事例紹介
NIROは、AIを単なるツールとしてではなく、複雑な課題を解決するための「アルゴリズム」として捉えています。 業務課題の整理から、データ設計、アルゴリズム開発、システム実装、効果検証、現場への定着までを一気通貫で支援。技術検証だけで終わらせることなく、実際の業務や組織に変化を生み出す仕組みを構築します。 ここでは、NIROが企業とともに取り組んできたプロジェクトと、自社で開発するプロダクトの一部をご紹介します。
CASE 01Enterprise SaaS · Tax-Tech 領域
税務業務で取り扱われる文書は、PDF、表計算ファイル、画像データなど、拡張子やレイアウト、記載粒度が統一されていません。そのため、必要な情報の確認や転記には、専門知識を持つ担当者による膨大な作業が必要でした。 NIROは、OCRと文書解析技術を組み合わせ、形式の異なる大量の税務ドキュメントから必要項目を識別し、構造化データとして抽出するAIパイプラインを構築しました。 単に文章を読み取るだけでなく、文書ごとの特徴を踏まえて情報の位置や意味を判定。これまで担当者の経験に依存していた作業を、機械的かつ再現可能な業務プロセスへと刷新しました。
属人業務を別次元へ圧縮
CASE 02Consumer Cooperative · Customer Ops
コールセンターには、顧客の要望、問い合わせへの回答、トラブルへの対応方法など、重要な情報が日々蓄積されています。 一方で、その多くは通話音声や担当者個人の経験の中に留まり、組織全体で十分に活用できていませんでした。応対内容の記録方法にもばらつきがあり、類似事例の検索や、担当者間でのナレッジ共有にも時間がかかっていました。 NIROは、オペレーターの通話音声を自動で文字起こしし、内容を要約・分類・構造化する通話インテリジェンス基盤を構築。さらに、過去の応対事例から類似するケースを検索できる仕組みを実装しました。 通話が終了するたびに、応対内容が検索可能なナレッジとして蓄積されるため、個人の経験が組織の共有資産へと変わっていきます。
応対ナレッジの資産化
CASE 03Telecommunications · Group AI
社内文書を検索・回答するために導入された汎用Copilotは、対象文書の構造や社内特有の表現を十分に扱えず、検証時の回答精度はわずか1％に留まっていました。 問題は、生成AIのモデルそのものではありませんでした。検索対象となる文書の整備方法、情報を分割する単位、検索ロジック、回答を生成する際の制御など、RAG全体の設計に課題がありました。 NIROは、文書の前処理から検索方式、回答生成までを全面的に再設計。独自のデータ加工と検索戦略を組み込み、Azureを活用した社内RAG基盤へと再構築しました。 その結果、回答精度は1％から86％まで改善しました。 さらに、システムを納品して終わるのではなく、社内AIチームの立ち上げ、技術支援、改善プロセスの構築、本番運用までを継続的に支援。AI活用を一過性の実証実験ではなく、組織に定着する活動へと育てています。
回答精度を別次元へ
1%1%
CASE 04System Integration · AI Org Build
各事業部でAIへの関心が高まり、複数のPoCや検証プロジェクトが個別に立ち上がっていました。 しかし、取り組みの目的や評価基準が統一されておらず、似たような検証が複数部門で重複する一方、重要なテーマが後回しになるといった課題が生じていました。 NIROは、事業部を横断してAI活用に関する課題、要望、既存プロジェクトを棚卸し。期待効果、実現可能性、必要データ、開発難易度などの観点から各テーマを整理し、組織全体の優先順位を再設計しました。 さらに、個別に進められていた実証実験を、事業戦略に基づくAIプロジェクトのポートフォリオへと再構成。企画・検証・開発・展開を継続的に推進するAI事業チームの立ち上げを支援しました。
戦略ポートフォリオへ再設計
CASE 05Developer Platform
長期間運用されてきたシステムでは、仕様書と実際のソースコードが一致していない、開発当時の担当者がすでに在籍していない、修正による影響範囲が把握できないといった問題が発生します。 その結果、機能追加や保守を始める前に、既存システムを理解するための膨大な調査が必要になります。 YAGOKOROは、ソースコードをAIで解析し、処理内容、機能構造、データの流れ、プログラム間の関係を可視化するコード解析プラットフォームです。 コードから仕様書や解説文書を自動生成し、コードの変更に追従してドキュメントを更新。従来は人が時間をかけて行っていたシステム理解を、継続的かつ再現可能なプロセスへと変えていきます。
※ ビジネスモデル特許出願中
導入: 某大手システムインテグレーター · C# 保守現場のシステム理解を再可視化
コードを資産へ転換
CASE 06Meeting Intelligence
従来の会議支援AIは、音声の文字起こしや議事録作成など、会議が終わった後の記録を主な役割としてきました。 MinutesAIは、複数の専門AIエージェントが、それぞれ異なる立場や評価軸を持って議論へ参加するマルチエージェント型の会議プラットフォームです。 技術、事業、コスト、リスク、顧客価値など、テーマに応じた専門エージェントが自律的に意見を提示し、論点を整理。見落とされている課題や反対意見を可視化し、人間の意思決定を支援します。 会議を「人が長時間を使って議論するもの」から、「AIが議論を展開し、人は重要な判断に集中するもの」へと変えていきます。
導入: 某大手自動車メーカー · 稟議書の多観点レビューに活用
議論を自律編成する会議
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