PoC・技術検証
クライアントの事業領域におけるAI活用の実現可能性を、プロトタイプ開発を通じて高速に検証します。
BEFORE
仮説段階のアイデア
AFTER
動くプロトタイプで実証
実例
卸売・流通向け納品書AI-OCRサービスの技術検証
公共機関向け対話型コンテンツレコメンドAI
新規AIサービス開発支援
自社の強みを、
AIプロダクトへ
変える。
クライアントの強みある事業ドメインにAIを掛け合わせ、新規AIプロダクト・AI SaaSを共同開発するサービスです。アイデア検証から要件定義・本開発・リリース後の保守運用まで一気通貫で伴走します。 PoCは「失敗を早く発見するための投資」として位置づけ、技術的実現性が確認できた段階で本開発へ移行。プロトタイプ作成・データ検証・費用対効果算出は無償で提供し、判断材料が揃った上で発注できるリスクの少ない体制を整えています。
Problems
課題
01
AI活用は「導入率」と「成果」の
間に大きなギャップがある
- 生成AIの企業導入率は57.7%※1まで上昇。しかし「期待を大きく超える効果」を実感した企業はわずか4.0%
- 日本企業の「期待を上回る効果」実感率は約10%※2と、米国（約45%）・英国（約40%）の1/4以下
- 約70%※3のAI導入プロジェクトがPoC段階で停滞。導入企業の59.8%が「効果測定を行っていない」
生成AIの導入率 vs 期待を超える効果
「期待を上回る効果」実感率（国別）
70%
AI 導入プロジェクトが PoC 段階で停滞している割合
59.8%
AI 導入企業のうち効果測定を行っていない割合
02
AI人材が圧倒的に不足している
- 2030年には12.4万人※4のAI人材不足が見込まれる
- 2040年にはAI・ロボット利活用人材の不足が326〜340万人※5規模に拡大すると経産省が試算（2025年5月／改訂版2026年3月）
- AI関連求人は2017年度比6.6倍に拡大したが、供給が追いつかない構造的不足
AI・ロボット利活用人材の不足規模
03
内製化のハードルが高く、
外注も費用対効果が見えにくい
- 70.3%※1の企業が「リテラシー・スキル不足」をAI活用最大の課題として挙げる
- スクラッチでのAI開発は業界相場で中規模300〜1,000万円、大規模1,000〜5,000万円に達し、スモールスタートが難しい
- 企業の約50%が「効果的な活用方法がわからない」「セキュリティリスクが不安」として踏み出せていない
Solutions
アウタークが提供する
ソリューション
AIプロダクトの本開発・運用
検証済みのコンセプトをもとに、AI SaaS・AIアプリを本開発。リリース後の保守運用まで一気通貫で伴走します。
BEFORE
検証止まりで停滞
AFTER
本開発 + 運用を一気通貫
実例
若年層向けキャリア支援AI SaaS
学習者向けAIチャットボット
公共機関向け対話型コンテンツレコメンドAI
References
- ※1野村総合研究所 IT活用実態調査（2025）
- ※2PwC Japan 生成AIに関する実態調査 2025春
- ※3JUAS 企業IT動向調査 2025
- ※4経済産業省 IT人材需給に関する調査（2019）
- ※5経済産業省 2040年の就業構造推計（2025年5月／改訂版2026年3月）
Other Services
