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データとAIで、
できることの全体図。

Elcamy が対応できる領域と、そこでの進め方、公開中のサービスをまとめました。 事例や詳細ページがある領域と、まだ相談段階の領域を分けて掲載しています。

対応領域

データサイエンス/生成AI/開発/プロフェッショナル人材支援の 4 領域で、それぞれ何ができるかをまとめました。 各サブ領域に「こんな課題に使うか」と「終わったときに何が手に入るか」を書いています。

進め方で絞る

データサイエンス

データを揃え、意思決定に効く形に変換する。BI・分析・機械学習まで。

データ分析・意思決定支援

業務データを読み解いて、意思決定に効く形にまとめる。

こんな課題に

  • 営業データを見てもボトルネックが特定できず、次の打ち手が決められない
  • 経営会議で使う指標が部門ごとにバラバラで、比較・判断ができない

終わったら手に入るもの

  • 分析結果と示唆をまとめたレポート
  • 定期的に見るべき指標と、その算出クエリ/ダッシュボード雛形

ダッシュボード開発

Looker Studio・BigQuery を軸に、複数ソースを 1 画面に統合。

こんな課題に

  • 複数の SaaS・スプレッドシート・DB を横断して、経営会議で見る 1 枚を作りたい
  • 現場担当者が自分の KPI を毎朝チェックできる状態にしたい

終わったら手に入るもの

  • 統合後のデータマート(BigQuery 等)
  • Looker Studio ダッシュボード一式(アクセス権限・共有設定込み)

自然言語でのデータ分析(会話型分析)

SQL を書けない担当者が、自然言語で BigQuery に質問できる状態を作る。

こんな課題に

  • SQL が書けない現場担当者が、日本語で BigQuery に質問して回答を得たい
  • ダッシュボードで見つけた異常値を、その場で深掘りしたい

終わったら手に入るもの

  • 社内データ向けの会話型分析プロトタイプ
  • 精度・レイテンシ・コストを整理した評価レポート

異常検知

業務データからの外れ値・異常パターンの自動検知。

こんな課題に

  • 製造ライン・機器のセンサー値から不良の兆候を早期に検知したい
  • 経理・請求データから通常と違う金額パターンを見つけたい

終わったら手に入るもの

  • 検知ロジックのプロトタイプと、検知精度・見逃し率のレポート
  • 業務にアラート通知する運用設計案

機械学習(予測・判別)

需要予測・成約予測・分類など、業務判断を支える予測モデル。

こんな課題に

  • 過去販売実績と外部要因から、今後 3 か月の需要を予測したい
  • 見込み客の中で、成約確度の高い案件を優先したい

終わったら手に入るもの

  • 予測モデル(再学習手順つき)と精度検証レポート
  • 業務システムへの組み込み方式の提案

画像認識

画像・帳票の分類・検出・OCR 後の構造化。

こんな課題に

  • 紙・PDF の帳票から必要項目を自動抽出したい
  • 検品や施設点検の写真から、不備・異常を機械的に判定したい

終わったら手に入るもの

  • OCR/画像判定モデルと、業務向けフロー(前処理〜結果保存)
  • 対応可能な帳票種別・想定精度の一覧

生成AI

自社データと業務プロセスに、生成AIを組み込んで動く形にする。

RAG 構築

社内ドキュメントを検索対象にして、根拠つきで答える AI を作る。

こんな課題に

  • 社内マニュアル・規程・過去案件資料を、担当者が自然文で検索したい
  • 帳票の項目と社内ルールを AI に突き合わせてもらいたい

終わったら手に入るもの

  • RAG 検索環境(ナレッジベース・検索 UI 含む)
  • 精度・網羅性・回答品質の評価レポートと、更新運用フロー

AIエージェント構築

業務別に切り替えられる AI エージェントを構築し、社内に届ける。

こんな課題に

  • 部署別・業務別の質問窓口を、社内チャットや業務システムに用意したい
  • 反復的な社内ヘルプデスク対応を AI エージェントに任せたい

終わったら手に入るもの

  • 業務別 AI エージェント一式(プロンプト・ナレッジ・権限設定)
  • 利用者向け操作ガイドと、管理者向け運用手順

AIワークフロー開発

入力 → 判定 → 生成 → 通知 → 外部連携までを 1 本のワークフローで自動化。

こんな課題に

  • 帳票のアップロード → 自動判定 → 担当者通知までを 1 本の流れにしたい
  • 問い合わせ内容から、チケット起票・返信下書きまでを自動で進めたい

終わったら手に入るもの

  • 自動化ワークフロー(Dify・関数・外部連携含む)
  • 稼働ログとエラー時のフェイルセーフ設計

AI基盤構築(Dify 等)

業務利用に耐える AI 基盤の本番構築・運用。SSO・IP 制限・監査ログを含む。

こんな課題に

  • 社内で AI を安全に使いたい(SSO・IP 制限・監査ログが要る)
  • 部署ごとに複数の AI アプリを、共通基盤の上で運用したい

終わったら手に入るもの

  • 本番運用可能な Dify 環境(開発/検証/本番の分離)
  • 権限・監査・障害対応まで含む運用手順書

開発

AIを前提とした開発の進め方そのものを、御社に組み込む。

生成AI駆動開発

AI を前提にした開発の進め方そのものを、御社の開発チームに組み込む。

こんな課題に

  • 開発チームが AI コーディング支援を入れたが、レビュー・テスト設計まで含めた進め方が決まっていない
  • 新規プロダクトを、AI 前提の進め方(要件〜実装〜評価)で走らせたい

終わったら手に入るもの

  • 開発フロー・ガイドライン一式
  • 実プロジェクトでの走らせ方を示すサンプルとレビュー基準

AIシステム開発(受託)

要件定義から本番運用まで、AI を業務システムに組み込む受託開発。

こんな課題に

  • 業務システムに AI 機能(要約・分類・生成)を組み込みたい
  • PoC の結果を、業務で使える Web/モバイルアプリまで作り込みたい

終わったら手に入るもの

  • 要件定義書、設計、実装、テスト、リリース、初期運用まで
  • 引き継ぎドキュメント(構成・運用手順・拡張ポイント)

プロフェッショナル人材支援

成果を報告できる形で常駐し、社内チームの一員として動く。

成果レポートつき常駐

成果を毎月レポートできる形で常駐し、クライアントの意思決定に踏み込む。

こんな課題に

  • AI/データ関連の意思決定を、社内チームだけでは進めきれない
  • 経営会議に出せる粒度のレポートを、外部の手を借りて毎月出したい

終わったら手に入るもの

  • 月次レポート(施策・成果・次アクション)
  • 現場と経営をつなぐ議事録・進行資料

DX支援

DX 施策の推進役として、企画から運用定着まで並走する。

こんな課題に

  • DX 計画は立てたが、部門横断の推進役が不在で止まっている
  • 現場ヒアリング → 施策設計 → 定着まで、一連の推進を任せたい

終わったら手に入るもの

  • 推進計画・体制設計
  • 施策実行の伴走記録と、定着状況レポート

AI支援(マネージドAIチーム)

御社の AI チームとして月額で伴走。運用保守・新規開発・ガバナンスを含む。

こんな課題に

  • 導入後の AI エージェント・ワークフローを継続的に運用改善したい
  • 新規の AI 施策も、内製と切り分けながら並走で回したい

終わったら手に入るもの

  • 月額固定の伴走チーム(運用・開発・ガバナンス対応)
  • 月次成果レポートと、内製化のための引き継ぎ資料

この地図で気になる領域や、載っていない領域についても、まずはご相談ください。

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進め方

初回相談から運用まで、診断・PoC・構築・伴走の順で進めます。領域が違ってもこの流れは共通です。

Step 01

診断・アセスメント

現状の課題と AI 活用機会を整理し、優先順位づけまで行う。診断がそのまま次段のヒアリング資料になります。

期間
2〜4 週間
価格帯
50〜100 万円
Step 02

PoC

1 業務・固定価格・数字つき報告を前提に、生成AI/データサイエンスどちらの領域でも同じ型で回します。

期間
4〜8 週間
価格帯
80 万円〜
Step 03

構築・導入

本番構築、システム開発。診断・PoC の結論を、業務で使い続けられる形に落とし込みます。

期間
1〜3 ヶ月
価格帯
200〜500 万円
Step 04

運用・伴走

月次で成果を報告し、御社チームの一員として運用改善を続けます。剥がしたときに何が残るかを最初に約束します。

期間
6 ヶ月〜
価格帯
月額 30〜80 万円

※ 価格帯は目安です。スコープにより変動します。個別見積もりはお問い合わせから。

選ばれる理由

サービスや領域が違っても、次の考え方はすべてに共通します。

01

数字で報告する

施策の効果は毎月レポートとして提示。感覚では終わらせず、Before / After と測定方法をセットで開示します。

02

御社に引き継げる

契約が終わったときに何が御社に残るかを、最初に約束します。設計書・評価基準・実装物は御社の資産として引き継げる前提で作ります。

03

ツール・クラウド中立

Dify・Vertex AI・Bedrock・OpenAI 等を要件に応じて選定。特定ベンダーへのロックインを目的にしません。

04

自社で使っている

社内オペレーションで実際に使い、育成にも組み込んだ上で提供するものだけを扱います。

御社の状況を教えてください

対応可能な範囲を、事例・数字・引き継ぎ方まで含めてお話しできます。