
その他
用途別mdの運用
AI処理
Claude
Designで資料生成
人の役割
指示の言語
化と数字確認
成果
作成時間が従
来の数分の一
成果
意図が伝わ
る図ができた
成果
mdが来期も
使える資産に
Claude Designで営業報告資料を大幅時短
IBM Bobでレガシー刷新、9カ月作業を3日に
AI活用事例の構造図
対象領域を特定
バラつき抑制
運用・連携強化
機能を拡張
導入して短縮
全ユーザーへ提供
背景
レガシー刷新は
AI適用が難しい
課題
AI成果物品
質のバラつき
AI処理
レガシー向け
3ワークフロー
AI処理
マルチエージェ
ントとBobalytics
成果
9カ月見込みの
作業が3日で完了
成果
全ユーザー向け
に新機能を提供
IBM Bobでレガシー刷新、9カ月作業を3日に
IBM Bobでレガシー刷新、作業を9カ月から3日へ
AI活用事例の構造図
前提
対応
導入
短縮
実証
背景
レガシー刷新の難所
課題
品質のバラつき
AI処理
IBM Bob専用WF
利用
Blue Pearl導入
成果
9カ月が3日に
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/31/news094.html
IBM Bobでレガシー刷新、作業を9カ月から3日へ
TISI、AIエージェントでコンサル工数最大7割減
AI活用事例の構造図
効率化の前提
課題への対応
適用結果
今後の展開
背景
短期間・高品質の要求
課題
属人化と品質ばらつき
AI処理
企画資料の
AIエージェント
成果
工数3~7割削減
結論
適用範囲の拡大
TISI、AIエージェントでコンサル工数最大7割減