continova

Continuous Innovation in Data & AI.

AIとデータを使いこなせる組織をつくる

AIを導入したが現場で使われていない、データはあるが意思決定に活かせていない。こうした課題に対して業務に合わせた仕組みづくりと研修、導入後の改善を行い、業務の品質と生産性の向上につなげます。

01 ― Services

支援内容

社員の作業をAIが支え、人が確認と判断を担う形で、業務の品質を高めるAI導入とデータ活用を支援します。

AI・データ活用の全体像

現在の状況に合わせて、必要なところから支援します。

AI・データ活用の全体像 — 現在の状況に合わせて、必要なところから支援します。
AI導入前 AI導入・業務実装 AI活用・定着 データ活用・意思決定
課題
  • どの業務から始めるか決まらない
  • 投資の優先順位がついていない
  • AIを導入しても業務で使われない
  • 人とAIの役割・確認手順が曖昧
  • 活用が一部の社員に限られる
  • 使い方や困りごとが共有されない
  • データを施策・投資の判断に活かせない
  • 分析の経緯や定義が残っていない
支援内容
  • 業務の整理と優先順位づけ
  • 小さな検証と効果の確認
  • 人とAIの役割分担の設計
  • ツールと確認手順の業務への組み込み
  • 実務を題材にした研修
  • 現場社員への伴走支援と継続的な改善
  • KPI設計・可視化・分析・効果検証
  • 分析の経緯やデータ定義の記録
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  1. AI導入前

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    課題
    • どの業務から始めるか決まらない
    • 投資の優先順位がついていない
    支援内容
    • 業務の整理と優先順位づけ
    • 小さな検証と効果の確認
  2. AI導入・業務実装

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    課題
    • AIを導入しても業務で使われない
    • 人とAIの役割・確認手順が曖昧
    支援内容
    • 人とAIの役割分担の設計
    • ツールと確認手順の業務への組み込み
  3. AI活用・定着

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    課題
    • 活用が一部の社員に限られる
    • 使い方や困りごとが共有されない
    支援内容
    • 実務を題材にした研修
    • 現場社員への伴走支援と継続的な改善
  4. データ活用・意思決定

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    課題
    • データを施策・投資の判断に活かせない
    • 分析の経緯や定義が残っていない
    支援内容
    • KPI設計・可視化・分析・効果検証
    • 分析の経緯やデータ定義の記録

データ活用・意思決定の支援は、AI導入の有無にかかわらず、どの段階からでも始められます。

支援によって目指す変化のイメージです。

課題

AIを活用したいが、どの業務から始めるかが決まっていない

Before:どの業務から始めるか決まらない。優先順位がついていない。
After:業務を整理し、小さく試す。結果をもとに広げるか判断する。
やること
業務の流れを整理してAIが効く作業を洗い出し、効果を確かめやすい業務から小さく試します。
期待できる変化
投資する業務の優先順位が決まり、試した結果をもとに広げるかどうかを判断できるようになります。
課題

AIを導入したが、現場の業務で使われていない

Before:AIを導入しただけ。日々の業務で使われていない。
After:人とAIが協業する。業務の品質・生産性を高める。人とAIが一緒に作り、見直す。
やること
AIに任せる作業と人が確認・判断する作業を分け、プロンプトやツール、レビューの手順を日々の業務の流れに組み込みます。
期待できる変化
個人の工夫に頼っていたAI活用が組織の共通の手順になり、見過ごされていたミスやリスクに作業の途中で気づけるようになります。
課題

AIを使いこなせる社員が一部に限られている

Before:AIを使える人が一部だけ。使い方が共有されていない。
After:研修と伴走支援で活用を広げる。現場の声で使い方を改善する。
やること
実際の業務を題材にした研修に加え、現場社員の使用感や困りごとを定期的に伺いながら、日々の業務でのAI活用と仕組みの改善に伴走します。
期待できる変化
活用が一部の社員に偏らず、現場が自分たちで使い方や仕組みを見直せる組織になります。
課題

データはあるが、意思決定に活かせていない

Before:データを判断に活かせていない。分析の経緯が残っていない。
After:分析を施策や投資の判断に活かす。目的・経緯・定義を記録する。
やること
予測、効果検証、KPI設計、ダッシュボード構築などをチームに入って一緒に進め、分析の目的や経緯、データの定義を記録として残します。
期待できる変化
施策や投資の判断をデータで裏づけられるようになり、担当者が変わっても分析を続けられます。
02 ― About
Kyoichi Murakami

村上 響一

Kyoichi Murakami  ·  Data & AI Consultant

株式会社ブレインパッド、株式会社電通クロスブレインにて、データサイエンティスト / マーケティングアナリストとして約5年従事。機械学習・NLP・因果推論などの分析と、KPI設計・ファネル分析・顧客理解などのマーケティング分析で、課題整理・実装・運用改善を担当してきた。

2026年に独立。AIとデータの活用を検証で終わらせず、現場の業務に定着させる支援を行っている。

趣味:オーケストラ(コントラバス)。好きな交響曲はマーラーの第7番。

2021 — 2023
Data Scientist
株式会社ブレインパッド
2023 — 2026
Marketing Analyst / Project Lead
株式会社電通クロスブレイン
2026 —
Data & AI Consultant
continova · 独立
Focus Areas
NLP / RecommenderMachine LearningLLM & AI AgentsDashboard / BIPython / SQL
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03 ― Contact

まずは お話を聞かせてください。

初回のご相談は無料です。具体的な業務を伺って、現状や困りごと、ご要望を整理します。そのうえで、支援の内容や費用を含め、今後の進め方を一緒に考えます。