SERVICE

人を置くのではなく、
成果を作る。

作る前に確かめ、作り、成果が出るまで残る、完遂責任

プロジェクトの時間軸

STEP 0 —— 作る前
プレ要件定義
STEP 1 —— 作る
実装・開発
STEP 2 —— 作った後
運用・継続
STEP 0 —— 作る前に、確かめる

多くの場合、プレ要件定義から。

成果が出ない原因は、作る前に決まっている。だから、いきなり作らない。

確かめた文脈は、同じ統括者がそのまま本体開発へ持ち込みます。だから継ぎ目で失われない。

※ 本体開発に進む場合、費用の一部を本体開発費に充当します。

STEP 1 —— その先の3つの関わり方

作るとき、どう伴走するか。

準委任 —— 継続伴走

プロフェッショナル・サービス

社内チームの一員として、成果が出るまで最後まで寄り添う。

  • スコープを固定しない継続伴走
  • 戦略の壁打ちから実装・運用まで
  • 変化する課題に、都度向き合う

固定スコープ —— パッケージ

ソリューションパッケージ

ゴールが明確な案件を、固定スコープで確実に登り切る。

  • 範囲・期日・成果物が明確
  • 230社の実装ノウハウをパッケージ化
  • 下記3つの型から選べる

請負 —— 完成責任

完全請負

大規模・複雑案件を、成果が出るまで完成責任を持って作り切る。

  • 請負契約・完成責任を契約書に明示
  • スコープ・期日・品質を保証
  • チーム編成を当社が完全管理

SOLUTION PACKAGES —— ソリューションパッケージの3つの型

データの流れに沿った、3つの型

整える → わかる → 動かす。型は出発点。現場に合わせて組み替えます。

整える

データ基盤構築

散在するデータを統合し、組織横断で使える土台をゼロからつくる。

  • データ要件定義・基本設計
  • DWH構築・パイプライン整備
  • 長期運用に耐える設計
わかる

分析・可視化

整ったデータを、判断できる形にする。見える化と予測の両輪。

  • ダッシュボード・レポート自動化
  • 需要予測・チャーン予測・最適化
  • マーケから製造・金融まで応用
動かす

AIエージェント実装

繰り返しの判断業務をAIに任せ、人を処理から解放する。

  • 対象業務の分析・エージェント設計
  • LLM/自律ワークフロー構築
  • 社内システム・APIとの連携

どのパッケージが必要か——多くの場合、それを見極めるのが プレ要件定義 です。型に収まらない課題は、プロフェッショナル・サービス として継続的に伴走します。

STEP 2 —— 実装で、終わらない

作ったあとも、使われ続けるために。

成果が出るまで残る。作って引き上げる会社との違いは、そこにある。

どれを選ぶか —— HOW TO CHOOSE

あなたの課題は、どの段階に。

A

まだ何を解くべきか、分からない。

→ 問いから、一緒に考える。

B

解く課題は、見えている。

→ 最短で、成果を出す。

C

作るものは、もう決まっている。

→ 最後まで、成果を出し切る。

どの段階から始めても、私たちが背負うものは変わりません。最後まで完遂する責任——それが、SaRです。

データの力で、次の一手を確かなものに。

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