



データが少ないと
AIは使えない?誰もやっていない
このアイデア、
本当に実現可能?他社の成功事例を活かしつつ、
必要な機能だけを開発できる?市販のツールを
自社仕様に
カスタマイズできる?画像や音声データは、
どこまで自由に変換
できる?そもそも
何から手を付けて
いいか
わからないこの機能だけ
試しに
AIを使って
みたいけど…




その悩み
全てパートナーズで解決
できます
SOLUTION
重要な課題を発見、
お客さまの希望通りに改善していきます
-
最小の投資で
最大の効果を実現ベトナムのオフショア拠点を活用し、日本の1/3のコストでの開発が可能に。高品質なAI開発を、圧倒的なコストパフォーマンスで実現。
-
最新技術を
スムーズに取り入れるAIはまだ発展途上、日本では知られていないアプローチも多数。
英語圏に親和性のあるベトナム拠点を活かし、海外論文やOSSを活用。 -
納得がいくまで
丁寧にサポートAI開発が目的ではなく、貴社が実感できる成果を大切に。
経験豊富な日本人コンサルタントが、最後まで寄り添いながら支援。
パートナーズが分かる資料を
まとめてダウンロード!


パートナーズの
AI開発の強み5選

- POINT
01 -
幅広い専門知識と経験
お客さまのニーズや課題を深く理解し、常にお客さまの希望を最優先に考えた解決策を提供します
- POINT
02 -
お客さまの希望に沿ったサービス
多様な業界や分野における豊富な経験と専門知識を活かし、あらゆる課題に対して最適な解決策を提供します
- POINT
03 -
コストパフォーマンス
限られた予算内で最大の成果を提供することを重視し、お客様にとって最適なコストパフォーマンスを実現します
- POINT
04 -
継続的なサポート
特にAI開発は精度の維持、向上だけでなく業務適合の対応が必要となりますので、
しっかりとサポートします
- POINT
05 -
いつでも頼れる伴走者
私たちはAIベンダーではありません。
企業運営に欠かせない業務知見を前提としているため、業務効率化の先である変革に向けた取り組みも共に歩みます
一般的なAI開発会社
との比較
![]() |
A社 | B社 | |
---|---|---|---|
要望整理 ヒアリング |
AIだけが解決策ではないため、 予算を踏まえた解決に向けて向き合う |
既存のモデルや実績を転用することを前提とするので要望を断片的にしか 満たせない可能性 |
技術者も多数在籍し、海外のものを取り入れたりとしているが、要望に対して オーバースペックになりがち |
開発期間 | 要望時に現実的なアプローチを採用するため、AI開発においてもQCD維持し、 お客さまの期待維持 |
スムーズな開発を進めることができるが求める要望との差が生じることで 思わぬ遅延が発生 |
AI開発につきものであるPoCで終わることも多々あるため、実際のモデル開発や 適用/提供に至らないことも |
コスト | オフショア拠点の活用、もしくは国内スタートアップ会社との提携によるコストメリットとAIモデル精度を得られる ような体制を整備 |
コスト優先による品質低下 実績のためのコスト無視の開発による 品質影響、もしくは技術力がそもそもないため背伸びした対応 |
AI開発前提のため高価傾向 先端技術であることからどうしても 高単価エンジニアが対応せざるを得ない |



パートナーズに
相談することで
できること
新しいシステムを
導入することに対して
様々な悩みがあると思いますが、
私たちは各社の状況に応じて、
業務改善と効率化を実現する
システムを提供することができます。
case1ERPによる業務/データ標準化 x AI
ERPを導入することによって、
あらゆるデータをまとめて管理することが可能になります。
システムがまとまり、見えるようになることで、様々な業務改善と効率化を実現します。
ERP導入のメリット
MERITS
視覚的にわかりやすい
トップ画面
BEST UX

ダッシュボードに表示する経営指標は標準で約80種類の指標が装備されており、
全てがリアルタイムで更新されていきます。
-
財務関連
単なる可視化だけで
なく経営判断の後押し -
販売・購買関連
取引先に対する
自律した判断/連動 -
生産・在庫管理
生産活動と
在庫状況を統制 -
物流管理
物流(ルート、積載等)の最適化
-
人材管理
適正な配置やキャリア分析などのシミュレーション
-
管理・分析ツール
全社横断の管理・分析
これらの管理を
AIにより高度化
(予想シミュレーション、自律判断、最適化等)
case2AI-OCRを用いたペーパーレス化
AI-OCRは、多様な帳票をデータ化し、
ペーパーレス化やシステム化を促進します。
フォントや手書き文字もAIを用いることで高精度に読み取ることが可能です。
AI-OCR導入のメリット
MERITS
直感的なUI・操作
BEST UX
ログインから対象帳票をアップロードし、
帳票に存在する項目をAIが自動認識するまでわずか1分で完了できます。
失敗しない
AI開発の

要望の整理
- 目的の明確化
- お客さまが取り組みたいことの
目的やゴール設定を言語化 - 要望/課題の整理
- 目的を達成するために
解消すべき課題等を可視化
- パートナーズに相談前
- ・目的が曖昧で、方向性が不明
- ・お客さまの要件が不明瞭


- パートナーズに相談後
- ・明確な目的が設定され、方向性が共有される
- ・お客さまの要件がはっきり明確になる


アプローチ検討と
現状整理
- アプローチ検討
- お客さまの要望を満たす手段や技術を調査
- 現状整理
- お客さまの環境(業務/システム)を認識し
AIが適切であるか判断
- パートナーズに相談前
- ・必要なデータが不足している
- ・データにエラーや欠損が多い
- ・そもそもシステム化が未整備


- パートナーズに相談後
- ・必要なデータが収集され、使用可能な状態になる
- ・データが整備され、AIのトレーニングに適した状態になる
- ・AI導入がやりやすい環境が整う


AIモデルの検証(PoC)
- 既存モデルのファインチューニング
- 近似モデルをもとに
お客さま環境のデータで学習等を実施 - オーダメイド開発
- 小さなモデルをオリジナルで開発し、効果測定を実施
- OSS+既存モデルの組合
- 既に世に出ているものを
組み合わせる、もしくはカスタマイズ実施
- パートナーズに相談前
- ・どのAIモデルを使うか決まっていない
- ・モデル構成やトレーニングの方針が不明
- ・必要なインフラが未整備


- パートナーズに相談後
- ・プロジェクトに最適なモデルが選定される
- ・カスタマイズやトレーニング方針が明確になる
- ・必要なリソースが確保され、準備が整う


学習/効果測定
- 最小限の実用的な製品の開発
- 必要最小限の機能を持つプロトタイプを作成
- 初期評価
- プロトタイプの製品を確認し、
基準を満たしているかをテスト
- パートナーズに相談前
- ・システムの実現イメージが不明瞭
- ・製品の性能が未確認
- ・機能の優先順位が曖昧


- パートナーズに相談後
- ・効果測定/評価
- ・一定サイクル毎で効果測定を実施
- ・チューニングによる調整等


システム統合/連携
- APIの開発
- AIモデルを他のシステムと
連携するためのインターフェースを構築 - ユーザーインターフェースの設計
- システムを利用しやすいUI/UXを設計
- パートナーズに相談前
- ・ユーザーインターフェースが未整備
- ・製品が単体で動作しているだけ
- ・外部ツールとの連携が未実施


- パートナーズに相談後
- ・他のシステムと統合され、実用的に動作している
- ・使いやすいUI/UXが設計されている
- ・システムデザインが明確で無駄なコスト減


業務再定義
- 業務再設計
- AIが業務に浸透している状態のフロー確立
- ビジネス機会創出等
- 本来の業務に向き合いデータ利活用の
高度化によるビジネス機会
- パートナーズに相談前
- ・人ありきの業務設計
- ・採用難等で特定の人に業務過多
- ・データを使いこなせていない
- ・システム化すら他社より劣後


- パートナーズに相談後
- ・AIが自律的に判断/業務実施
- ・人が判断する部分が明確
- ・今後のビジネス創出機会が高まる
- ・本来のDX実現(デジタル化の先)

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導入事例
よくあるご質問
よくいただくご質問を下記にまとめました。
下記の項目にないご質問・ご要望に関してはお気軽にお問合せください。
うちの会社に改善することがあるのか分かりません。
今がどの状態であるかを確認するところから始めませんか。「デジタル診断(無償)」、「現状整理(35万円~)」としてパートナーズではコストを大きくかけずに貴社を正確に捉えることから支援が可能です。
相談する前に準備するべきことはありますか?
「任せておけば良い」という考えを持たずにいただければ十分です。
中小企業でも上手く利用できますか?
AIをどのような業務に適合させるかの判断が必要です。これは企業規模は関係ありません。私たちはしっかりこの目利きを行い、AIだけが正解ではない取り組みで導入してよかったと価値を感じられる状態にします。
AI導入後に成果が出るまでどのくらいかかりますか?
AI導入の場合、早ければ半年以内に実感いただける状態にはなります。ただし、AI精度を求めるためにデータ量とモデルアプローチに依存します。この判断をするためにPoC(実証検討)期間と導入後の学習・チューニングが必要となります。短期での効果を強く求めることはご容赦ください。