AIアドバイザリーとデータ統合で業務効率を60%改善した事例

導入にいたる背景

繊維産業のリーダーである豊島は、重大な課題に直面していました。手動プロセス、断片化したデータソース、接続されていないシステムにより、同社はAI投資を最大限に活用し、真のデジタルトランスフォーメーションを達成することができていませんでした。

Aokumoは、運用上のギャップを体系的に分析し、包括的なAIアドバイザリーとデータパイプライン戦略を提供しました。私たちの戦略的ロードマップは、手動ワークフローの変革、統合されたAWSデータレークの開発、受注管理の近代化、サイロ化されたツールの統合を提案。その結果、プロセス効率が60%向上、データ検索が70%高速化、完全なワークフロー可視性が実現し、継続的なイノベーションのための明確な指針を確立しました

課題

豊島は、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを妨げる重大な運用上の非効率性に直面していました：

• 手動プロセスへの依存: 重要なビジネスワークフローは、遅く、エラーが発生しやすく、スケーラブルではない紙ベースの手動プロセスに大きく依存していました。
• 断片化したデータ管理: 重要なビジネス情報は、デジタル化されていない紙の記録、メールの添付ファイル、ローカルドライブ、さまざまなソフトウェアツールなど、接続されていないリポジトリ全体に存在し、包括的な分析がほぼ不可能でした。
• 受注管理システムは完了した取引しか記録できず、進行中の注文の可視性がなく、能動的なワークフロー管理を阻害していました。
• 不完全なデータインフラストラクチャ: 以前のデータレイクイニシアチブが実装途中で停止し、企業は部分的なソリューションと未解決のデータ統合の課題を抱えていました。
• テクノロジーサイロ: 新しく実装されたAIファブリックジーニーシステムと他の設計ツールは独立して動作し、接続されていないワークフローと冗長なデータ入力を作成していました。