新しいサービスの着想はあるが、実現方法が分からない
新規事業責任者や経営者のアイデアを、顧客課題、提供価値、必要なデータ、技術的な成立条件へ分解します。
AI & DATA / MOMOCA-LED
世界のAI最前線を、
あなたの事業へ。
東京大学大学院で大規模データ解析に従事し、外資系コンサルティングファームでAI活用と新規事業開発を経験。Microsoftのグローバルカンファレンスに日本からの参加メンバーとして招かれた代表が、AI新規事業と業務自動化を、構想から本番導入まで直接リードします。
テーマや要件が決まっていない段階からご相談いただけます。
WHEN TO TALK
こんな段階から、
ご相談いただけます。
AIを導入すること自体を目的にせず、事業成果や業務改善につながるテーマから一緒に見つけます。AIを使わない方がよい場合も含めて整理します。
手作業や属人業務を減らしたいが、何から始めるべきか迷う
文書処理、問い合わせ対応、集計、検査、計画業務などを棚卸しし、効果と実現性から着手順を決めます。
データは蓄積しているが、判断や改善に活かせていない
製造、物流、小売など現場業務を持つ企業を含め、散在するデータの状態を確認し、分析・予測・最適化へつなげます。
LEO GOCHI
Founder & CEOFOUNDER'S EXPERTISE
データ、事業、実装を、
一つの判断線でつなぐ。
初回の課題整理と構想設計は、代表・郷地麗央が直接リードします。
東京大学大学院でスーパーコンピューターを用いた大規模データ解析に従事。大学院修了後は外資系コンサルティングファームで、AIを活用した新規事業開発を経験しました。事業構想、UI/UX、フロントエンド・バックエンド開発、運用までを一貫して担当してきた経験を、AIテーマの選定と実装判断に活かします。
01
DATA SCIENCE
大規模データ解析の研究経験
02
BUSINESS DESIGN
AI新規事業の構想・設計経験
03
PRODUCT DELIVERY
UI/UXから開発・運用までの実務経験
TWO PILLARS
提供する、
2つの支援領域。
新しい売上をつくる「AI新規事業」と、既存事業を強くする「業務自動化・データ活用」。目的は異なっても、構想から本番運用までつなぐ考え方は共通です。
01
AI NEW BUSINESS
AI新規事業開発
「AIで何ができるか」ではなく、「誰のどんな課題を、どう解決し、事業として成立させるか」から設計します。
- 顧客課題・提供価値・事業仮説の整理
- 技術的実現性と必要データの確認
- PoC・プロトタイプによる仮説検証
- UI/UX・業務・システム要件の設計
- 本番開発、導入、運用後の改善
対象：新規事業責任者、経営企画、事業部門
02
OPERATIONS & DATA
業務自動化・データ活用
現在の業務を分解し、AI、既存SaaS、RPA、通常のシステム開発を組み合わせ、実務で継続して使える形にします。
- 業務フロー、工数、ボトルネックの可視化
- データの所在・品質・権利関係の確認
- 効果と実現性による優先順位づけ
- 小規模な試行から本番業務への組み込み
- 運用設計、定着支援、継続改善
対象：DX・IT責任者、業務部門、現場責任者
BEYOND GENERATIVE AI
生成AIだけが、
AIではありません。
課題、データ、求める精度、運用条件に応じて手法を選びます。既存サービスで十分な場合は無理に独自開発を勧めません。
生成AI・LLM
文書の検索・要約・作成支援、問い合わせ対応、社内ナレッジ活用など。
画像認識
画像の分類、検出、外観確認など、目視作業を支援する仕組み。
需要予測・異常検知
販売・稼働データなどを用いた予測、通常と異なる兆候の検出。
計画・最適化
在庫、生産、配車、シフトなど、複数条件を踏まえた計画策定の支援。
データ統合・分析
Excel、SaaS、既存システムに散在するデータの統合、可視化、意思決定支援。
手法より、成果から。
AIありきにせず、費用対効果と運用可能性を確認してから作る範囲を決めます。
PROCESS
小さく確かめ、
本番で使えるところまで。
PoCはゴールではありません。技術的に動くかだけでなく、事業価値、現場での使い方、既存システムとの接続、運用責任まで確認しながら進めます。
-
01
DISCOVERY
課題と目的を整理
経営・事業・現場の課題、現在の業務、利用できるデータ、社内体制を伺い、検討テーマを整理します。
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02
FEASIBILITY
実現性と効果を確認
AIを使う部分と使わない部分を切り分け、必要なデータ、精度、リスク、概算費用、評価指標を設計します。
-
03
VALIDATION
PoC・現場検証
対象を絞って試作し、技術面と業務面の仮説を検証します。結果に応じて、継続・修正・中止を判断します。
-
04
DELIVERY
本番設計・開発・導入
セキュリティ、既存システム連携、例外処理、監視、利用者の操作まで含め、本番で使える仕組みへ実装します。
-
05
IMPROVEMENT
運用・評価・改善
利用状況と成果指標を確認し、精度、業務フロー、機能を継続的に改善します。
DELIVERY MODEL
AIはmomocaが主導。
開発規模に応じてチームを組む。
AIテーマの選定と構想はmomocaが直接担当します。大規模なシステム実装が必要な場合は、ACE Data Systemsを含め、案件に合う体制を設計します。ACEグループには、ミャンマー中央銀行やヤンゴン証券取引所など、金融インフラの実績があります。実績と出典を見る
YOUR TEAM
お客様
- 事業・現場の背景共有
- データと制約条件の確認
- 優先順位と投資判断
TOKYO / JAPAN
- 課題定義・AI活用構想
- 実現性・データ・効果検証
- 要件・UI/UX・品質管理
- 導入・運用改善の伴走
IMPLEMENTATION PARTNER
- 大規模なシステム実装
- テスト・技術QA
- インフラ・セキュリティ
- 運用・保守・拡張
- ミャンマー中央銀行・ヤンゴン証券取引所の金融基盤実績
案件の目的・規模・技術要件により、momoca単独、国内の協力先とのチーム、海外パートナーとの共同体制など、適切な進め方をご提案します。
FAQ
よくあるご質問
ここにないご質問も、構想段階からお気軽にお問い合わせください。
AIで何をするか決まっていなくても相談できますか？
はい。経営課題や現場業務を伺い、AIを使うべき部分と、既存ツールや通常のシステム化で十分な部分を整理します。
生成AI以外にも対応できますか？
はい。生成AIに加え、画像認識、予測・異常検知、数理最適化、データ分析など、課題と利用可能なデータに合う手法を検討します。
データが十分にあるか分かりません。
現時点のデータ量、品質、権利関係、取得方法を確認し、実現可能性を整理します。必要なデータの蓄積から始める場合もあります。
PoCだけで終わらず、本番導入まで依頼できますか？
はい。PoCで技術面と事業面を検証したうえで、既存業務やシステムへの組み込み、運用設計、導入後の改善まで支援します。
小さな業務自動化から始められますか？
はい。対象業務を絞って効果を確認し、必要に応じて他部門へ広げる段階的な進め方に対応します。
実装パートナーはすべての案件に参加しますか？
いいえ。AI活用の課題整理と構想はmomocaが主導し、開発規模や必要な技術領域に応じて、案件に合う実装体制を設計します。
FREE INITIAL CONSULTATION
AIで何をするか、
決まっていなくても大丈夫です。
現在の事業課題や現場業務を伺い、検討する価値のあるテーマ、必要なデータ、最初の一歩を整理します。