背景、課題、実装、成果が伝わる形で整理しています。
品質改善の判断を早めるAI運用基盤を整備しました。
10週間で初回導入
品質責任者1名、現場担当2名、Algoboa 2名
既存の品質記録を活かしながら、監査で追える履歴を残すこと
原因分析の進め方が担当者ごとにぶれ、熟練者の知見も個人に寄っていました。
品質記録を横断参照するRAG、5Mの調査フロー、レビュー履歴を一体で構築しました。
営業と掲載運用をつなぐ共通基盤を再設計しました。
14週間で基盤を刷新
営業責任者1名、運用担当2名、Algoboa 2名
掲載停止や情報差異を防ぎながら、複数媒体との同期を維持すること
部門間のやり取りが増えやすく、社内処理の遅れが顧客対応にも影響していました。
物件データ、掲載フロー、管理画面、外部連携をまとめて再構成しました。
新規事業チームの日常運営を支えるAI業務基盤を設計しました。
12週間で利用開始
事業開発3名、Algoboa 2名
仮説が変わりやすい環境でも、学びと判断履歴を残し続けること
調査から要件化、実行までの流れがつながらず、AI活用も個人依存でした。
仮説整理画面、RAG、判断メモ生成、実行キューを一体で実装しました。
似たテーマで、設計や運用をどう整理するかを記事でも確認できます。
要件化の前段階でも、最初のプロダクトにすべき範囲を初回相談で整理します。