戦略と実装の連携
戦略フェーズと実装フェーズを別々のパートナーに依頼する場合、両者の連携設計が重要になります。 実装を担う体制が戦略立案の段階から関与することで、計画と実装のギャップを抑えられます。
AIシステム実装
課題の整理から本番稼働まで、 一貫してご支援します。
大手コンサル比 1/2コスト PoC→本番 業界標準90日 戦略〜MLOpsまで一貫対応
AI活用の取り組みでは、戦略の立案・システム実装・組織への定着をそれぞれ別のパートナーに依頼するケースが多く見られます。各フェーズの連携が難しくなることが、PoC段階での停滞につながることがあります。1137は、課題の整理から実装・運用まで、同じチームが一貫して担当します。
支援実績 
よくある課題
よくある課題
戦略と実装が分断している
戦略コンサルと開発会社が別々。設計意図が実装に伝わらず手戻りが発生する。
PoCが本番化しない
検証は成功しても、本番環境への移行設計が後回しになり停滞する。
レガシーシステムが足枷に
モノリシック構造がAI導入の前提条件を満たせず、着手できない。
コストと期間が読めない
大手SIerの見積もりが高すぎる。しかし品質を落とす選択肢もない。
ソリューション
6つのソリューション、それぞれの役割
AI導入診断・戦略策定
戦略・データ・システム・組織の4軸を診断し、ROIが高い着手点を優先順位付きで特定する。 提言書ではなく、翌週から動けるロードマップを届ける。
詳細を見るAIシステム基盤構築
レガシーシステムをAI導入に対応できるアーキテクチャへ。 「全面刷新で5億円・3年」ではなく、本番を止めずに段階的に変える。
詳細を見るAI導入・実装支援
生成AI（RAG）・予測AI・AIエージェントの設計・開発から本番実装まで。 「汎用ツール導入」ではなく、御社の業務・データに最適化されたAIを構築します。
詳細を見るAI継続運用・改善
本番稼働後に精度が落ちるのは、AIの問題ではなく運用設計の課題です。 モデル監視・再学習・コスト最適化を一手に引き受けるマネージドサービス。
詳細を見る高速プロトタイプ開発
「作ってみないとわからない」を素早く解消し、意思決定を加速します。 AIエージェントが設計・実装・テストを並列支援し、従来の5〜6ヶ月を4〜6週間に圧縮します。
詳細を見る新規事業立ち上げ
市場検証・PMF探索・MVP開発・ローンチまで一貫して伴走します。 大手企業の新規事業部門から中小企業の第二創業まで対応。
詳細を見る ポジショニング
パートナー選定の際に確認いただきたいポイント
| 機能 | 大手コンサル | 大手SIer | AIベンダー | 1137 |
|---|---|---|---|---|
| 戦略策定 | ◎ | △ | × | ◎ |
| システム実装 | △（外注） | ◎ | △ | ◎ |
| マイクロサービス化 | △（委託） | △ | × | ◎ |
| 高速PoC・新規事業 | △ | × | × | ◎ |
| 業務自動化・業務設計 | △ | × | △ | ◎ |
| MLOps運用 | × | △ | △ | ◎ |
| L3〜L5 組織変革設計 | ◎（理論のみ） | × | × | ◎（実装付き） |
| コスト（月額目安） | 200〜600万円 | 80〜150万円 | 高 | 100〜300万円 |
| 実装スピード | 18〜36ヶ月 | 12〜24ヶ月 | — | 90〜120日 |
※ 大手SIerではシステム規模の縮小につながるマイクロサービス化が優先提案されにくい場合があります
BCG/Harvard共同研究（758名対象）では、AI活用コンサルが12.2%多く完了し、25.1%速く、40%以上高品質な成果を出しました。1137の社内AI活用率は90%以上（2025年時点）。同様の効果を日常業務で実現しています。
導入の流れ
典型的な伴走ストーリー
Story A：製造業・中堅企業
AI導入診断・戦略策定 8週間
技術負債の可視化・AI適用領域TOP5を特定
マイクロサービス化 6ヶ月
基幹システムを段階的移行。本番停止ゼロ
AI導入・実装 3〜6ヶ月
需要予測AI・品質管理AIを本番実装
MLOps 継続
モデル精度の継続監視・月次改善レポート
Story B：大企業 新規事業部門
高速PoC 4週間
MVPを4週間で作成→社内承認取得
新規事業立ち上げ Phase B〜C 3〜6ヶ月
PMF探索・ユーザーフィードバックイテレーション
AI導入・実装 並行・3ヶ月
事業コアのAI機能を本番実装
課題
AI活用が成果に結びつかない3つの構造的な要因
アーキテクチャの対応
AIを効果的に導入するためには、AIが動作できるシステムアーキテクチャが前提となります。 既存のモノリシックシステムでは、AIモデルの更新頻度への対応やデータ連携に課題が生じることがあります。
業務フローへの組み込み
MIT 2025年の調査では、「業務フローがAIを受け入れる設計になっていないこと」が活用が進まない要因として挙げられています。 ツールの導入と業務設計の変革を一体で進めることが、定着率向上につながります。
システム設計・組織設計・業務設計を同じチームが担当するため、各フェーズの設計思想が一貫します。
なぜ今か
SoR（記録）からSoA（行動）へ
システムの役割が変わっています。
| 観点 | SoR（従来：System of Record） | SoA（次世代：System of Action） |
|---|---|---|
| 役割 | データを記録・管理するシステム | 意図を伝えれば自律的にアクションを起こすシステム |
| 「結合組織」 | 経験ある人間が複数SoRを横断処理 | AIエージェントがAPI経由で横断・自動実行 |
| 具体例（法律事務所） | 案件管理ツール（記録） | 判例調査・文書要約・契約書レビューをAIが自動実行 |
| 具体例（EC） | 注文管理・在庫管理・会計ソフトを人が橋渡し | AIエージェントが受注〜請求を横断処理 |
SoR→SoAの移行は、エンタープライズの業務プロセスが段階的に再設計されていく動きです。 この変化に対応するためには、AIを受け入れられるアーキテクチャへの移行が前提となります。 マイクロサービス化 × AI導入は、単なるシステム改善ではなく、 業務システムをSoAとして機能させるための基盤整備です。 1137は、インフラ設計から組織変革まで一貫して支援します。
実績数値
数字で語る、1137の実力
1/2 コスト — 大手比（社内実績）
×2 スピード — 大手比（社内実績）
90日 PoC〜本番稼働（標準案件実績）
90%+ 社内AI活用率（2025年時点）
導入事例
支援企業の成果
製造業A社
AI検品システムを導入し、目視検査を自動化。不良品検出率が従来手法比で大幅に向上。
不良品検出率98%検査工数60%削減
金融B社
審査プロセスにAIを適用し、書類確認と信用評価を自動化。処理時間を大幅に短縮。
処理時間70%削減審査精度向上
小売C社
需要予測AIを導入し、発注量の最適化を実現。在庫の過不足を抑え、コストを削減。
在庫コスト25%削減欠品率40%低減
We're experts in
私たちが日常的に扱う技術
Claude
Ai OpenAI
Gemini
Cursor
Copilot
Figma
Mj Midjourney
A AWS
Cx Codex
DS DeepSeek
Vercel
Ag Antigravity
Cloudflare
Grok
OC OpenClaw
担当チーム
プロジェクトを担当するチーム
田中 翔太
AIソリューションアーキテクト大手SIerでAI基盤構築を10年経験。クラウドネイティブ × MLOpsの設計に強み。
佐藤 美咲
データサイエンティスト / PM金融・製造業のAI導入PJを20件以上リード。ビジネス課題からモデル設計まで一貫して担当。
自社に最適なソリューションをご提案します
「どこから着手すべきか」を整理するだけでも、次の一手が明確になります。AI導入診断・戦略策定で現状をヒアリングし、優先順位を提示します。
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