Zept、AIの導入設計から現場定着まで支援する「外部AI事業部」を提供開始
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Zept、AIの導入設計から現場定着まで支援する「外部AI事業部」を提供開始

公開日:

Zept株式会社は、企業のAI活用を課題発見から現場への実装・定着まで支援する「外部AI事業部」の提供開始を2026年9月19日に発表しました。現場で小さく試作・検証し、改善を重ねながら業務に組み込むFDE型の支援です。月額60万円のLightは相談・課題整理・設計が中心で、エンジニアを含むStandardは月額120万円から提供します。複数部署への展開や社員研修に対応するPremium、個別設計のVIPも用意しています。

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ポイント

  • 1
    AI活用の課題発見から実装・定着まで伴走する外部AI事業部を提供開始
  • 2
    現場の業務データで小さく試作・検証し、改善を重ねて本格導入へ進む支援
  • 3
    Lightは相談・設計が中心、Standard以上はエンジニアを含む体制で支援

現場の課題発見から定着までを支援

FDEはForward Deployed Engineerの略で、顧客の業務現場に入り、AIの設計・実装を支えるエンジニアを指します。外部AI事業部は、このFDE型の進め方を取り入れ、課題発見、設計、PoC、実装、改善、定着の6段階で支援します。

生成AI、AIエージェント、RAG、OCRなどから業務に合う手段を検討し、試作を実際のデータで検証します。実装後も利用者のフィードバックを反映し、使いやすさや精度の改善、社内への展開を支援します。支援体制と対応範囲はプランによって異なります。

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出典: Zept。課題発見、設計、PoC、実装、改善、定着を繰り返すFDE型支援の説明図です。

小さく試してから本格導入へ

外部AI事業部では、実際の業務データを使って小さく試作するPoC(概念実証)を行います。作業時間が減るか、社員が使えるか、必要な精度を満たすかなどを確かめ、本格導入への投資を判断する進め方です。

検証結果と現場の声を改善に反映することで、業務の中で使い続けられる状態を目指します。

料金と支援範囲をプランごとに選択

企業のAI活用状況と、実装したい業務の数に応じてプランを選べます。Lightは相談・設計が中心で、Standard・Premiumにはエンジニアが加わります。

プラン月額料金稼働時間主な支援範囲
Light60万円月40時間1部署・1業務からの相談、課題整理、活用設計
Standard120万円月80時間エンジニアを含む体制で、1〜2個程度のAIツール構築など
Premium200万円月160時間複数部署への展開、3個以上のAIツール構築、基礎・応用研修など
VIP個別見積個別設計全社AI戦略、ガバナンス、RAG構築、基幹システム連携など

Lightの主な体制はコンサルタント、アナリスト、PMです。Standard・Premiumではこの体制にエンジニアが加わります。構築するツール数は支援内容の想定です。発表資料では料金の税込・税別を明記していないため、契約時に確認が必要です。

3カ月の導入例は仮想シナリオ

発表資料では、社内FAQ、見積書のたたき台作成、請求書データ入力を優先課題とする企業を想定した仮想事例を紹介しています。

1カ月目は現場インタビューと社内FAQ用のRAGの試作を実施。2カ月目はFAQを現場で検証・改善しながら、見積書作成支援ツールを設計・試作します。3カ月目にはFAQの本番運用と見積書作成支援ツールの導入・操作研修へ進み、請求書入力は次の対象として整理する流れです。

この例はサービスの進め方を示したもので、実際の導入実績や一律の納期を示すものではありません。

業務理解を実装チームへ引き継ぐ

Zeptは、業務棚卸しで得た情報を実装チームへ引き継ぎ、設計・研修・開発・現場への導入を連続して支援します。工程ごとに業務説明を繰り返す負担を減らし、実装中に見つかった課題にも同じチームで対応する方針です。

今後は業界別のFDEチームや、複数の中小企業が共同で支援を受ける仕組みも検討するとしています。これらは今回提供を開始したプランとは別の将来構想です。

Q&A

Q. 外部AI事業部とは何ですか?

A. Zeptが提供するAI導入支援サービスです。業務の課題整理から試作・実装・改善・現場定着まで、プランに応じて支援します。

Q. AIツールの構築も依頼できますか?

A. エンジニアが加わるStandard・Premiumでは、AIツール構築やデータ活用に対応します。Lightは相談・課題整理・設計が中心です。

Q. 3カ月で必ず本番導入できますか?

A. 発表資料の3カ月の流れは、社内FAQや見積書作成を題材にした仮想事例です。すべての案件で同じ期間の導入を約束するものではありません。

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O!Productニュース編集部

O!Productニュース編集部からのコメント

実際の業務データで小さく検証する進め方なら、導入担当者も現場の使い勝手を確かめながら次の投資を考えられそうです。

引用元:PR TIMES

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O!Productニュース編集部

この記事の著者

O!Productニュース編集部

O!Productニュース編集部は、IT・SaaS・AI業界のニュースをリアルタイムに解析・発信するメディアチームです。ビジネス向けのプロダクトに関する最新情報をなるべく分かりやすく簡潔にまとめてニュースを提供します。
「日本のすべての企業に、AIトランスフォーメーションを。」をミッションに掲げているGigantic Technologies株式会社によって運営されています。
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