支援内容を見る ↗
FOR F / DATA. INTELLIGENCE. ACTION.
データとAIを、
事業の中核へ。
分散したデータをつなぐ。AIを業務に組み込む。
現場の判断と実行を支えるシステムを、
構想から開発、運用まで一貫してつくります。
ENGINEERING WHAT COMES NEXTEXPLORE
業務を理解する。
技術を、成果につなげる。
Snowflake パートナー
Google Cloudデータ基盤・アプリケーション開発FOR GROWING BUSINESSES
その手作業、
AIで見直しませんか。
集計・転記・問い合わせ対応。
一つの業務から始める、AI・DX支援。
中小企業・事業部門の方へ
- 01 業務を整理 ↗
- 02 小さく検証 ↗
- 03 現場へ実装 ↗
01 / FROM DATA TO ACTION
THE FOR F APPROACHデータを集めるだけでは、
事業は動かない。
必要なのは、情報のつながりと、その先の行動。
業務の文脈を理解し、データ・AI・システムを一つの流れに。人が判断し、現場が動ける仕組みをつくります。
DATA → INTELLIGENCE → ACTION設計アプローチ / 概念図
01 / CONNECT
つなぐ
システム・帳票・文書
ERP / CRMExcel / CSVDocuments
02 / UNDERSTAND
意味をつくる
統合・定義・品質・権限
03 / DECIDE
判断する
分析・AI・根拠の確認
Data + Context↓Human decision
04 / ACT
業務を動かす
連携・実行・継続改善
ダッシュボードAIアシスタント業務システム
GOVERNANCE / ACCESS / EVALUATION設計の考え方を見る ↗
02 / SOLUTIONS
すべての解決策 ↗あなたの現場から、
変化を起こす。
「何を導入するか」の前に、
「どの仕事を、どう変えたいか」から。
03 / OUR CAPABILITIES
5つのサービスを見る ↗戦略を描く。
仕組みとして、実装する。
AIとデータから、システム、デザインまで。
技術の境界を越えて、事業に必要な形をつくります。
WHY FOR F / BUILT AROUND YOUR OPERATIONS
設計の考え方 ↗業務を理解する。
その先まで、つくる。
必要なのは、導入して終わる技術ではなく、使い続けられる仕組み。業務・データ・運用を一つの設計として捉えます。
01 / BUSINESS CONTEXT
現場から設計する
担当者の作業、判断、例外まで整理。システムに合わせて業務を無理に変える前に、変えるべき部分を見極めます。
02 / CONNECTED DELIVERY
データから業務までつなぐ
集める・分析する・判断する・実行する。データ基盤、AI、画面、外部連携を、業務の流れとして実装します。
03 / OPERATIONAL OWNERSHIP
運用まで見据える
権限、更新、障害時の対応、引き継ぎも設計の一部に。検証で分かった課題を、本開発と継続改善につなげます。
04 / PROVE. BUILD. EVOLVE.
大きな構想を、
確かな一歩から。
全体像を描き、取り組む範囲を絞る。
検証結果をもとに、次の投資を判断する。
各段階で、成果物と進む条件を明確にします。
- 01
DISCOVER
業務とデータを理解する
課題・利用者・情報の流れを整理し、取り組む順番を決める。
- 02
PROVE
小さく検証する
対象と評価方法を合意し、できることと残る課題を確かめる。
- 03
BUILD
業務へ実装する
画面・権限・連携・運用を含め、現場で使える仕組みへ。
- 04
EVOLVE
使いながら改善する
利用状況と業務の変化を見ながら、機能と運用を育てる。
05 / INDUSTRIES
業種別の支援を見る ↗業界の違いを、
設計の違いに。
製造のロット、物流の便、小売の商品、不動産の契約。データの意味と現場の条件を理解し、業務に合う仕組みをつくります。
06 / INSIGHTS
記事・お知らせ一覧 ↗次の判断を、
確かな知識から。
AI・データ活用の実装と発注に役立つ視点。
公式資料と、現場を考えるための解説を。
生成AI,RPA,業務自動化,システム連携
生成AIとRPAの違い｜業務自動化の選び方と組み合わせ方
生成AI・RPA・API連携の役割を、問い合わせや受注登録の工程で比較。人が確認する範囲、例外処理、運用費用、開発会社へ伝える情報を整理します。
データ分析,生成AI,BigQuery,Snowflake,データ基盤
自然言語でデータ分析はどこまでできる？社内データとAIをつなぐ設計・検証
社内データをチャットで分析するには、指標の定義、結合方法、閲覧権限、正しい集計例が必要です。BigQuery・Snowflakeの公式資料を踏まえ、検証と依頼前の準備を解説します。
問い合わせ対応AI,生成AI,FAQ,RAG,業務改善
問い合わせ対応AIの作り方｜FAQ・有人引き継ぎ・評価指標を決める導入ガイド
問い合わせ対応AIを導入する前に、FAQ検索・返信案作成・自動回答を分けて考えます。根拠となる資料、人への引き継ぎ、品質評価、更新運用までの確認事項を解説します。
LET’S CREATE WHAT’S NEXT
どの仕事から、変えていきますか。
課題が言葉になっていなくても構いません。いまの業務から、一緒に整理します。
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