Approach
散在する情報を、
ひとつの「組織の知」へ。
社内のドキュメント・記録・現場の暗黙知を、
TamonのAIデータ基盤がナレッジグラフとして構造化します。
非構造データや人の中にある暗黙知を代わりに探し、
生産性向上・コスト削減・業務効率化・人手不足解消といった
成果へとつなげます。
非構造データ・暗黙知をデータ構造化
ナレッジ抽出でAIが使える形へ
生産性・コスト・効率・人手不足を同時に解決
非構造データ報告書、図面、音声など
暗黙知ベテランの経験則、
判断、ノウハウなど
判断、ノウハウなど
生産性向上
コスト削減
業務効率化
人手不足解消
Business Details
現場理解 × 知識の構造化 × AI活用で、
成果につながるAXを。
Tamonは、現場に寄り添い、
業務・データ・人の知を丁寧に理解し、
ナレッジグラフとAIエージェントを活用し、
継続的に成果を生み出す仕組みを構築します。
事業❶AIコンサルティング
現状の業務やデータを分析し、課題を可視化します。
AI活用の方向性を明確にしたうえで、実現可能な計画を立案。
最適なAIソリューションの方向性と実行方針を策定します。
事業❷AIソリューション
要件定義からPoC・本開発まで一貫してAIアプリケーションを
設計・実装します。最適なアーキテクチャを選定し、現場への継続的な改善・定着まで現場への
継続的な改善・定着まで支援を実施します。
Reason For Failure
ほとんどのAIプロジェクトは成果を出せない。
要因は技術ではなく、現場理解とAI理解の分断にあります。
すべてのフェーズを両領域でシームレスに理解していないと、正しく推進できません。
プロセスが分断され、各段階がサイロ化しているため、成果につながらず、プロジェクトは失敗に終わる。
1
戦略
課題や目的が 整理できない
ビジョンが計画に 落ちない
2
構想
現場理解が浅く 実行性に欠ける
価値につながる設計に なっていない
3
PoC
PoCの目的と 評価軸が曖昧
検証だけで終わり 先に進まない
4
本開発
データ増加による 精度低下
コスト・運用負荷の 見積もり不足
5
運用定着
更新や改善に 対応できない
業務への落とし込みが 不十分