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AI時代の「実装」と「運用」を、最短距離で。

企画・開発・データ・運用まで、現場で回る形に落とし込みます。
Scentierは、AIを「導入して終わり」にしません。
要件が固まっていなくても問題ありません。まずは課題整理からご一緒します。

AI業務実装

「AIで何ができるか」ではなく、「事業にどう効かせるか」から設計します。
御社の業務フロー・ルール・体制を理解し、AI社員として現場に組み込みます。

業務棚卸し・適用領域の設計 — どこにAIが効くかを特定
ワークフロー設計・構築 — Claude Code / AI活用の設計から実装まで
PoC設計・実装 — 短期間で価値検証し、効果を確認してから本番へ
運用設計・定着 — 権限・ログなどのガバナンス含め、回る仕組みにする
内製化支援 — 必要に応じて、御社チームへの移管・教育も

AI顧問

AI活用の戦略設計から実行支援まで。
御社に合ったAI活用ロードマップを策定し、継続的にアドバイスします。

AI活用ロードマップの策定 — 何から始めるべきか、優先順位を整理
ツール選定・導入支援 — 御社の業務に最適なAIツールを提案
定期的なアドバイス — AI活用の進捗確認、課題解決、次のアクション提案
最新AI動向の共有 — 御社の事業に関連するAIトレンドをキュレーション

データドリブン基盤構築

意思決定のスピードを上げるには、データが「使える状態」である必要があります。
計測設計〜蓄積〜可視化まで、運用可能な形で整えます。

計測設計 — KPI設計/イベント設計
GA4 / BigQuery 連携・整備 — データの蓄積基盤を構築
ダッシュボード/可視化 — 見たいときに見たいデータが見える状態に
分析と改善サイクルの設計 — データを意思決定に繋げる仕組み

事業×マーケ伴走(仮説検証設計)

価値づくりの中心は「仮説」と「検証」です。
施策を増やすのではなく、学習が積み上がる形で回します。

課題設定と仮説設計 — 何を検証すべきかを構造化
検証計画 — 何を、どの順で検証するかを設計
実行と学習整理 — 勝ちパターンの抽出
次サイクルへの落とし込み — 学習を次の施策に反映

進め方(PoCの基本形)

2〜4週間で、価値を検証します

1
1週目
課題整理/ゴール・KPI定義/検証設計
2
2〜3週目
実装・運用/計測/学習整理
3
4週目
結果整理/成功ナレッジの蓄積/次の実装計画

※案件により柔軟に調整します。

よくある相談

AIで何か始めたいが、適用領域が分からない
PoCはやったが、運用や定着に繋がらない
データ整形や集計に時間がかかり、PDCAが回らない
企画や施策の意思決定が遅い

要件が固まっていなくても大丈夫です。

まずは面談で、課題整理から始めましょう。