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IT・Data・AIの力で
企業変革を「実装」し「定着」させる

企業が成長し続けるためには IT・Data・AI の3つの領域における総合的な進化が不可欠です。

ITでビジネスを支える技術基盤を構築し、Dataで組織全体のデータ活用力を高め、AIで業務の質と効率を変革する。デリバリーコンサルティングは、この3領域にフォーカスし、テクノロジーと人をつなぐコンサルティング技術により、顧客企業の業務変革と継続的成長を実現します。

戦略立案から実装、文化定着まで。PoCで終わらせない本質的な価値創造を支援します。

IT

IT基盤の構築から運用最適化まで、DX伴走型の技術支援

クラウド移行やモダナイゼーション、アーキテクチャ設計など、ビジネスを支えるIT基盤の構築を一気通貫で支援します。プロジェクト全体のゴールを共有し、計画立案から実行・定着までを伴走します。

大規模プロジェクトPMO支援の実績を活かし、品質・生産性・スケジュールをバランスよくマネジメントしながら、 IT投資の効果最大化を実現します。

Data

データリテラシーエンジニアリングで、組織全体の変革を実現

データ基盤やBIツールを導入しても、それを使いこなす人と組織がいなければ成果は生まれません。 私たちは、「データリテラシーエンジニアリング」という独自のアプローチで、 組織におけるデータ活用の「構造的課題」を解決します。

もっとも重要なのは、データを根拠に行動を変えられる状態をつくることです。 KGI・KPIに直結するデータ活用KDIを設計し、その現状を可視化したうえで、 業務に根づいた行動変容を生み出すサイクルを構築します。

上智大学との共同研究に基づく診断モデルと、300件以上の支援実績から得た知見により「データを使って意思決定し、行動により改善する文化」をつくります。

AI

生成AI・AIエージェントを活用し、業務の質と効率を変革

社内ナレッジ検索、提案書作成支援、業務プロセス自動化など、 具体的なユースケースから生成AIの価値を検証し、ビジネスへとつなげます。

AI inside社をはじめとするパートナーと連携し、PoCの設計・実施から本番導入、 利用定着までを一貫して支援します。

導入事例

IT基盤構築からデータ活用の組織浸透、AI実践活用まで、幅広い領域で顧客企業の変革を支援してきました。
PoCで終わらせない、実装と定着にこだわった支援により、具体的なビジネス価値を創出しています。

IT / PMO

大手小売業システム基盤刷新移行PMO

業種:小売

課題

  • 大規模な基盤刷新を短期間で実施する必要があった
  • 約100システムの移行において、全体整合と業務影響の最小化が必須だった
  • スケジュール延伸が許されない厳しい制約があった
  • 多数のステークホルダーを巻き込む横断調整が高難度だった

取り組み

  • 移行成果物と評価基準を早期に定義し、全体移行計画に反映
  • 各領域で共通化できる成果物を整備し、効率的に個別移行計画を推進
  • 領域横断で連携できる体制を構築し、コミュニケーションと進行管理を統制

成果

✓ 予定通りに移行を完了し、システム基盤刷新を実現

  • 共通化された成果物により、移行プロセスの品質を安定化
Data

データリテラシーエンジニアリング事例

業種:営業組織

課題

  • データ戦略の理解不足により、活用が組織に浸透していなかった
  • 分析力・データ理解力が不足しており、業務での活用が進んでいなかった
  • 推進体制や基盤・ガバナンスが脆弱で、データ活用が継続しにくい状態だった
  • 指導が属人的で教育効果が安定せず、組織全体の底上げが困難だった

取り組み

  • Step 1:可視化 ー 営業活動の実態をヒアリングし、成績データを可視化
  • Step 2:理解 ー データの背景を解説し、必要な分析スキルを簡易インプット
  • Step 3:活用 ー 営業主導でレポート運用を開始し、PDCAサイクルの定着を支援

成果

✓ データから得た示唆を基に、行動変容が複数発生

  • 属人的でないデータ活用が定着し、組織としての再現性が向上
AI

社内ナレッジ検索AI導入・活用支援

業種:製造業

課題

  • クライアント社内の資料が散在し、必要情報へのアクセスに時間がかかっていた
  • ナレッジの属人化により、担当者ごとに検索工数・理解度に大きな差があった
  • 過去資料の検索精度が低く、問い合わせ対応の品質が安定しなかった
  • 将来の拡張(外部データ連携・業務拡大)を見据えた基盤整備が必要だった

取り組み

  • AI Search、OpenAIを活用し、Azure環境上にRAGシステムを構築
  • RAG上の資料に対し自然言語で検索できる仕組みを構築
  • 実業務の問い合わせデータを使った不足情報の洗い出しと再チューニングを継続

成果

✓ 初回回答精度50% → 90%へ向上し、業務負荷を大幅に削減

  • ナレッジ評価表を整備し、システム活用状況を定量的に把握
  • ビジネス展開に向けた後続フェーズの実施が決定