ユースケースの始め方
どのユースケースも効果を測定するパイロットから始まります
成果は組織ごとのデータによって異なります。そのためMTKは、最初に評価指標を合意し、その現状値を記録します。
その後、6週間のAIパイロットで貴社のデータを使ってユースケースを運用し、記録した現状値と比較して評価します。
注目の活用事例
すべての部門の業務運営をひとつの基盤で
複数の事業部を持つ企業では、部門ごとにCRM、スプレッドシート、目標を別々に管理しています。同じ顧客が二重に登録され、報告のたびにデータ抽出と通貨換算が必要になります。
複数の事業部・部門・チームを持つ企業の、営業・業務・財務の責任者を対象としています。
紐づけ
全社データは元の場所のまま読み取り、元システムのIDで紐づけます。
参照範囲
すべてのレコードが組織ツリー上に位置づけられ、ロールごとに参照できる範囲が決まります。
目標
目標は単一の報告通貨で、組織ツリーの上位から下位へ配分されます。
承認
エージェントが更新内容やレポートを提案し、人が適用します。
注目の活用事例
ひとつのコントロールタワーで回す輸送オペレーション
受注は電話やチャットで届き、配車担当者はスプレッドシートで計画を立て、配達証明は写真や紙で残されています。どのトラックが空いていて法令上も運行できるのかは、誰かが電話で確認するまでわかりません。
運送事業者と、自社で車両を運用する企業を対象としています。
運行案
AIアシスタントが当日の輸送案件から、複数地点を回る運行の案を作成します。
チェック
運行を指示する前に、書類・運転時間・休暇・積載量をチェックします。
配達
ドライバーは到着・積込・配達をスマートフォンアプリで記録します。オフラインでも記録できます。
承認
配車担当者がすべての運行を承認し、荷主はそれぞれ自社分の配達証明を受け取ります。
注目の活用事例
仕入先の書類から受領署名まで、コイルごとに追跡
コイル明細は仕入先の書類から手入力され、自社在庫と預かり在庫が同じラックに置かれ、会計データは二重に入力されています。与信チェックでは、承認済みで未請求の受注が見落とされます。
鋼板コイルの輸入業者、加工業者、流通業者を対象としています。
読み取り
AIが仕入先の書類からコイル明細の案を作成し、各値の出典を示します。
入荷
担当者がスマートフォンで、コイルごとにスキャン・計量・タグ付けを行います。
チェック
受注は在庫・与信・下限価格のチェックを経て処理されます。
承認
指名された担当者が承認し、仕訳は会計ソフトに連携されます。
注目の活用事例
すべての指摘に根拠を示すデータセンター設計レビュー
データセンターの設計では、電源と冷却の系統が図面・機器表・仕様書にまたがって記載されています。レビュー担当者は、機器の保守時や故障時にもすべての経路が維持されることを手作業で確認し、改訂のたびにその確認を繰り返しています。
設計レビュー担当者、設備設計エンジニア、データセンター開発事業者、コミッショニングやデューデリジェンスのチームを対象としています。
読み取り
図面・機器表・仕様書をひとつの設計モデルに統合します。各値は、出典となるページ、図面要素、セルに紐づきます。
チェック
ルールに従って機器を1つずつ順に停止状態とみなし、電源や冷却が失われる箇所をたどって、単一障害点と容量不足を指摘します。
比較
改訂ごとに前の版と比較し、その改訂で新たに生じた指摘と解消された指摘を明確にします。
承認
レビュー担当者が理由を添えて指摘ごとに採用か却下かを決め、その改訂を承認します。すべての判断は記録されます。
予測と計画
販売・在庫・資金の意思決定に使われる予測です。
需要予測
販売実績をもとに、製品・チャネル・地域別に予測します。
効果の指標
現行手法と比べた予測誤差
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Predictive
対象業界: 製造 · 小売・消費財
在庫最適化
需要予測と仕入先のリードタイムから、発注点と安全在庫を算出します。
効果の指標
在庫回転率と欠品率
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Predictive
対象業界: 流通・物流 · 小売・消費財
資金繰り予測
受注・売掛金・支払予定から、入出金を予測します。
効果の指標
資金の予測と実績の差
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Predictive
対象業界: 全業界
保全と異常検知
設備やメーターのデータにもとづく早期警告です。
予知保全
センサーデータと保全履歴から、設備故障を早期に警告します。
効果の指標
計画外停止時間
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Predictive
対象業界: 製造 · エネルギー・公益
エネルギー異常検知
使用量が拠点ごとの平常時のパターンから外れたときにアラートを出し、解決まで追跡します。
効果の指標
解決したアラート数と回避できた無駄な使用量（kWh）
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Energy
対象業界: 製造
エネルギーと排出量
工場・ビル・小売チェーンのエネルギー使用量、電力負荷、報告に対応します。
エネルギー監視
拠点・ライン・設備のメーターデータをひとつの画面に集約します。
効果の指標
エネルギー原単位
提供体制
データ・AI基盤
MTK Energy
対象業界: 小売・消費財 · 建設・不動産
電力負荷予測
1時間単位で電力負荷を予測し、時間を調整できる作業をオフピークの時間帯に移します。
効果の指標
時間帯別の電力コスト
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Energy
対象業界: 製造 · エネルギー・公益
エネルギー・排出量報告
計測データから、社内向けと規制対応のエネルギー使用量・排出量レポートを作成します。
効果の指標
報告書1件あたりの作成時間
提供体制
データ・AI基盤
MTK Energy
対象業界: 製造 · エネルギー・公益
受注から入金までのプロセスと承認
AIが判断の準備を整え、人が承認します。
与信確認後の出荷指示
エージェントが与信限度額、期日超過の売掛金、在庫を確認して判断案を示し、担当者が出荷指示を承認します。
効果の指標
受注の修正件数と期日超過の売掛金
提供体制
業務AI・エージェント
MTK ERP
対象業界: 流通・物流
支払遅延の予測
売掛金を支払リスクの高い順に並べ、回収担当チームが優先すべき取引先から連絡できるようにします。
効果の指標
売上債権回転日数（DSO）
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Predictive
対象業界: 流通・物流
AIレビュー付きの承認ワークフロー
AIが申請ごとに要点をまとめて異常を指摘するため、承認者は関連する事実を手元にそろえたうえで判断できます。
効果の指標
承認にかかる時間
提供体制
インテリジェント業務システム
MTK ERP
対象業界: 建設・不動産
文書とAIアシスタント
文書を読み取って確認し、出典を示して質問に答えるAIです。
文書処理AI
請求書・注文書・契約書を読み取って構造化データにし、確信度の低い項目は人の確認に回します。
効果の指標
文書1件あたりの処理時間
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Intelligence
対象業界: 流通・物流 · 建設・不動産
社内ナレッジアシスタント
社内の文書や規程をもとに回答し、回答ごとに出典へのリンクを示します。
効果の指標
回答を見つけるまでの時間
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Intelligence
対象業界: エネルギー・公益
データセンター設計レビュー
図面・機器表・仕様書をひとつの設計モデルに読み込み、電源と冷却の単一障害点をチェックします。指摘にはそれぞれ根拠を示します。
効果の指標
設計改訂1回あたりのレビュー時間
提供体制
業務AI・エージェント
MTK Intelligence
対象業界: 建設・不動産
AI営業アシスタント
営業チームが最新の販売データに質問すると、元のレコードまでたどれる数値が返ってきます。
効果の指標
数値を得るまでの時間
提供体制
インテリジェント業務システム
MTK ERP
対象業界: 小売・消費財
輸送オペレーション
AIが案を作成し人が判断する、運行計画・配車・配達証明の仕組みです。
効果の指標
配車計画の時間と、配達証明が確定するまでの時間
提供体制
業務AI・エージェント
MTK ERP
対象業界: 流通・物流
データ、ERP、AIガバナンス
ほかの活用事例を支える基盤です。
業務データをひとつのモデルに統合
ERP、CRM、ファイルのデータをひとつのモデルに統合し、ダッシュボードとAIが各KPIの同じ定義を使えるようにします。
効果の指標
解消した重複KPI定義
提供体制
データ・AI基盤
MTK Intelligence
対象業界: 建設・不動産
効果の指標
部門別の加重パイプラインと締め処理にかかる日数
提供体制
インテリジェント業務システム
MTK ERP
対象業界: 全業界
効果の指標
受注処理時間
提供体制
インテリジェント業務システム
MTK ERP
対象業界: 製造 · 流通・物流
AIガバナンスの初期整備
最初のモデルを利用者に届ける前に、ユースケース台帳、AIポリシー、評価テスト、意思決定ログを整備します。
効果の指標
責任者を明確にしたユースケース
提供体制
AI戦略・変革支援
MTK Intelligence
対象業界: 全業界
