Data&AI Offering Suite
データ＆AI
による
業務変革を実現
ビジネス視点で、
AI×データ活用の実装とグロースを伴走。
お客様の検討フェーズに合わせた支援で、
確実な成果を実現します。
ビジネス視点で、AI×データ活用の実装とグロースを伴走。
お客様の検討フェーズに合わせた支援で、確実な成果を実現します。
About Data&AI Offering Suite
包括的なAIオファリングサービス
AI×データ活用で、各課題を解決するワンストップソリューションを提供、
また課題に応じた支援サービスを提供します。
01
課題解決アプローチ
課題解決に貢献する複数のAIエージェントを定義。曖昧なアイデアから具体的なロードマップへ。
02
AI導入支援サービス
業務特化型・業界特化型のAIサービスを構築。実務に即したカスタマイズ導入を支援します。
03
データ & AI基盤
AIを導入・活用するために必要なITインフラ。将来を見据えたスケーラブルな環境を構築。
Our Approach
ビジネス変革を加速し、進化し続ける
「共創」支援サイクル
構想から導入、その先の「進化」まで。
私たちは、お客様のAI活用が一時的な
取り組みで終わることなく、
ビジネス価値を生み出し続けるための
全プロセスを支援します。
Offering Service
オファリングメニュー
オファリングを、目的や役割に応じて4つのカテゴリーで整理しています。
業務ドメイン特化、業界特化、システム開発・運用保守、基盤構築の観点から、
お客様の課題やフェーズに応じた最適な支援をご提供します。
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人事部門
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総務部門
書類審査効率化
課題
短期間で大量の申請書類を確認、定性的な審査を行う業務が高負荷
審査員ごとに判断基準のバラつきが発生解決策
AIによる形式不備検出と定性データのスコアリング自動化で事務局の業務を効率化
効果の一例：
事務局・審査員負担の大幅軽減
AIエージェント開発
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全部門
定型業務改善策立案
課題
定型作業のどこに工数が割かれているかを把握できず、改善余地および改善箇所の特定が困難
改善箇所に対する解決の施策立案ができない、もしくは多大な時間が必要解決策
PC操作ログによる業務可視化＋改善箇所の特定に加え、AIを用いてログと業務の紐付けを行い、AIが改善タスクへの落とし込みと施策立案をサポート
効果の一例：
業務可視化工数の削減 (30％削減)
GenTaskMining
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全部門
シフト表最適化
課題
シフト作成時の自社運用ルールが複雑で作業が属人化
人手によるシフト調整作業に過剰な工数が発生解決策
最適化AIによるシフトの素案・修正案の自動生成。生成AIにより運用時の軽微なルールの追加・変更を実現
効果の一例：
シフト作成業務高速化による作成時間短縮によるコスト削減効果
最適化AI
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全部門
人材育成プログラム運用自動化
課題
社員教育の教材作成・ロールプレイ・評価準備に手間がかかり、コスト増と属人化が発生
解決策
FAQや過去ログからAIがトレーニング教材を生成し、ロールプレイの実施・評価まで自動化
効果の一例：
教材作成の工数削減 AI対応による育成者対応工数削減
OctActor AI
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情報システム部門
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経営企画部門
経営意思決定迅速化
課題
経営情報を用いた意思決定が遅延し事業リスクが増大
経営管理業務の属人化で機会損失が発生解決策
データ・アプリ統合による経営情報の即時分析と業務標準化およびオペレーションの効率化
効果の一例：
経営意思決定 迅速化の実現
Figues(SAP Cloud ERP)
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内部監査部門
内部監査効率化
課題
内部監査の往査業務が暗黙知化・属人化し継承リスクが発生
非効率な事務オペレーションで業務品質が低下解決策
機密情報を外部に出さないローカルAIエージェントによる業務自動化と品質向上を実現
効果の一例：
監査書類の全件チェックや往査部署の倍増が可能に
AIエージェント開発
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製造
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物流・運輸
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流通・小売
物流効率化法対応・配送業務適正化
課題
物流効率化法への対応に必要なデータが不足し、定期報告や改善計画の策定が困難
解決策
配送計画と動態管理の連携により、物流データを一元管理し、
計画策定と業務改善を支援効果の一例：
継続的なサービス品質の向上
OptyLiner
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物流
配送事業収益力向上
課題
車両調達や物流コストの増加により、収益性の低下や利益圧迫が発生
解決策
配送計画の最適化と配車業務の標準化により、
配送キャパ最大化と稼働削減、人材育成の効率化を実現効果の一例：
属人化・コスト増 解消
OptyLiner
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小売/店舗業務
小売業商品補充改善
課題
店舗ごとの商品補充作業の効率・時間のばらつき
現場作業の標準化・教育の困難解決策
カメラ映像をAIによって作業時間・動線をデータ化し、熟練者との比較で標準作業手順・ルートを設計し、展開
効果の一例：
作業動線の最適化による店舗作業時間削減（20-30％削減）
ProcessLens
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地方自治体
観光収益最大化
課題
観光客層の多様化やインバウンド増に対応できず機会損失が発生
イベント等の問合せ対応負荷が高く顧客満足度が低下解決策
問合せログや複数の観光情報を活用・連携し、目的に応じたAIエージェントを短期間で構築、運用やその後の改善までを伴走支援
効果の一例：
機会利益の最大化
SmartRobot/観光AIコンシェルジュ
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情報システム部門
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データガバナンス部門
オンプレAI基盤構築
課題
AIシステム導入における高度な機密性や安全性の確保が困難
クラウド従量課金による運用コスト肥大化解決策
オンプレミス基盤でAIエージェント開発・運用環境を整備し高機密性と予測可能コストを実現
効果の一例：
完全閉域網の基板実装による高度な気密性の担保
Articul8
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製造部門
製造ライン異常検知・判断支援
課題
設備異常の原因特定や初動判断が属人化し、対応の遅延や品質不良が発生
設備状態の変化と品質異常の検知が遅く、生産ライン停止による損失額が増加解決策
異常兆候を検知した時点でAIエージェントが関連ナレッジを自動探索し、原因特定・根拠・次アクションをレポート提示
効果の一例：
異常早期発見、初動スピードUOによる品質向上
AIエージェント開発
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ITインフラ運用部門
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情報システム部門
インシデント初動対応高度化・PoC支援サービス
課題
運用スキル差によるインシデント初動遅延
解決策
Dify上で、RAGによる運用ナレッジとWeb検索を活用し、
インシデントや障害の原因調査と解決策の検索を自動化。対応品質の標準化と初動対応の迅速化を実現。効果の一例：
原因の一次切り分けと解決策の提示を自動化
障害対応迅速化エージェント
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IT部門
システム設計効率化
課題
システムの要件定義や設計が属人的で、手戻りや追加開発コストが発生し利益率が悪化
開発リードタイムの長期化による競争力の低下解決策
AIが上流工程プロセスを標準化し、開発工数の削減や品質の向上を実現
効果の一例：
上流工程の工数削減(10-40％)
Acsim
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IT部門
SIプロジェクト成果物標準化・自動生成
課題
プロジェクトごとに成果物の品質が不均一
ドキュメントの品質が低く不採算リスクが上昇解決策
ソースコードのAI解析で設計書・テストケースを自動生成し、成果物の標準化と効率化を同時に実現
効果の一例：
生産性向上による作成工数の削減 標準化による調査・運用工数削減
C-CodeBlossom
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IT部門
システム移行効率化
課題
レガシーシステムのブラックボックス化でシステム移行コストが増加
レガシーシステムの現状維持による保守・運用コストの増大と運用リスクの上昇解決策
AIによるコード解析でシステムの構造・依存関係を可視化し、移行リスクの特定と計画策定を支援
効果の一例：
移行可否判断までの期間短縮 移行計画策定に必要な作業工数削減最大約85％ 運用保守コストの削減
C-CodeBlossom
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全部門
AIアプリ開発簡易化
課題
堅牢なエンタープライズ要件を満たすAIアプリ開発環境の構築経験が少ない
高度なAI知識を持つ専門人材が不足解決策
堅牢で実績豊富なノーコードのフロー型AIアプリ開発環境の提供
効果の一例：
業務効率化・コスト削減
Benefitter FlowBase
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情報システム部門
システム運用業務改善
課題
システム障害の原因・影響範囲の特定および復旧に時間を要することで、経済的損失リスクが上昇
解決策
システム障害の原因分析を自動化し運用ナレッジを共有・蓄積
効果の一例：
障害発生の初動の迅速化によりコスト削減効果を発揮
StageCrew
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全業種
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DX推進部門
自律型Aエージェント基盤構築
課題
社内DBや業務システムと連携できず、期待した回答が得られない
解決策
複数DBやツールの横断巡回により、依頼から分析・レポート作成まで自動化
効果の一例：
業務横断の情報収集・分析を効率化
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全業種
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DX推進部門
データ分析基盤利用拡大・定着化
課題
分析基盤の活用定着不足
解決策
自走的なデータ活用体制の構築を伴走支援し、目標達成に向けた施策の検討から実施・振り返りまでを一貫して支援。
効果の一例：
現場主導でのデータ活用を促進し、業務課題の解決を加速できる
D-Native
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全業種
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DX推進部門
DMO推進組織設立
課題
DMOの役割・責任不明確による活用停滞
解決策
DMBOKに基づく役割定義と実務課題の整理・解決方針策定を通じて、データマネジメント推進組織の立ち上げ計画を支援。
効果の一例：
DMOの役割・責任・実務範囲を 明確化し、推進体制を整備
D-Native
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全業種
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DX推進部門
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LOB部門
対話型データ分析
課題
BIツール活用における専門スキル依存と属人化による利用拡大の停滞
解決策
自然言語検索BIツールによる
対話型データ分析基盤の構築効果の一例：
BI分析にかかるリードタイムを短縮し、現場主導の迅速な意思決定を実現
D-Native
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データガバナンス部門
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情報システム部門
データカタログ活用推進
課題
社内データの散在・詳細不明による活用停滞
解決策
生成AIによるメタデータの自動生成・データカタログ化とAIエージェントの連携基盤整備。
効果の一例：
生成AIを用いることでメタデータ整備を半自動化し、 担当者の作業負担を大幅に軽減
AI基盤構築 ・データ活用支援サービス
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全部門
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情報システム部門
Difyプライベートクラウド基盤構築
課題
Difyの活用を見据えた、セキュリティ・システム連携におけるデータ漏洩リスクや接続性の課題、および従量課金に伴うコストや運用・柔軟性に関する懸念への対応
解決策
コンテナ技術により、Difyのプライベートネットワーク環境を構築。検証から本番まで、短納期・低コストで提供
効果の一例：
データガバナンスとセキュリティにおける情報漏洩の防止
C-Native
Case Study
ケーススタディ
AI Platform
AI構築支援サービス
AIプラットフォームで、持続的な成長を実現
単発の課題解決から、全社的なAI基盤構築まで。 あらゆるフェーズでサポートし、継続的な価値創出を実現します。
導入支援サービス
テーマ検討・アイデア
創出ワークショップ
業務整理
コンサルティング
データマネジメント
サービス
AI開発環境構築
AI統合プラットフォーム
構築
AIエージェント
検証支援
伴走・定着化支援
AIプラットフォーム
構想策定支援
教育サービス
運用支援
ガバナンス実行支援
AIエージェント実装
AIプラットフォーム導入
STEP 01
現状分析
現行システム状況の把握データ活用システムの コンセプト定義
STEP 02
設計・検討
システムコンセプトを実現するITアーキテクチャ構成、方法論検討
STEP 03
計画策定
マイルストン・スケジュールなど新システムの導入に向けたシナリオ策定
STEP 04
構築支援
データ活用に必要なすべての機能・運用をテンプレート化。全体構想策定てから支援。
Why CTC?
なぜCTCが選ばれるのか
ワンストップ支援
戦略立案からビジネス変革、構築運用まで一気通貫で提供。迅速な課題解決を実現します。
実証済み技術
CTCグループ内外での豊富なプロジェクト実績。検証済みのソリューションで安心して導入できます。
専門人材
AI技術、データ分析、業務知識を持つスペシャリストが、お客様の課題解決を強力にサポートします。