Wizitの信条
私たちの仕事は、止まったAIを本番で回し切ること。AIの出力を実データで業務水準まで作り込み、セキュリティ・ガバナンスを突破し、御社のROIに変える。本番化し切った先に、御社主体で回せる状態（内製化）まで伴走します。
最重要KPIは、本番化の件数。
PoCがどれだけ動いても、本番運用に乗らなければ成果はゼロ。だからWizitは「本番化した数」で語ります。通信・製造・コンシューマ・不動産・金融・製薬で、AIを本番運用に乗せてきました。
PoC実行（場数）
本番化までやり切った数
業界での本番化実績
通信
コンシューマ
製造
不動産
金融
製薬
同じ「脱PoC・本番化」を掲げる相手は多い。違うのは、実際に大企業で本番化させた数と、PoCの泥臭い作り込みをやり切ってきた場数。構想から実装まで、分業せず同一人物がやり切ります。
PoC死を生む、4つの壁
デモは動く。その先で多くのAIが止まる、4つの構造課題
AIの品質が、業務で使える水準に届かない
デモは動いても、実データ・実業務では出力の品質が足りない。eval・context engineeringで業務水準まで作り込む工程で止まる。
本番直前で止まる
性能ではなく、セキュリティ・監査・コンプラ要件を突破できず、本番投入の承認が下りない。
小さく試して終わり、広がらない
せっかく本番化しても、一部署・一業務で止まってしまう。横展開すれば大きな成果になるのに、もったいない。
やり切れるAI人材が社内にいない
出力の作り込みも運用も外注依存。本番化を推進できる人材が社内に育たず、止まる・続かない。
同じ「本番化」でも、Wizitはここが違う
「PoCを本番とROIまで動かし切る」を、誰が・どこまでやるか
| 観点 | 大手コンサル・SIer | AIツール・PoCベンダー | Wizit |
|---|---|---|---|
| AI品質の作り込み | 実装は下請け任せ | ツール提供まで | ◎自ら手を動かし、業務水準までやり切る |
| セキュリティ・ガバナンス突破 | 得意だが高コスト | 製品の範囲内 | ◎大企業の要件を実地で突破 |
| スピード × 単価 | 遅い・高い | 速いが製品費が嵩む | ◎速い・大手比30〜50% |
| 大企業での本番化実績 | 実績は豊富 | PoC止まりも多い | ◎6業界で計32件を本番化 |
| 構想〜実装の体制 | 分業（伝言ゲーム） | ツール中心 | ◎二刀流が同一人物で一気通貫 |
| 内製化（到達点）まで | 依存が前提になりがち | 対象外 | ◎自走まで伴走（成功＝Wizitの成功） |
大手は実績もガバナンスも強い。けれど遅く・高く、実装は下請け任せで、内製化はさせたがらない。ツールベンダーはPoCまで。Wizitは、品質の作り込みからガバナンス突破まで自分で手を動かし、速く・安く本番化し、最後は御社の自走まで持っていく——ここが違いです。
AI導入の5つの論点
経営判断に必要な、いま押さえるべき5つのテーマ
AI出力の作り込み（context engineering）
——本番で使える精度をどう作るか
デモは動く。本番は別物。実データ・実業務では精度が足りず、評価設計（eval）・コンテキスト設計（RAG/メモリ/ツール連携）・ワークフローで出力を業務水準まで引き上げる作り込みに、時間とコストの大半が集中します。
セキュリティ・ガバナンス突破
——本番化の壁をどう越えるか
多くのAIは性能ではなく、監査・コンプラ・データ管理要件で本番直前に止まる。監査証跡や統制レイヤーまで設計し、ガバナンスを満たす本番アーキテクチャをどうつくるかが成否を分けます。
AI投資のROI実証
——成果をどう示し続けるか
グローバルCEOの過半数が「AIから十分な成果を得られていない」と回答。PoCで終わらせず、本番後の観測（observability）と継続評価で投資対効果を可視化し続けることが経営の最優先課題です。
業務プロセスへの実装設計
——どこに入れるか
AIの性能だけでは成果は出ない。既存の業務フローのどこにAIを組み込み、人との役割分担をどう設計するかが、導入の成否を分けます。
内製化・組織変革
——自走する組織をどうつくるか
本番化し切った先の到達点。ノウハウを社内に移し、新部門・新技術世代でも回せる組織へ。ツール導入だけでなく、AIがいる前提のチーム・意思決定プロセスづくりが問われます。
よくある質問
AI導入に関するよくあるご質問
費用はどのくらいですか？▼
プロジェクト規模や期間により異なります。初回相談は無料です。ヒアリングを通じてお見積もりをご提示します。一般的には、PoC（2-4週間）で200万円〜、本番導入含む年間契約で1,000万円〜が目安です。
小規模な会社でもAI導入は可能ですか？▼
可能です。規模に応じた段階的なアプローチをご提案します。まずは特定業務への生成AI活用から始め、効果を確認しながら拡大していくことで、リスクを抑えた導入が実現できます。
どのような業種・業務に対応していますか？▼
製造業（品質検査、設備保全）、金融（ドキュメント処理、リスク分析）、小売（需要予測、在庫最適化）、BtoB SaaS（カスタマーサクセス）など、幅広い業種で実績があります。
他社との違いは何ですか？▼
①AI出力を実データで業務水準まで作り込む、②セキュリティ・ガバナンスを突破して本番化、③本番後の継続評価でROIを示す、④最後は内製化まで伴走、という4点が特徴です。
プロジェクトの期間はどのくらいですか？▼
Phase 1（出力の作り込み・本番化設計）で1-2ヶ月、Phase 2（ガバナンス突破・本番実装）で2-4ヶ月、その後 Phase 3（継続eval・ROI監修）、Phase 4（内製化・自走）が目安です。本番で回り続ける状態をつくってから退出します。
