x3dが『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』を提供開始、データ資産のAI化を一気通貫で支援

x3dが『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』を提供開始、データ資産のAI化を一気通貫で支援

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x3d株式会社は、企業内に蓄積された「データ資産」「人的ノウハウ」「無形の経験価値」をAI化するエンタープライズ向け『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』の提供を開始しました。PoCから本番運用まで一気通貫で支援する体制が特徴です。製造業や金融業、小売業・サービス業など、幅広い業種の企業を対象としています。



『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』の3つのソリューションと開発体制

サービスの中核となるのは3つのソリューションです。

「デジタルツイン」は、設備やプロセス、顧客行動などの物理資産をデジタル上で再現し、予測・最適化を実現します。「ペルソナAI」は、熟練者の思考プロセスや判断基準をAI化し、組織内での知見継承・拡散を支援しました。「特化型AI」は、企業固有のデータや業務フローに特化したカスタムAIモデルを開発します。

開発体制には、2ヶ月スプリント方式を採用しています。短期間での価値検証とアジャイル開発による迅速な改善を目指します。また、AIを活用したフルスタック体制により、従来のウォーターフォール開発の刷新を図ります。

想定する課題を持つ企業は以下の通りです。

  • 社内にデータ資産があるが活用しきれていない企業
  • 熟練者のノウハウを組織全体に展開したい企業
  • ブランド価値や顧客体験をAI技術で向上させたい企業
  • PoCは実施したが本番運用に課題を感じている企業

PoCで終わらせず実際のビジネス運用まで継続的に支援する点が、同サービスの強みです。運用後の改善・メンテナンスも含めた長期パートナーシップを提供します。


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x3d株式会社による『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』提供の背景

x3d株式会社代表取締役の武石 幸之助氏は、サービス提供の意図について次のようにコメントしました。

「これまで全国で1,500社以上の企業様にAI研修・組織開発を支援する中で、『技術的には可能だが、実装・運用が困難』という声を多くいただいてまいりました。今回発表したサービスは、単なるAI導入支援ではなく、企業が本当に価値を感じられるAI資産の構築を目指しています。お客様と共に持続可能なAI活用を実現していきます」

x3d株式会社はこれまで1,500社以上の法人研修実績を持ち、独自の研修メソッド生成AIマネジメントゲーム®をはじめとするソリューションで企業・組織へのAI定着を支援してきました。大手企業との共同開発で培った実績をもとに、エンタープライズ向けパッケージとして体系化しています。

『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』概要

項目 詳細
提供企業 x3d株式会社(クロスサード)
所在地 東京都港区
代表取締役 武石 幸之助
サービス名 『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』
対象 製造業や金融業、小売業・サービス業などのエンタープライズ企業
主な構成 デジタルツイン/ペルソナAI/特化型AI
開発方式 2ヶ月スプリント・アジャイル開発
支援範囲 PoCから本番運用・運用後メンテナンスまで一気通貫
法人研修実績 1,500社以上
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trends編集部の一言

1,500社以上の法人研修実績を持つ企業がAI開発支援に踏み出した動きは、企業のAI活用が「研修・啓発フェーズ」から「実装・資産化フェーズ」へと移行しつつあることを示す事例として注目されます。マーケティング業界の文脈に置き換えると、「ツールを知っている社員」と「業務フローに組み込んで使いこなしている社員」との間の開きは業界横断で語られてきたテーマであり、PoCどまりという課題は他業種でも広く見られる状況です。

デジタルツインやペルソナAI、特化型AIという3つの切り口で企業固有のデータ資産をAI化するアプローチは、マーケティング業界の文脈に置き換えると、顧客行動データや熟練マーケターの判断軸をAI化する取り組みとして読み替えられるでしょう。「実装の壁」を越えた先にどんなビジネス価値が生まれるか、具体的な事例が積み上がっていくと良い検討材料になりそうです。

References

  1. ^ PR TIMES. 「x3d、企業に眠るデータ資産をAI化する『AIモデル・デジタルツイン・ペルソナAI開発支援サービス』を提供開始いたしました | x3d株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000114743.html, (参照 26-05-30).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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