我们响应 April Dream，将 4 月 1 日定为发表梦想的日子。这份新闻稿是株式会社 atarayo（总公司：东京都港区，代表取缔役：加藤丈峰）的梦想。 ## AI 技术日々进步，然而业务课题仍如去年般存在。 新的 AI 模型接连发布，AI 代理和自动化工具不断涌现，数据基础设施的建置成本也大幅下降。AI 和数据的技术环境与一年前相比，取得了无与伦比的进步。然而，「AI 理论上能做到的事」与「AI 实际产生业务价值」之间，依然存在巨大鸿沟。 即使完善了仪表板，却仅每月浏览一次，并未用于经营决策。即使自动生成了报告，也未列入销售会议议程。即使导入了 AI 工具，也仅限部分员工试用，业务流程并无改变。问题不在于技术不足。而是将技术转化为业务成果的设计与运行，未能跟上。 我们的梦想是，创造一个 AI 和数据「导入即止」的现象不再，所有企业都能实现业务价值的社会。 ## atarayo 的措施：连接技术与业务成果的设计，并伴随至成果实现 为弥合此一鸿沟，我们采取了两种方法。 第一是将数据转化为决策的「Data to Decision」。我们与客户共同设计从数据集成、分析到决策、运行的一贯化机制，确保不会「分析即止」。我们的设计目标不仅是交付仪表板，更是让决策能依据数据改变，并实际运行措施的状态。 第二是「AI 原生业务设计」，即以 AI 为前提重新设计整个业务流程。我们并非将 AI 插入现有业务的一部分，而是思考「如果以 AI 为前提从零开始建构这项业务会如何」，并重新组合整个流程。 为了确保这些努力不会「交付即止」，我们深入客户内部，掌握业务实际情况，提供从问题定义到 AI 实施、数据应用机制创建、运营改进的一贯化协作支持体制。 ## 现场正在发生的变化 这些举措已在跨行业的现场取得了成果。 - 在律师事务所，我们支持在债权回收、债务整理、加班费请求等广泛业务领域中应用 AI 和数据。通过 AI 判断回收优先级提高回收率，大幅削减证据整理和文档制作工时，并将过去依赖个人经验判断的业务结构化，实现律师将时间投入于真正需要专注的判断业务的体制。 - 在电子商务领域，我们集成并利用大量客户数据，大幅缩短数据汇整的前置时间。我们创建了分析结果直接反映经营决策的运营机制。这也通过多数据源集成提高了客户获取效率，并提升了电子邮件行销活动的销售贡献度。 - 在旅游业，我们通过分析和可视化预订数据和客户行为数据，支持提升行销策略的精准度。我们正在创建数据驱动决策在现场扎根的机制。 - 在制造业，我们利用内部累积的数据，将资深人员的专业知识融入 AI，以规划产品。