Services
5つのサービス領域
お客様の課題フェーズに合わせた5つの領域でAI導入を支援します。
業務効率化
反復的・定型的な業務をAIで自動化し、人間が本来すべき高付加価値業務に集中できる環境を構築します。
- 社内問い合わせチャットボット
- 申請・承認フローの自動化
- 会議録・議事録の自動生成
- データ入力・転記の自動化
- メール・チャット返信の自動化
工数削減
AIを活用してレポート作成・データ集計・ドキュメント作成を自動化し、担当者の工数を大幅に削減します。
- 月次・週次レポートの自動生成
- 多言語翻訳・ローカライズ自動化
- プロジェクト進捗レポート自動作成
- コードレビュー自動化
- 見積書・提案書の自動生成
既存PJ設計書作成
ドキュメントが存在しないレガシーシステムをAIで解析し、以下のドキュメントを自動生成します。
- DB仕様書（テーブル定義書・ER図）
- クラス図
- シーケンス図
- 機能仕様書
- API仕様書
開発自動化
AI駆動のCI/CDパイプラインを構築し、コードレビュー・テスト・デプロイをインテリジェントに自動化します。
- AIによる自動コードレビュー
- セキュリティ脆弱性の自動検出
- テストコードの自動生成・実行
- リリースノートの自動生成
- コーディング規約の自動チェック
品質向上
仕様書・コードからテスト仕様書・テストコード・テストデータを自動生成し、テスト品質と効率を同時に向上させます。
- 仕様書からのテスト仕様書自動生成
- ソースコードからのテストコード自動生成
- テストデータの自動生成・管理
- テスト結果の自動分析・レポート
- バグパターンの自動検出・分類
Process
進め方
初回ヒアリングから定着・改善まで、4つのステップで確実に成果を出します。
現状ヒアリング
業務課題・目標・現在のシステム構成をヒアリング。AI活用の可能性を整理します。
提案・検証
試作提案。ROIを試算し、導入可否を判断します。小規模な実証実験で効果を検証。
構築・実施
実務に即したAIシステム・業務改善施策を開発・構築します。
定着・改善
利用状況をモニタリングし、継続的な改善サポートを行います。
Case Studies
AI導入事例
実際の導入事例をもとに、sinkaが実現した成果をご紹介します。
社内問い合わせ対応の自動化 — 製造業・従業員800名
社内規程・マニュアルをRAGシステムに取り込みGPT-4ベースのチャットボットを構築。月間1,200件の問い合わせを83%削減し、担当者の週30時間を本来業務へ還元。
月次レポート・集計業務の自動化 — IT企業・部門横断
Excel・スプレッドシートからのデータ収集・集計・グラフ生成・レポート作成を生成AIで自動化。担当者の月15時間を削減し、ミスゼロの状態を実現。
レガシーシステムのドキュメント自動生成 — 流通業・稼働20年超
コード解析AIでDB仕様書（テーブル定義書・ER図）・クラス図・シーケンス図・機能仕様書・API仕様書を自動生成。通常3ヶ月かかる作業を3週間で完了。
Webシステムのテスト工程自動化 — 大手家電量販店
仕様書→テスト仕様書、コード→テストコード、テストデータを3段階で自動生成。テスト工数70%削減、テストカバレッジ100%を達成。
Problems We Solve
こんなお悩みを解決します
AI活用を検討・推進する企業が直面する、4つのよくある壁とその解決策。
🤔
「AIを導入したいが、どこから始めればいいかわからない」
生成AI・ChatGPT・RAGなど技術用語は飛び交うものの、自社のどの業務に使えばいいのかが見えない。社内に技術者がおらず、外部に相談しても専門用語ばかりで話が噛み合わない。sinkaでは業務課題を起点にAI活用を逆算設計。「何から始めるか」をゼロから一緒に整理します。
😓
「以前外注したAIが現場に定着しなかった」
開発会社に依頼してシステムを作ったが、現場スタッフが使いこなせずに形骸化した。マニュアルはあるが誰も読まない。sinkaでは「定着」まで責任を持ちます。導入後の利用状況モニタリング・担当者トレーニング・改善提案をセットで提供し、ROIが出るまで伴走します。
📊
「ChatGPTを試したが業務フローへの組み込み方がわからない」
個人でChatGPTを試して便利さは感じているが、チーム・部門全体の業務フローにどう組み込むかが見えない。プロンプトの属人化が起きており、成果にばらつきがある。sinkaでは、業務プロセスを可視化した上でAI活用ポイントを特定し、チーム全体で使える仕組みを構築します。
🔍
「AI専門人材がおらず、依頼先の技術を評価できない」
AI会社に問い合わせると「何でもできます」と言われるが、本当に実現できるのか判断できない。提案書の技術的妥当性が読めず、費用対効果も不透明。sinkaでは技術的な裏付けのある提案を行い、PoC（実証実験）で効果を数値確認してから本格導入を進めます。
Our Commitment
sinkaのAIコンサルへのこだわり
「AI導入を成功させる」ために、4つの一貫した方針を持っています。
小さく始めてROIを確認する
大規模投資の前に、まず小さなPoC（実証実験）を設けます。「AI導入したが期待外れだった」という最大のリスクを最小化するために、2〜4週間のスモールスタートで効果を数値検証してから、本格導入フェーズに移行します。費用対効果が見えない段階では、大きな予算提案は行いません。
技術と現場をつなぐ「翻訳」を担う
エンジニアには技術的に正確に、現場担当者には業務のメリットで、経営層にはROIで説明する。三者に同時に伝わるコミュニケーション設計が、AI導入成功の分かれ目です。sinkaのコンサルタントは技術と事業の両方を理解しており、社内の「翻訳者」として機能します。
「定着」まで責任を持つ
システムを作って納品して終わり、ではありません。導入後に現場で実際に使われているか、成果が数値として出ているか、継続的にモニタリングします。利用率が低ければ改善提案を行い、業務フローの微調整や追加トレーニングを実施します。ROIが明確になるまで伴走するのがsinkaのスタイルです。
セキュリティ・情報管理を最優先に
生成AIの活用において「社外にデータが漏れないか」「機密情報をAIに学習させてしまわないか」という懸念は重大です。sinkaではオンプレミス構成・プライベートクラウド・ゼロデータリテンション設定など、お客様のセキュリティ要件に応じたAI構成を設計します。金融・医療・官公庁案件の実績があります。