生成AI関連コンサルティング/
人材育成パッケージ

生成AI活用を促進するための
包括的なソリューションを提供

生成AI活用アクセラレーターは
スキルアップNeXtが提供しています

スキルアップNeXt導入実績800社以上

導入実績導入実績

生成AI活用アクセラレーターとは

環境構築から利活用、検証・改善まで、生成AIの組織的活用を成功させるための支援をトータルに行います。

生成AIの導入に不安を感じる、導入したが成果を出すことができない、生成AI活用のポイントがわからない等、さまざまな課題に応え、貴社のビジネスを加速させます。

生成AI活用アクセラレーター

3つの特長

環境の構築から利活用、
評価・改善まで
丸ごと完結

生成AI活用の鍵は環境構築から利活用、検証・改善までのトータルな設計。これによって、検証から構築や利活用フェーズにフィードバック。改善に向けたサイクルを回していきます。

丸ごと完結

環境構築と
法的リスクにも対応した
コンサルティング支援

生成AI利用環境構築から部署・業務・職種別の生成AI活用方法、テーマ策定、法的リスク対策まで、貴社課題に合わせたコンサルティング支援を行います。

小縣 信也

株式会社
スキルアップNeXt

小縣 信也

柿沼 太一

STORIA法律事務所
弁護士

柿沼 太一

アセスメント
リスクの可視化、
改善策をご提案

生成AIの活用に関して、6つの大テーマに沿って、40の評価項目でアセスメントを実施し、リスクを洗い出します。

アセスメント

生成AI活用のロードマップ

環境構築から利活用、検証・改善のフェーズにおいて、コンサルティング、講座、グループワーク、アセスメントなどのサービスを提供。フルパッケージでも一部導入でも課題に合わせて柔軟に対応いたします。また、プロダクト開発コンサルティングではプロダクト設計のためのコンサルティング支援からAIモデル開発の伴走支援まで実施。プロダクトローンチを実現します。

社内利用の対話型生成AI

構築

  • 生成AI活用のビジョンと目標の明確化
  • 技術的・組織的な調査とリソースの評価
  • データの収集と整備
  • モデルの選定とトレーニング

利活用

  • プロンプト習得度の
    向上
  • 生成AI活用シーンの幅を広げる

検証・改善

  • 定期的な
    評価と改善

コンサルティング

プロダクト開発コンサルティング

生成AI活用の課題と効果

生成AIの台頭は、産業全体に大きな変化をもたらし、DXの課題に新たな解決策を提供すると期待されています。今後、生成AIは市場に浸透していくフェーズに入っていきます。その中で、競合からの差別化を図るためには戦略的なアプローチが欠かせません。また、誤った活用は逆効果を招く恐れもあり、生成AIの特性を正しく理解することが重要です。当社は戦略的な支援を提供し、新たなビジネスモデルの構築や競争力の向上に向けた生成AI活用をサポートします。

  • そもそもビジネスに
    どう活かせるか
  • データの不足や
    質の低さ
  • 技術的な
    知識の不足
  • 適切な
    インフラの不足
  • 法的・倫理的問題

課題を解決

  • 新しい
    ビジネスモデル
    の創出
  • 生産効率向上
  • データ分析と
    予測の
    精度向上
  • カスタマー
    エクスペリエンス
    向上
  • 競争力の強化

サービス紹介

構築

1

コンサルティング

環境構築コンサルティング

ニーズに合わせたセキュアな
環境構築をサポート

生成AI活用のための環境構築コンサルティングを行なっています。これまでの実績では、セキュアな環境が必要なRAGの導入において、パターンの洗い出しやアーキテクチャ素案の作成などを通じて、環境構築の意思決定をサポートしてきました。

また、Azure OpenAI Serviceによる実業務に即した環境構築をサポート。お客様のニーズに合わせたセキュアな環境構築をお手伝いします。

【主な内容】
・条件の整理
・必要機能の整理
・システム構成構築パターンの整理
・システム構成案のレビュー

環境構築コンサルティング

Case 01

機密情報を含むRAG環境構築
社内の対話型生成AI環境にRAG(Retrieval-Augmented Generation)を取り入れたいが、機密情報が多く含まれているため、セキュアな環境がマスト要件だった。自社ではRAG環境構築の知見があまりないことから、パターンの洗い出し、メリットデメリットの整理、アーキテクチャ素案作成などを行い、環境構築の意思決定をサポートした。

Case 02

Azure OpenAI Serviceによる実業務に即した環境構築
全社でAzure OpenAI Serviceの利用が決まり、担当者は実業務にどう活用するか調査・検討をするミッションを与えらえた。自社にあった環境構築の方法を模索していたため、Azure・生成AIに関する知識の底上げをしながら、自社環境に最適な環境構築をディスカッションを通して策定をした。

2

講座

大規模言語モデル(LLM)
利活用講座

環境構築からプロンプト
エンジニアリングを身につける

大規模言語モデルに与える指示をプロンプトといいます。大規模言語モデルの能力を引き出すためには、プロンプトの書き方を工夫する必要があり、その技術をプロンプトエンジニアリングといいます。

本講座ではGPTをはじめとした大規模言語モデルの仕組みや使い方を学び豊富なハンズオンで実践力を身につけます。

詳しく見る

大規模言語モデル(LLM)利活用講座

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3

講座

Azure OpenAI Serviceを
用いたRAG構築講座

ローコードで独自のRAGを構築し、
生成AIの応答精度を向上させる

この講座では、Azure OpenAI Serviceを活用して、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を構築し、カスタマイズする方法を学びます。

Python の知識がなくても参加でき、RAG の基本から応用までを学ぶことができます。実践的なハンズオンを通じて、生成 AI がより正確な回答を返す仕組みを体験できます。

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Azure OpenAI Serviceを用いたRAG環境構築講座

詳しく見る

4

コンサルティング

法的リスク対策
コンサルティング

専門家によるコンサルティングで
法的観点から生成AI構築を支援

AI知財・契約のコンサルティングで知識を身につけ、データ・AI法務の専門家・柿沼太一弁護士率いるSTORIA法律事務所が法的観点で生成AI構築を支援します。

柿沼 太一

柿沼 太一

専門分野はスタートアップ法務及びデータ・AI法務。現在、様々なジャンル(医療・製造業・プラットフォーム型等)のAIスタートアップを、顧問弁護士として多数サポートしている。経済産業省「AI・データ契約ガイドライン」検討会検討委員(~2018.3)。日本ディープラーニング協会(JDLA)理事(2023・7~)。「第2回 IP BASE AWARD」知財専門家部門グランプリを受賞(2021)。
一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)の「生成AIの利用ガイドライン」の検討にも参加。

法的リスク対策コンサルティング

利活用

5

講座

ビジネスパーソンのための
対話型生成AI講座

対話型生成AIを基礎から学び使いこなす

文章要約、翻訳、記事の作成などのタスクを実行できる「対話型生成AI」。業界や業種を問わない汎用性を持っていますが、タスク実行の精度は、指示(プロンプト)の出し方によって大きく変わります。

本講座では、ChatGPTを含めた対話型AIを利用するうえで必要となるプロンプトエンジニアリングの基礎知識を学びます。

詳しく見る

ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座

詳しく見る

6

講座

生成AIアイデアソン講座

生成AI活用の新しいアイデアを見つけよう

生成AIを活用できるケースを作成し、受講者で共有し合うことで活用アイデア発想の勘所を理解します。さらに講師からのフィードバックにより精度の高い活用テーマを確立します。

【主な内容】
・生成AI活用アイデア発想のフレームワークを学ぶ(講義)
・生成AI活用アイデアの作成・プロンプト(個人ワーク)
・活用アイデアのグループ発表・意見交換
・全体発表(1グループ最大5テーマ)、講師からの講評
・質疑応答

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生成AIアイデアソン講座

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検証・改善

7

コンサルティング

導入後アセスメント

リスクを洗い出し、利活用、
環境構築フェーズの改善につなげる

6つの大テーマに沿って、40の評価項目でアセスメントを実施し、リスクを洗い出します。

【アセスメント項目例】
・大項目:セキュリティ
・項目:プロンプトインジェクションへのロバスト性
・詳細:悪意のあるプロンプトが入力された場合に、その悪意を検知し、コンテンツ生成を拒否することを確認する
・検証に必要なもの:利用マニュアル、ユーザアカウント

導入後アセスメント

コンサルティング

プロダクト開発
コンサルティング

プロダクト設計コンサルティングから
AIモデル開発の伴走支援まで

プロダクト開発コンサルティングでは以下のような支援を行なっています。

【Phase1】
サービス・プロダクト価値の整理・検討
・インプット
・アイディエーション
・サービスコンセプト策定、価値定義
・調査
・サービス・データプロダクトの方向性を確定

【Phase2】
サービス設計・要求整理
・PoC検討、実行支援、評価:コンセプトの検証設計および実行支援
・UX設計、コミュニケーション設計:サービス化に向けた顧客体験
・開発要求整理:開発に対する要求を整理

【Phase3】
プロダクトマネジメント
・開発ディレクション:開発の伴走
・プロジェクト管理ご支援(主に該当部分のみ)

プロダクト開発コンサルティング

Case 01

商品デザインのデータベースと組み合わせて開発プロセスを変革
商品デザインのデータベースと組み合わせて開発スピードを大幅に向上させた。また、パッケージ案の好感度予測や視線分析など、さまざまな活用を行なった。今後は機能改善や要望に応えたバージョンアップを行い、より複雑なパッケージデザインに対応し、顧客に響くデザインを提供していく予定。

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生成AIに関する、導入・活用・改善まで
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