homulaの製品・サービス一覧

自動車部品メーカーでの開発支援にて、「生成AI」を導入いただいた事例を ご紹介いたします。 同社では、自動車部品の設計において、過去の設計データが統合されて おらず、類似設計の再利用が困難でした。 そこでエージェント型RAGを活用し、設計データ・CAEシミュレーション結果・ 部品特性データを統合。設計時間を短縮し、製品開発スピードを向上しました。 【事例概要】 ■課題 ・CAEシミュレーションのパラメータ調整に時間がかかる ・設計変更の影響範囲を事前に予測できず、試作回数が増加 ■成果 ・試作回数を半分まで削減し、コストダウンを実現 ・CAE解析の最適化により、シミュレーション精度を向上 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

電子部品メーカーでの開発支援にて、「生成AI」を導入いただいた事例を ご紹介いたします。 同社では回路設計時、各製品ごとに適用すべき設計ルールが異なり、 ルールチェックに時間がかかるという課題がありました。 そこでエージェント型RAGを活用し、回路設計ルール・過去の設計データ・ 不具合事例を統合。設計ミスを事前に検出し、修正コストを削減しました。 【事例概要】 ■課題 ・設計ミスが発生すると、試作段階での修正コストが高騰 ・ベテランのレビュー負担が増加 ■成果 ・ルールチェックの自動化により、設計工数を30％削減 ・設計ナレッジの標準化により、新人の立ち上がりを加速 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

大手電子部品メーカーでの開発支援にて、「生成AI」を導入いただいた 事例をご紹介いたします。 同社では、専門的なツールに対し、通常のRAGでは回答精度が不足している という課題がありました。 そこで、エージェント型RAGを活用した高度な設計支援ツールを構築。 過去設計データの学習と新設計案の性能予測を実現しました。 【事例概要】 ■課題 ・専門的なツールに対し、通常のRAGでは回答精度が不足 ・設計支援で電気・機械特性データを統合的に活用する必要がある ■成果 ・設計ミスの早期発見と防止 ・設計時間の短縮 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

人材系新規事業部門の法務にて、「生成AI」を導入いただいた事例を ご紹介いたします。 同部門では、取引先ごとに異なる契約書のチェックに時間がかかり、 契約締結のボトルネックになっていました。 そこで、RAGモデルを活用し、過去の契約書データベースと連携する AIエージェントを導入。契約書レビュー時間を60％削減しました。 【事例概要】 ■課題 ・重要な契約条項の見落としリスクがあり、レビュー精度が不安定 ・類似契約のナレッジが活用されず、毎回ゼロからレビューが必要 ■成果 ・2カ月でPoC完了し、3カ月目に本格運用開始 ・法務部門の負担を軽減し、営業スピードを向上 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

大手製造業でのナレッジ管理において、「生成AI」を導入いただいた事例を ご紹介いたします。 同社では、社内ナレッジ管理の非効率性による作業時間の増加という 課題がありました。 そこで、エージェント型RAGシステムを導入し、社内知識ベース(規程、 マニュアル、Q＆A履歴など)を統合。対応時間の即時回答化を実現しました。 【事例概要】 ■課題 ・重複業務プロセスによる人件費の増大 ・問い合わせ対応の負荷増大 ■成果 ・問い合わせ対応の負荷増大 ・情報連携の効率化とナレッジ更新のリアルタイム化 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

製造業(生産部門)でのナレッジ整理にて、「生成AI」を導入いただいた 事例をご紹介いたします。 同社では、製造工程のトラブル対応マニュアルが分散し、必要な情報を 探すのに時間がかかっていました。 そこで、RAGを活用したAIエージェントを導入し、工場内のマニュアル・ トラブル事例データベースを統合。トラブル対応時間を短縮できました。 【事例概要】 ■課題 ・若手エンジニアの知識不足によりベテラン社員の負担が集中 ・過去の事例を体系的に管理できておらず、属人的な対応になっている ■成果 ・新人エンジニアの対応力向上により、ベテラン社員の負担軽減 ・トラブル対応時間を短縮し、生産ラインのダウンタイムを削減 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

消費財メーカーのCSにて、「生成AI」を導入いただいた事例を ご紹介いたします。 同社では、カスタマーサポートでのナレッジ共有が非効率という 課題がありました。 そこで、RAGを活用してナレッジデータベースを構築。情報検索・共有の 迅速化や、新規メンバーのオンボーディング効率化を実現しました。 【事例概要】 ■課題 ・カスタマーサポートでのナレッジ共有が非効率 ・新規メンバーのオンボーディングに時間がかかる ■成果 ・情報検索・共有の迅速化 ・回答の一貫性向上 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

産業機械メーカーにおいて、AIチャットボットを導入し、問い合わせ対応の自動化と営業効率の向上を実現 した事例です。 課題 製品仕様やカスタマイズに関する問い合わせが多く、営業・技術担当者の対応負担が増大。 繰り返しの問い合わせが多く、人的リソースの圧迫 により、新規リード対応が後回しになっていた。 営業担当者への引き継ぎが手作業で行われ、対応のスピードが遅かった。 施策 AIチャットボット導入：製品マニュアル・FAQを学習したAIを活用し、基本的な問い合わせを24時間対応可能に。 CRM連携：問い合わせ内容をリアルタイムで記録し、確度の高いリードを自動的に営業に引き継ぐ。 成果 問い合わせ対応の70%を自動化し、営業・技術担当者の負担を軽減。 リード対応のスピードが向上し、商談化率が 40%増加。

精密部品メーカーにおいて、AI FAQシステムを導入し、技術サポート業務の負担を削減するとともに、問い合わせ対応を最適化 した事例です。 課題 製品の技術仕様や適用範囲に関する専門的な問い合わせが頻発 し、技術担当者の対応負担が増加。 既存のFAQが整理されておらず、顧客が必要な情報を迅速に見つけられない 状態だった。 施策 AI FAQシステム導入：過去の問い合わせデータを学習し、顧客が自己解決できるFAQシステムを構築。 CRM連携：FAQの閲覧履歴を記録し、関心度の高いリードを営業が優先対応できる仕組みを整備。 成果 FAQページの閲覧数が3倍増し、問い合わせ前の自己解決率が 50%向上。 技術サポートの負担が40%削減 し、営業フォローへのリソース配分が可能に。

電子部品メーカーにおいて、AIを活用したドキュメント検索システムを導入し、営業の情報取得スピードを向上させることで、提案力と成約率を向上 させた事例です。 課題 製品仕様書や技術資料が膨大で、営業担当者が必要な情報を探すのに時間がかかっていた。 過去の提案資料や類似案件のナレッジが営業間で共有されておらず、商談時の情報活用が非効率 だった。 施策 AIドキュメント検索システム導入：提案資料・技術マニュアルをAIが自動分類し、営業が即座に検索可能な環境を構築。 CRM統合：営業が検索した資料の履歴を記録し、案件ごとの提案精度を向上。 成果 営業の情報取得時間が60%短縮 し、商談の進捗がスムーズに。 提案精度が向上し、成約率が25%増加。

Agens（エージェンス）は、ビジネスパーソンのコミュニケーションから生じるタスクのストレスを解放するAIエージェント・プラットフォームです。 会議、メール、チャットなど多様なコミュニケーションチャネルの文脈を理解し、発生したタスクやToDoを自動的に抽出・実行します。ミーティングの議事録が自動生成され、その中で約束した資料送付や調査など、ToDo・宿題が即座に抽出されるだけでなく、AIエージェントが自律的にそれらの作業を実行します。過去のクライアントとのコミュニケーション履歴や社内ナレッジベースを参照しながら、高品質なアウトプットを瞬時に生成し、クライアントや同僚へスムーズにレスポンスすることが可能です。 Agensは単なるチャットボットではなく、あなたに代わってタスクを実行する「優秀な部下」として機能します。自律型エージェント技術により、社内外のナレッジベースやワークフローと連携し、ビジネスの文脈を理解した上で適切なアウトプットを提供します。

多忙な中間管理職部長クラスのお客様にて、『Agens』を導入いただいた 事例をご紹介いたします。 以前は会議1件あたり30-45分の後処理や、チーム管理と上層部報告の 板挟みなどの課題がありました。 導入したことにより、会議後の処理時間が90％削減し、結果として 週15-20時間の創出が可能となりました。 【課題/時間消費】 ■1日6-8件の会議で情報過多 ■会議1件あたり30-45分の後処理 ■週30-40件のフォローアップタスク ■チーム管理と上層部報告の板挟み ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

大企業のエンタープライズ営業に、AIエージェント・プラットフォーム 『Agens』を導入いただいた事例をご紹介いたいます。 同社では、CRM更新に1日1時間以上の時間消費や、顧客情報が複数ツールに 分散されているなどの課題がありました。 顧客情報調査などに使用することで、準備・情報収集時間を75%削減する ことができました。 【課題/時間消費】 ■1日60-100件のコミュニケーション ■CRM更新に1日1時間以上 ■商談準備 ■フォローに週8時間 ■顧客情報が複数ツールに分散 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

ハイタッチ型カスタマーサクセス担当にて、『Agens』を導入いただいた 事例をご紹介いたします。 以前は、40-50社の顧客アカウントの管理や、チケット対応・問題解決に 追われるなどの課題がありました。 導入後はタスク自動実行やクライアント関係管理などに使用することで、 対応準備時間を70％削減することができ、更新率が25％アップしました。 【現状の課題/時間消費】 ■40-50社の顧客アカウント管理 ■1日3-4件のカスタマーミーティング ■チケット対応・問題解決に追われる ■製品利用データと会話の統合必要 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

クロスファンクショナルなPM/PdMに、AIエージェント・プラットフォーム 『Agens』を導入した事例をご紹介いたします。 課題として、1日20件以上の意思決定と承認、また、週15時間以上の ステータス確認などに時間を消費しておりました。 プロジェクト進捗の自動追跡などに使用することで、情報収集や整理時間を 60％削減、プロジェクト効率を20％向上させることができました。 【課題/時間消費】 ■複数プロジェクト・チームの管理 ■1日20件以上の意思決定と承認 ■週15時間以上のステータス確認 ■5つ以上のツールを日常利用 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

投資ファンドVCパートナーへ、『Agens』を導入した事例をご紹介いたします。 導入前の課題として、複数業界の最新動向追跡や、週10-15件の スタートアップ面談、高度な意思決定の連続などの時間消費などがありました。 導入後は、自動調査や分析機能を活用。調査時間を週15時間削減でき、 投資判断時間を40％短縮することができました。 【課題/時間消費】 ■週10-15件のスタートアップ面談 ■膨大な調査レポート分析 ■複数業界の最新動向追跡 ■高度な意思決定の連続 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

経営コンサルタントにて、『Agens』を導入した事例をご紹介いたします。 複数クライアントの並行対応や、クライアント別情報管理が複雑などの 課題を抱えており、コンテキスト理解エンジンやレポート・分析の 自動生成、クライアント情報の統合管理として使用。 クライアント満足度が20％アップし、分析の質と深さの向上を実現しました。 【課題/時間消費】 ■複数クライアントの並行対応 ■週20時間以上のレポート作成 ■業界調査と分析作業が大半 ■クライアント別情報管理が複雑 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

法人向けプロフェッショナルサービス提供者にて、『Agens』を 導入した事例をご紹介いたします。 導入先では、厳格な期限と品質要件や、契約・提案書作成に 週10時間を消費するなどの課題を抱えておりました。 そこで、自動ドキュメント生成や知識ベース連携などにより、 サービス提供効率が30％向上。ドキュメント作成時間も60％ 削減することができました。 【課題/時間消費】 ■1日5-7件のクライアント対応 ■契約・提案書作成に週10時間 ■専門知識の頻繁な参照と適用 ■厳格な期限と品質要件 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、株式会社homulaが提供する「生成AI PoC支援サービス」 をご紹介しております。 生成AI導入支援サービスのご案内をはじめ、生成AIのプルーフオブコンセプト (PoC)を成功に導くための7つの詳細なステップを解説。 テーラーメイド/ワンストップなサポートから、局所的なコンサル/ データ分析/開発/インフラ導入/マーケティング運用まで対応いたします。 まずはお気軽にご相談ください。 【掲載項目(抜粋)】 ■LLMの本質を理解する：成功への第一歩 ■全社を巻き込む：課題の特定と優先順位付け ■データの準備状況を確認：PoCの成否を左右する要因 ■クロスファンクショナルチームの編成：多様性がもたらす力 ■PoCの適切な順序付け：戦略的アプローチ ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、AIのポテンシャルを最大限に引き出し、PoCから本番環境へ 効果的に移行するための包括的なフレームワークを詳しく解説しております。 AI導入の課題である、標準化されたプロセスの不足・適切なツールの 欠如・自動化されたパイプラインの未整備について掲載。 導入を検討されている方などは、ぜひご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■生成AI導入支援サービスのご案内 ■AI導入の課題 ■Evals(評価): LLMのパフォーマンスを正確に測定 ■RAG(検索補強生成)：先進の外部知識を効果的に統合 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、CRMデータエンリッチメントの課題と、LeedScopeによる 解決策について詳しく解説しております。 データカバレッジの不足や、データの陳腐化、手動作業の負担といった 一般的なCRM設定の問題点を掲載。 また、LeedScopeによるCRMでのライブシグナルの追跡や、インバウンド リードの管理、LeedScopeの利点もご紹介しております。 【掲載項目(抜粋)】 ■一般的なCRM設定の問題点 ■LeedScopeによるCRMでの非構造化リサーチの自動化 ■LeedScopeによるCRMでのライブシグナルの追跡 ■インバウンドリードの管理 ■LeedScopeの利点 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

CDPとは、データの収集などの機能により、顧客に関するさまざまなデータを 統合して分析・利用できるようにするソフトウェアアプリケーションのことです。 CDPの活用よりパーソナライズされた営業・マーケティングが可能になり 顧客満足度を高めます。 また、獲得コストの低い顧客セグメントの特定や、LTVの高い顧客セグメントを 明らかにしROIの高い営業・マーケティングを実現します。 【CDPの導入目的(一部)】 ■顧客体験の向上によるLTVの向上 ■顧客獲得コストの削減 ■業務効率化 ■製品の改善 ■適切な経営判断 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

本ガイドでは、ビジネス成長の要となる「質の高いリード(Qualified Leads)」の 獲得と成約への導き方について詳しく解説しております。 リード獲得とその質の向上、そして質の高いフォローアップは多くの企業が 直面する課題ですが、LeedScopeを使えばこの課題を効率的に解決できます。 質の高いリードの重要性と種類についてぜひご覧ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■質の高いリードとは ■質の高いリードの3つの種類 ■理想的な顧客プロファイル(ICP)の定義 ■リード情報のエンリッチメント ■リードスコアリング基準の確立 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、AIが営業チームをどのように革新し、効率を向上させるかを 詳しく解説しております。 AI導入前の営業プロセスをはじめ、AI導入後の営業プロセス、AIを営業に 活用する際のメリットをそれぞれ掲載。 また、見込み客の発掘や競合分析など、営業チームにおけるAIの 活用事例もご覧いただけます。ぜひご一読ください。 【掲載内容(一部)】 ■AI導入前の営業プロセス ■AI導入後の営業プロセス ■AIを営業に活用するメリット：生産性と効率性の向上 ■AIを営業に活用するメリット：分析とインサイトの改善 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

『LeedScope』は、生成AIの力を活用して、インバウンドリードの管理から パーソナライズされたフォローアップまでを自動化する革新的なツールです。 HubSpotなどのCRMシステムと即時にデータを同期し、新規リードの 自動取得と処理を開始。 また、CRMに入力された基本情報を基に、AIが詳細なプロフィールを 構築し、エンリッチされた情報をCRMにリアルタイムで反映します。 【効果】 ■反応時間の短縮 ■パーソナライゼーションの向上 ■営業リソースの最適化 ■スケーラビリティの確保 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。