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secondz digital採用資料_v1.2

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secondz digital採用資料_v1.2

secondz digital株式会社の採用向け会社紹介資料です。

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Transcript

  1. Confidential ©️ secondz digital Inc. 3 弊社ご紹介 AIエージェントを活用しAIネイティブ事業の運営と大手企業様の「AIネイティブカンパニー」への変革を支援 社名 secondz

    digital株式会社(セカンズ デジタ ル) 資本金 100,489,275円 従業員 19名 所在地 横浜市神奈川区金港町5-14 クアドリフォリオ 8階 事業内容 AIネイティブ事業運営、 および生成AI・LLMを活用した AIエージェントの開発、導入支援 ミッション 未踏に挑む人たちを、毎秒増やす -AI Native makes “Smalls” to “Bigs”- 特徴・強み 各分野のトップ企業出身者により構成 AIエージェントの構築を自社開発、特に営業領域に強 み BCG PKSHA キーエンス AI Inside 東北大学 ※技術顧問 McKinsey リクルート Baycurren t 10年来のAIの開発・推進 国内へのAIの普及を 実現してきたメンバー 日本を代表する営業組織で 受賞を経験してきた メンバー 大手コンサルティング ファームでチームをリード Accenture
  2. Confidential ©️ secondz digital Inc. 5 AIエージェントの進化「エージェントシフト」により、①購買認知 ②組織の変化 が発生 AIエージェントによる2つの大きな変化

    エージェント シフト Internal 組織の変化 「AIネイティブ化」 External 購買認知の変化 「AEO エージェンティックX」
  3. Confidential ©️ secondz digital Inc. 6 ChatGPTなどのAI検索は2028年で75%になる予測 変化1/2 購買認知の変化:AI検索の拡大 40

    2025 2026 2028 2029 2027 87 4 75 48 17 75 % ※2028年時点予想でのAI検索のシェア ※The Future of Search Value: Why LLMs Will Drive 75% of Revenue by 2028c 検索全体に占める「AI検索※ChatGPTなど」のシェア予測
  4. Confidential ©️ secondz digital Inc. 7 AI検索の足元シェアに対して、日本でもChatGPT含め利用率は増加中(25年6月に比べて、1.5倍) 特に10代では56.8%、20代では39.9%が検索行動にChatGPT利用 変化1/2 購買認知の変化:

    ChatGPT含む生成AI活用率の上昇 サイバーエージェント GEOラボ、生成AIのユーザー利用実態調査 第二弾を実施 検索の「生 成AIシフト」が加速、利用率は半年で約1.5倍の31.1%へ伸長 世代別ChatGPT検索利用割合 • 世代別の利用割合は以下(世代合計は25.5%) • 10代:56.8% • 20代:39.9% • 30代:28.4% • 40代:21.6% • 50代:16.2% • 60代:14.4%
  5. Confidential ©️ secondz digital Inc. 8 ゼロクリック問題の発生によりトラフィックの減少やクリック単価の悪化などが発生している 変化1/2 購買認知の変化: AI検索の台頭により起きている影響

    リスティング広告の効率悪化 ゼロクリック問題、およびトラフィックの減少 • 日経新聞が、トラフィックの減少を報道 • 諸説あるが、AI検索によりトラフィック影響を 受けている会社は多数存在 • 検索ボリュームが減少すると、 リスティング広告の表示機会が減少 • 枠が限られ、クリック単価が高騰する方向性へ グーグル検索経由、サイト訪問33%減
  6. Confidential ©️ secondz digital Inc. 9 海外では、AIエージェントによる営業組織変革が進行 変化2/2 組織の変化:営業組織変革 US企業ではAIエージェントによる生産性改善、組織改革が進行中

    日本企業と比べて、すでに改革結果として人員削減が発生 24 % ※営業チーム全体を削減予定のB2Bソフトウェア企業の割合 The Great SDR Downsizing: 36% of B2B Companies Cut Sales Development Teams in 2025 営業チーム全体を削減予定の割合 営業チーム全体 SDR/BDR FS/法人営業 導入支援 プリセールス
  7. Confidential ©️ secondz digital Inc. 10 AI変革の成功は従来の企業変革より難しく、組織の「慣性力」に負け不成功に終わる 変化2/2 組織の変化:組織が変革を阻害 デジタル/AI活用の変革が

    成功したケース わずか 20% Note:デジタルに限らない企業変革の成功は30%程度 Source: :McKinsey Transformational Change Surve、弊社データ調べ 組織が抵抗勢力となり、オペレーションがストップ 20 80 社員の変化に対する抵抗 変革と逆行する経営層の行動 不適切なリソース配分 データ/システム等の障害 39 33 14 14
  8. Confidential ©️ secondz digital Inc. 11 組織改革には“4つの壁”が存在。価値が積み上がらず、類似のPoCが繰り返されるといった負のループを生む 変化2/2 組織の変化:組織が変革を阻害 AI戦略と経営戦略の不整合

    • AIの可能性/限界の理解不足により、実現性に欠けるAI戦略となってしまう • 特効薬のような単純化された解決策に走り勝ちで、経営戦略/ROIとの接続が弱い トップの意図が現場の行動に落ちない • 中間管理職が“改革の翻訳者”になれず、現場への浸透/落とし込みが弱い • 変革活動において、うまくいかないときに軌道修正する活動に取組もうとしない 業務 × AI × システムの統合理解者不在 • 全体アーキテクチャを描ける人材が不足、部門連係ができず個別最適になる • 人の意識や行動変化と言ったソフト面の取組みを軽視してしまう 行動変容が評価と合わない • 横串改善が個人の損になるKPI構造、AI活用が評価に結びつかない • 失敗が許容されず、課題が表に出てこない/忖度文化・前例踏襲の強さ 戦略の壁 浸透の壁 人材・スキルの 壁 インセンティ ブ・ 文化の壁
  9. Confidential ©️ secondz digital Inc. 12 この壁を突破し、変革を推進するには司令塔組織であるAI CoEが必要 変化2/2 組織の変化:AI

    CoE CoEが提供する機能 • 中期経営計画と接続したAI ロードマップ策定 • ユースケース優先順位付け • 横串推進・標準化・責任と 権限の明確化 • 業務×技術の実行チーム組成 • トランスレータ育成(司令 塔) • インセンティブ設計(金銭・ 非金銭) • 文化の醸成/失敗許容の仕組み 戦略の壁 浸透の壁 人材・スキルの 壁 インセンティブ ・文化の壁 成功事例 • トップが率先垂範、AI導入の 方針や優先順位・旗振りを実 施 • 利用による効果を定期的に確 認し、利用促進または廃止の 判断をする • 経営×業務×システムを理解 できている人材がいる • 各ツールのユースケースが明 確で、現場側にも利用インセ ンティブがある
  10. Confidential ©️ secondz digital Inc. 20 顧客接点(オンライン/マーケ・オフライン/営業)をAIエージェントで高度化 全体ソリューション 営業/マーケ AIエージェント

    開発 AIプロダクト開発 営業/マーケの AIX変革支援 お客様のAI ネイティブ化 お客様への提供価値 社内の AIネイティブ化 自社AIネイティブ化 AI-BPaaSの提 供 1 2 3 AIプロダクト提供 1 AI BPaaS提供 2 コンサルティング 3 AI完結 人のエン ハンスメ ント
  11. Confidential ©️ secondz digital Inc. 22 AEO/LLMO対策、およびAI時代のブランド管理を支援する 日本初のAIエージェントをSaaS形で提供、およびコンサルティング支援も可能 AEOエージェント:secondz Agentsense

    複数AIプラットフォーム/エージェント情報の取得 ChatGPT/Copliot/Google AIモードにおける情報を取得 認知度(自社/他社)/好感度(自社)測定 複数のプロンプトに対して、自社/他社の認知度を測定 また自社がエージェントにどのようにポジネガ判定されているかの 好感度も測定可能 参照元/広告出稿の取得 AIプラットフォーム/エージェントが引用しているサイト 「参照元」一覧を取得 さらに広告出稿も監視 AEO/LLMOを対策するための情報収集を行うAIエージェント 今後は改善提案までもエージェントが実行予定
  12. Confidential ©️ secondz digital Inc. 23 Agentsenseは統合ブランド構築スイートエージェントへ 特許申請中も含めた複数のエージェントをリリース予定となります Agentsense:今後の開発ロードマップ GA連携/AI

    Bot監視エージェント:~3月 GA連携、およびAI Bot監視エージェントにより、 AI検索、およびAI Botの流入数を把握 ペルソナベースドプロンプト作成エージェント:~3月 ※特許申請中 HPやその他コンテキスト情報、実際のプロンプトから、 ユーザーペルソナ毎の、より現実に即したプロンプトを作成 コンテンツ作成支援エージェント:~3月 広報、採用広報、FAQ作成支援などのコンテンツ作成を支援 機械的に作るだけではなく、人間からのコンテキスト収集も合わせて 実施し、ユニークなコンテンツを作成 グローバルナレッジベースド改善エージェント:~1月 ※特許申請中 グローバルのAEOナレッジを自動収集し、 最新ナレッジと自社状況を合わせた改善を提案 Apps in ChatGPT開発 Apps in ChatGPTの開発支援も実施 バーティカルコンテキストデータ連携(協議中) 各業界ごとのアライアンスパートナーとの コンテキストデータを協議中 プロンプトボリューム推定:~3月(協議中) グローバルパネルからのデータ取得により、 エンドユーザーが実際に入力しているプロンプト例の提示、 およびプロンプトボリュームの推定を提供 AEOマークアップ支援エージェント:~3月 HTML構造を解析し、AEOに有効なマークアップを提案 SEOから踏み込んだ対策を支援
  13. Confidential ©️ secondz digital Inc. 24 マーケティングにとどまらない幅広いユースケース 導入・検討事例 人材業界 製薬

    EC コンサルティング 飲食 対象業界 カスタマーサポート コマース 採用 対象領域 マーケ IT 一般消費者向け自社サービスが、AI検索でどのようなポジショニングかを把握 全体のブランド戦略・マーケ戦略立案に活用 薬剤師向けのFAQサイトに掲載されているFAQがどの程度AI検索に 正しく反映され、自己解決率向上に寄与するかを把握し、改善活動に活用 将来のエージェントコーマス次代に向け、AI検索対応を行うため活用 自社が抱える複数ブランドのAI検索での推薦状況を把握 法人向け自社サイト・ブランドが、AI検索でどのようなポジショニングかを把握 競合が多いコンサルティングサービスのため、差別化戦略に活用 自社アルバイトサイトでの、自社求人がAI検索に推薦されているかを把握 活用事例 AI検索時の自社IRネガティブコメント把握、および疑問解消のための出稿先把握 や作成コンテンツ検討のために活用 IR
  14. Confidential ©️ secondz digital Inc. 26 AIエージェントを活用することで、高効率/高品質なアポ取りとブランドを両立 AIネイティブセールス AIネイティブセールス •

    闇雲にコンタクトをするのでアポに繋がり辛い • スクリプトも画一的で薄いため、刺さり辛い • 場合によってはブランド毀損に これまでのセールス • AIエージェントが顧客情報を一気に収集 • 適切な切り口でリストを作成、無駄打ちが無い • 個々の顧客情報を踏まえた手厚いトークで刺さる
  15. Confidential ©️ secondz digital Inc. 27 AIエージェントと協働することで、以下のプロセスを実現 AIネイティブセールス 完璧な商談準備 見込み客の育成からアポ獲得まで

    見込み客探し “個別最適化”の パーソナライズ メール 多角的な切り口で メール文面を最適 化・配信 事前資料をAIで パーソナライズし 閲覧データを活用 商談前に資料送付 の リクエストがあっ た際カスタマイズ して提供 初回商談のための 資料最適化 相手の課題感や ニーズに応じた初 回商談用の提案資 料を作成 AIリサーチを活用 調査レポート提供 アポ獲得企業公開 情報や最新動向を 徹底調査 “パーソナライズ トークスクリプ ト”でのテレマー ケティング AIがリアルタイム に、 相手企業が抱える 問題に応じた会話 を設計 “ターゲット別” スクリプト作成 個社ごとの訴求ポ イントを、カスタ マイズしてスクリ プト化 “個別最適化“の 直筆の手紙 AIを用いることで 効率よく個別文面 を生成 マーケティング リードナーチャリング インサイドセールス フィールド セールス 3 4 5 6 7 8 9 “高精度” ターゲットリスト 作成 貴社の欲しい顧客 データを自動収集 し優先度の高い見 込み客を抽出 2 AEO対応 Copilotなどの AI検索エンジンに 「推奨」される ようにする 1 認知獲得
  16. Confidential ©️ secondz digital Inc. 29 AI×RevOpsによる構造転換 AI×RevOpsによる構造成長 “5年で人員を増やさず売上2倍を実現。努力ではなく構造で伸ばす”というアジェンダに対して セカンズデジタルは「ビジネス設計×AI設計」の両輪で、再現可能な営業構造を実装する

    営業構造の課題 “人員を増やさず売上2倍”実現には “営業構造の転換”が必要 変革成功に向けたセカンズデジタルの支援内容 領域 内容 ビジネス設計 AI開発設計 1 2 事業構造 • 中期計画策定 • KPI再設計 • 営業プロセス最適化 データ構築 • データ統合 • DWH構築 • マスター設計 AI開発 • AIモデル設計 • PoC実装→本番開発 組織 • チェンジマネジメント • 人材育成 現状の限界線 ・属人化・暗黙知化しており再現性がない ・感覚的で精度が低い ・データが分断され利用できない ビジネス設計とAI設計の両輪で、営業構造を再定義
  17. Confidential ©️ secondz digital Inc. 30 技術が高速に変化する世界の中で、手を動かして検証を行う。実装を通じて、正しい意思決定をサポート 支援内容・体制 コンサルタント AIソリューショ

    ンアーキテクト AIエンジニア 実装を通じ て 企業変革の 検証・支援 • KPIやプロセスがバラバラで、 属人化しており再現性が欠如 • マーケ・営業・CSが分断し、 全体最適視点でのデータ連携が困難 • データが散在し、PoC止まりで AIが事業成長に結びつかない • データ・業務・AIを一体で設計 する専門性と推進力が不足 ビジネス設計 AI開発設計 1 2 AI変革において、よくある課題 社内で業務とAI両方に精通した人員が不足 セカンズデジタルのチーム体制 PKSHA Technology AI Inside BCG McKinsey Baycurrent Accenture キーエンス リクルート 業務課題整理から開発までを総合支援
  18. Confidential ©️ secondz digital Inc. 31 支援内容・体制 営業DX/AIX成功に向けて、3ステップ(案)でご支援させていただいています アプローチ 成果物イメージ

    To-be/ロードマップ設計 データ基盤整備 開発実装・定着化 8週間~ 8週間~ 8週間~ • あるべき営業プロセス/ データ/組織像を言語化 • AI施策リスト・ロードマッ プを明確にする • To-beとの差分を可視化し、 ボトルネックを定量把握 • 次フェーズのツール選定/開 発範囲を無駄なく絞り込む • ②と並行して選定ツールを 小さく試し、効果検証後に 本番展開 • 運用ガイド整備、ユーザー トレーニングを実施 1 2 3 • Asis整理とTobeロードマップ 概案(必要なAIモジュールと 工数設計) • AI施策リストやROI試算・ KPIなどを支援 • データカタログ(項目定義・ 所在)やデータ品質レポート (欠損・重複・整合性)作成 • PoCテーマ一覧の作成 • 要件定義書、ソリューション 比較表(SaaS/内製)作成 • PoC計画書(スコープ・評価 指標)、 RFP / 見積依頼書ド ラフトの作成
  19. Confidential ©️ secondz digital Inc. 32 AI×RevOpsは、現場で得た情報を適切に選定・統合することで、AIでの利用価値を最大化する構造を実現 参考:RevOpsデータ概要 営業の各レイヤーで行われる内容 •

    AIエージェント経由で統合DWHから現場情報を収集 • KPI数値のみでなく、現場のリアルな情報を元に営業 戦略のPDCAを回す • 顧客との会話・商談ログ、メール、外部データなど、 非構造情報を取得 • 商談・訪問・案件情報などの顧客接点データを記録 • SFA/CRMや外部データを統合・正規化 • 統合データをもとに提案内容・次アクションを 自動生成し、顧客接点で提示 • 優秀なマネージャーの行動をAI経由で全社に展開 データ/ツール例 営業戦略分析 エージェント ① 営業戦略の分析 ④ SFA・CRMへ格納 ③ DWHでの統合 ② 営業提案の支援 ⑤ 会話ログなどの 一次情報 データの 価値転換フロー ビジネスレイヤー 営業部長 営業担当 営業支援部 / IT 部 営業 マネージャー 営業マネージャー エージェント KPIだけではわからない営業現場のリアルな状況/知見を「非構造化データ」から抽出、各レイヤーで価値転換
  20. Confidential ©️ secondz digital Inc. 33 コンサルタント+AIソリューションアーキテクト/FDE/エンジニアのチームで、戦略から実装・定着支援までを一気通貫で支援しています 33 新卒でボストン・コンサルティング・グループに入 社。立上げ期のデータ分析特化スタートアップにデー

    タサイエンティストとして参画した後、PKSHA Technologyにて、自然言語処理コンサルティングチー ムにてリーダーとして従事。secondz digitalを共同創 業コンサルティングチームを立ち上げ、セールスAIX をはじめ多数のプロジェクトをリード リクルート、ボストン・コンサルティング・グルー プ、マッキンゼー、において、変革のプロフェッショ ナルとして活動。営業変革、組織の抜本的な変革を主 導。現職ではAIネイティブな組織への変革支援・コン サルティング、およびAIエージェントのビジネス開発 を担当。レベニューオペレーション経営の推進統括と して従事 エンジニアとしてキャリアをスタートした後、ベイカ レント・コンサルティングに参画。IT領域のコンサル タントとして9年間、主に証券・銀行等の金融領域や 公共領域などの大手向けIT領域において顧客支援。経 営・現場双方の視点から課題を見抜き、現実的な対応 策を打ち出すことを強みに、現職にて全社展開、市民 開発などAIネイティブな組織構築の創出に尽力 慶應義塾大学卒業後、リクルートにおいてモバイルア プリ開発およびプロダクト開発ディレクターとして開 発案件の推進、開発プロセス改善等を主導。事業の toB/toCシステムを予算策定・事業部折衝〜リリース まで全て主導した経験から、ビジネス・エンジニア双 方の視点に立ち、AI関連プロジェクトのPoCプロダク ト構想策定を担当 大学在学中よりフリーのウェブエンジニアとして多数 の案件に参画。複数企業にてCTOを歴任、アクセン チュアやリクルートを経て、2018年にPKSHA Technologyにて対話エンジンのプロダクトマネジャー を担当、PKSHA xOpsは立ち上げメンバーとして機械 学習プロジェクトの効率化を推進。2021年1月より株 式会社アイデミー執行役員CAIO Tallinn University of Technology修士課程在学中に Claude Tech社を共同創業。京都大学学術情報メディ アセンターにて大規模気象データの可視化技術研究に 従事。その後PKSHA Technologyにて対話エンジンイ ンターフェース開発チームのリーダーを担当。現在は 社内のAIエージェント開発をリード。IPA未踏スー パークリエータ 中村 颯木 (COO) 長澤 亜季 (AIコンサルタント /アカウント統括) 遠藤 優 (AI コンサルタントGM) 芹澤 祐磨 (AI コンサルタント /FDE) 内藤 剛生 (CTO) 嘉戸 裕希 (リードAIソリューション アーキテクト / Head of R&D) チーム紹介(抜粋)
  21. Confidential ©️ secondz digital Inc. 35 メンバーの意見も収集しつつ、随時アップデート中です 働き方・福利厚生 コアタイムなしの、フルフレックスタ イム制を採用しています

    フルフレックス タイム制 毎週金曜日を出社推奨日とし、リモート ワークを中心とした勤務をしています海 外からの勤務も可能です リモート自由 Win / Macから自由に選定可能です PC・スマホ支給 Beer Bash (懇親会) ベビーシッター補助券の利用や、家事代 行サービスの割引が可能です 子育て支援制度 承認制で、研修や資格の受講・受験、 書籍購入等の費用を補助します スキルアップ 支援制度 生成AI使い放題 出社の際、メンバー同士のランチ費用を 補助します(※条件あり) オフィスにはフリードリンクがあります オフィスランチ ドリンク 承認制で、自由に利用可能です メンバーからも好評な制度です 月に一回を目安に、自由参加で社内懇親 会を実施しています 正社員転職の前に、業務委託スタートで トライアルすることも可能です 業務委託スタート可 ストックオプション ストックオプション付与があります ワーケーション 制度 海外渡航時のStarlink貸与、In Flight Wifiの補助が可能です 承認制で、自由に副業可能です 実際に副業をしているメンバーもいます 副業可
  22. Confidential ©️ secondz digital Inc. ご支援事例 ① 既存業務の変革支援を4年以上ワンチームとして継続 案件概要 業界・業種

    対象部門 PRJ期間 主な課題 主な取組み 主な効果 法務・法律 大手プロフェッショナルファーム 4年間(継続中) 海外拠点を含むファーム内でのITやAIを 活用した業務改革の実現 文書作成の自動化や、社内検索の仕組み の効率化等、個々の業務のBPR、およ び、各種取組みに対するPMO業務。 従来業務のBPRを通した、効率化・コス ト削減 弊社の役割 • コンサルタント・エンジニアのチームにて、開発から 検討全般を支援。 変革ポイントの解説 • テンプレートを 基に、自動で高 速に契約書案を 作成。 参画当初のBPR構想 A案 B案 C案 D案 E案 F案 G案 A案 B案 C案 D案 E案 F案 G案 要 不要 要否の仕分け PMO 参画後のBPR構想 契約書類のAI自動作 成機能開発 セキュアな環境の Chat-GPT環境構築 AIサービスの Tech DD • 導入検討中だった製品 のリバースエンジニア リングをし、テクニカ ルDDを実施。 • 結果として、外部調達 コストを削減。 • プライベートな Azure上にChat- GPTチャット機 能を設けて安全 に社内利用。 開発 開発 PMO • 経営・業務改革を狙うものの、成果が得られていなかったクラ イアントの各種改善案の要否・優先度付けから実施。 • 仕分けや交渉などの地道なPMO業務支援から、開発までを実 施。
  23. Confidential ©️ secondz digital Inc. ご支援事例 ② 経営視点での取り組み優先度整理から、LLMワークフロー整備・BPRの観点での支援 案件概要 業界・業種

    対象部門 PRJ期間 主な課題 主な取組み 主な効果 商社(売上規模:数兆円) コーポレート部門 1年間(継続中) コーポレートでの自動化に向けて、AI活 用を検討していたが何から着手するべき かの知見が不足していた コーポレート部門の業務BPRを実施し、 その中でLLMワークフローで取り組むべ き優先順位づけ、その開発を実行 とある業務フローでは8割削減など、 現在本格展開を行いながら、全社での削 減時間を計測中 弊社の役割 • プロジェクト全体を実行 • 業務BPRの実施とその優先順位付け • LLMワークフローの一部開発と、開発支援 変革ポイントの解説 • 中期経営計画の中で、AI活用を上げるものの、 どのように進行するかが不明確であった • 弊社が参画し、まずは効果の出しやすいコーポレートに狙 いを定め、BPRを実施 • その後、LLMワークフローの開発、および開発支援を通 し、業務効率化を実現 BPR構想 A案 B案 C案 D案 E案 F案 G案 経理 情シス LLMワークフロー作成 A案 B案 C案 D案 E案 F案 G案 経理 情シス 実装支援 PMO
  24. Confidential ©️ secondz digital Inc. ご支援事例 ③ LLMを利用した営業提案活動の業務標準化 / 高速化のご支援

    案件概要 業界・業種 対象部門 PRJ期間 主な課題 主な取組み 主な効果 大手食品メーカー様(売上規模 数千億円) 営業部門 1年間(継続中) 営業部門の提案活動の標準化と、xxが課 題 営業部門における生成AIの活用〜現場で 利用するアプリケーションへの落とし込 みを支援 営業1人あたり年間100時間単位の削減 効果あり。 ユーザー満足度も平均4.5 / 5点満点 弊社の役割 • MVPの開発実施 • 本番化に向けた業務BPRの実施とPMO • 本番システム開発 変革ポイントの解説 • 営業部門の中で、トップ層〜要努力層で提案の質にブレが あった • 提案の質を揃えつつ、資料作成を高速化することで、 「お客様に向き合う時間」を増やすことが求められていた • 弊社では、上記を満たす生成AIシステムのMVP開発〜本番 化までを担当 既存の営業では提案の 質にばらつきあり LLMを利用した 提案標準化システム トップ層 ミドル層 ボトム層 トップ層 ミドル層 ボトム層 質 の 標 準 化 高 速 化
  25. Confidential ©️ secondz digital Inc. ご支援事例 ④ 生成AIを利用したDXロードマップ策定の支援 案件概要 業界・業種

    対象部門 PRJ期間 主な課題 主な取組み 主な効果 大手建設メーカー様(売上規模 数千億円) DX部門 3ヶ月 中期経営計画で、DX戦略を掲げる中 で、生成AIの知見とどこまで社内活用を 進めるべきかについて悩んでいた DXロードマップに対し、生成AIの利活 用と、社内トレーニングを落とし込みを 支援 社内のDX推進における生成AIの位置付 けの整理が完了し、具体のアクションマ イルストンを策定 弊社の役割 • 生成AI利活用仮説のコンサルティング • 社内向けDX戦略資料の作成 変革ポイントの解説 • クライアントDX部では、社内DXを積極推進する一方で、 生成AIの利活用範囲が不透明だった • また、社内外で発表しているDXロードマップの中にどのよ うに生成AIを落とし込むべきかに悩んでいた • 弊社ではフィジビリティを持ったロードマップと、具体ア クションについて整理を実施、資料の形まで整理をした 既存DX ロードマップ 生成AIの 位置付け DXロードマップを 再構築 既存 LLM 育成 ?
  26. Confidential ©️ secondz digital Inc. ご支援事例 ⑤ ハードウェア企業のソフトウェア新規事業開発サポート 案件概要 業界・業種

    対象部門 PRJ期間 主な課題 主な取組み 主な効果 大手メーカー様(売上規模 数兆円) 新規事業部 6ヶ月 ハードウェアメーカー様の新規事業とし て、webアプリ開発に取り組む中で、生 成AIの利活用による高度化ニーズが発生 新規事業部のPMチームと一体となり、 開発を支援 アプリコンテンツ情報の収集をLLMを利 用し高度化。大型アップデートとして公 開予定 弊社の役割 • アプリ開発のPMO / プロダクト価値整理 • LLM利用モジュールの開発 変革ポイントの解説 • 新規事業部ではアプリケーションを開発し、リリースして いた一方で、アプリ内で利用するコンテンツの収集/整理 を人力で行い、コストが嵩んでいた • 弊社では、コンテンツ収集部分にLLMを利用し、質を担保 しながらメンテナンス工数を短縮 • また、プロダクト全体の方向性を討議し、PMOとしてサ ポート コンテンツ作成 コスト高 方向性に不安 ハードウェア企業の ソフトウェア新規事業 弊社で支援 LLMで コンテンツ作成 ユーザーニーズ から方向性整理
  27. Confidential ©️ secondz digital Inc. 資料に含まれる情報の取り扱いについて 本資料中の技術情報やその他情報は、 secondz digital 株式会社の秘密・機密情報です。

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