仕事の記録が残る
帳票、受注、作業時間、確認結果。誰が、いつ、どんな条件で処理したかを追えるようにします。
技術の詳細：データ化と連携の方法 ↗A 30-SECOND STORY
同じ「忙しい」でも、
明日が変わる。
帳面を書き写す時間が、新しいお菓子づくりや、お客様との対話に変わる。デジタル化で生まれる余力を、二人の菓子屋の物語で。
約30秒／日本語ナレーション・字幕付き／音声が流れます
二人の菓子屋と、ふたつの忙しさ動画を直接開く ↗
AI基盤・技術 / FROM DATA TO YOUR AI
仕事のデータを、
自社の競争力に。
業務を整え、紙をデータにし、実務を自動化する。
その積み重ねで生まれた情報を、次の判断に活かす。
改善の先に、自社が管理するAI基盤を育てる考え方です。
01 / FROM THE FIELD現場の情報
→帳票・記録・担当者の知見
02 / STRUCTURED DATA使えるデータ
→項目・更新・権限を整える
03 / YOUR KNOWLEDGE会社の知識
→根拠を探し、仕事に活かす
04 / YOUR AI自社のAI基盤
情報と運用を、自社で管理
必要な範囲から段階的に設計します。すべての企業に同じ基盤を導入することを前提にはしません。
同じ「忙しい」でも、
FROM IMPROVEMENT TO KNOWLEDGE
改善を、一度きりの
効率化で終わらせない。
日々の仕事から、使えるデータが残るようにする。
検索・参照・分析を通じて、現場の知見を次の仕事へつなぎます。
必要な知識を探せる
マニュアルや過去の対応を、権限に応じて参照。RAGなどを検討し、回答の根拠を確認できるようにします。
次の判断に活かせる
実績を比較し、遅れ・手戻り・負担の偏りを見つける。判断と改善の結果も、次の検証へ残します。
TOWARD SOVEREIGN AI
自社の情報と運用を、
自分たちで管理するAIへ。
業務改善で整えたデータを、継続して使える基盤に。
ソブリンAIを検討する際は、データ・モデル・インフラ・運用の
管理範囲を明確にし、必要な構成を設計します。
01 / DATA
情報を整える
正しいデータの所在、更新方法、機密区分、利用できる人を定める。
02 / KNOWLEDGE & MODEL
知識とモデルを選ぶ
用途に応じたモデルやRAGを検討。参照元、利用条件、品質を確かめる。
03 / INFRASTRUCTURE
動かす場所を決める
国内クラウド、専用環境、オンプレミス等を、管理要件と費用から選ぶ。
04 / GOVERNANCE
運用を管理する
アクセス権限、外部送信、承認、監査ログ、更新・復旧の責任を定める。
ローカル実行や国内保存だけで、すべての主権要件を満たすとは限りません。適用法域や提供者のアクセス範囲も含め、求める管理水準を確認します。ここでは構築・検討の考え方を示しており、完成済みの標準製品や全案件での実装を示すものではありません。
参考：ソブリンAIの技術要素 ↗REAL BUSINESS. REAL ENGINEERING.
現場で使い、
確かめ、育てる技術。
本気モードは、製造・EC・物流・ふるさと納税・観光の現場を持つ会社です。開発チームTIFGと協力先の専門性を組み合わせ、業務・費用・品質を確かめながら仕組みを育てます。
LET’S START FROM YOUR WORK.
毎日の「この作業」、
一緒に見直しませんか。
対象の仕事が一つ決まると、改善が具体的になります。
業務の整理から、費用と効果の見通しまで。