01 / AI OPERATIONS整える
生成AIの活用を、
きちんと事業に効く形へ。
ChatGPTをはじめとするAIの使い方・契約・費用を棚卸し。現場への定着と、改善の優先順位を整理します。
- 契約・利用目的・重複・費用の整理
- 社員の利用状況と、つまずきの把握
- AIを活用できる業務の洗い出し
- 運用手順・評価方法・継続改善の設計
LAIT / AI & DATA SCIENCE
企業のAI利用を診断し、
データから企業専用AIまでつくる
LAITは、企業の生成AI利用状況を診断し、AI運用改善、データ分析、売上予測・需要予測・顧客離反予測などの機械学習モデル開発まで支援するYDK合同会社の企業向けAI事業です。
FROM YOUR DATA.TO YOUR NEXT DECISION.
01 / OPTIMIZE
生成AIの利用と費用を整える
02 / BUILD
企業専用の予測モデルをつくる
03 / IMPROVE
実務で評価し、改善を重ねる
LAIT / SCOPE
企業のAI活用を、
診断から予測まで。
LAITでは、企業の売上・顧客・営業・在庫・業務データを分析し、目的に応じた予測・分類・最適化を行う機械学習モデルを構築します。
生成AIの利用を整える
- 生成AI利用診断
- 契約・利用率・重複・業務適合性を整理
- AI契約整理
- 用途と必要性から契約構成を見直す
- AI運用改善
- 現場の手順・確認・振り返りを設計
- AI研修
- 実際の業務に使う操作と判断を学ぶ
企業データから予測する
- 売上予測
- 商品・店舗・期間別の売上を見積もる
- 需要予測
- 求められる数量を見積もる
- 顧客離反予測
- 定義した期間の離反リスクを見積もる
- LTV予測
- 顧客との将来の取引価値を見積もる
- 成約予測
- 商談の結果や成約確率を見積もる
- 在庫予測
- 入出庫や需要から在庫の見通しを立てる
分析からモデルへつなげる
- データ分析
- 記録の整理、可視化、課題の整理
- 機械学習モデル開発
- 目的に応じた予測・分類・最適化を設計
モデルの開発には、目的に合う履歴と評価条件が必要です。最適化では、予測に加えて費用・制約・選ぶ行動を定義します。
導入・契約・企業データの疑問へ。
短い回答から、必要な情報を探せます。
CHOOSE YOUR START
いまの課題に合う入口を。
診断・運用・分析・開発。目的ごとの支援内容を、詳しく説明します。
LAIT / SERVICE
AI活用診断
YDKのLAITは、生成AIの契約・利用率・重複・業務適合性を4軸で確認し、見直す順番を整理します。
詳しく読むLAIT / SERVICEAI運用改善
YDKのLAITは、AIを使う業務・確認者・手順・測定方法をそろえ、現場で続けられる運用を設計します。
詳しく読むLAIT / SERVICEデータ分析
YDKのLAITは、売上・顧客・業務データの意味と品質を確認し、予測モデルの前に判断に使える分析を作ります。
詳しく読むLAIT / SERVICE機械学習モデル開発
YDKのLAITは、企業の実データから売上・需要・顧客行動を予測する専用モデルを設計し、未使用データで評価します。
詳しく読むTWO CONNECTED SERVICES
AIを使う。その先の、
自社のAIを持つところへ。
導入したAIが役立っているか。
自社データで何が予測できるか。
いまの課題に合う場所から始めます。
生成AIの活用を、
02 / CUSTOM MACHINE LEARNINGつくる
会社に蓄積されたデータを、
独自の予測AIへ。
売上・顧客・購買・営業・在庫・稼働の実データを分析。会社ごとの目的に合わせた機械学習モデルを開発します。
- 事業課題と、予測したい対象の定義
- 前処理・特徴量の設計・モデル開発
- 未使用データでの精度と有用性の評価
- 現場で使う方法と、更新運用の設計
YOUR DATA. YOUR MODEL.
予測したいのは、
あなたの事業の未来。
日本企業の実データをYDKが分析し、企業・業界に特化した機械学習モデルをつくる。それが、LAITの「国産AI」です。
仕入れや計画を、見通しから。
売上や需要の変化を予測し、発注・在庫・人員配置を考える材料をつくります。
- 活用するデータの例
- 日別の売上、商品、価格、販促、カレンダー
- つくるもの
- 翌週・翌月の売上や商品別需要の予測
評価の視点：時間順に分けた未使用データで、単純な前年・直近平均と誤差を比較します。
過去のデータ → 将来の見通し概念図 / 実績値ではありません
次に向き合う顧客を、データから。
購買の頻度や間隔、利用の変化をもとに、継続支援が必要な顧客や将来価値を見立てます。
- 活用するデータの例
- 顧客属性、購買履歴、利用頻度、対応履歴
- つくるもの
- 離反の可能性、LTV、顧客セグメント
評価の視点：未使用の期間で予測を検証し、見逃し・誤検知と施策に使えるかを評価します。
営業の優先順位を、確率で考える。
商談の進み方や接点を分析し、成約や次の購買につながる可能性を整理します。
- 活用するデータの例
- 商談の段階、接点、対応内容、購買履歴
- つくるもの
- 案件別の成約確率、購買確率
評価の視点：未来の結果が入力に混ざらないようにし、確率の信頼性と実務での有用性を確認します。
変化の兆しを、早めに捉える。
在庫の過不足、稼働の偏り、通常と異なる動きを捉え、運用の見直しを支えます。
- 活用するデータの例
- 在庫、入出庫、従業員稼働、業務時間
- つくるもの
- 在庫予測、人員需要、異常の候補
評価の視点：欠品や過剰在庫など目的に合った指標を選び、誤った警報の負担も評価します。
掲載内容は開発用途の例です。実装する予測対象・精度の評価方法・提供範囲は、データと事業課題を確認したうえで決定します。
LAIT / AT A GLANCE
LAITの支援範囲と、
独自AIのつくり方。
目的、データ、評価方法をつなぎ、
現場の判断に使えるかを確かめます。
- 誰のためのサービス？
- 生成AIの利用・契約・費用を見直したい企業、自社データから売上や顧客行動を予測したい企業を対象としています。
- LAITが言う「国産AI」は？
- 日本企業の実データをYDKが分析して開発する、企業・業界特化型の機械学習モデルです。
- どんなデータを活用する？
- 売上履歴、顧客属性、購買・営業履歴、広告、在庫、従業員稼働、業務時間など。必要な項目は予測対象によって異なります。
- どのように確かめる？
- 未来の情報が入力に混ざらないようにし、未使用データで比較対象と精度を検証。誤検知や現場の負担も含めて評価します。
提供・掲載：YDK合同会社 ／ 情報の基準日：。現在は立ち上げ・検証段階です。
BUILT FROM THE FIELD
一社の課題から、
業界で使える仕組みへ。
最初は一社のためにつくる。そこで得た設計・前処理・評価の共通項を抽出し、再利用できる形へ育てていく構想です。
01
企業専用AI
その企業のデータと業務に合わせて個別に開発。
立ち上げ・検証中02
業界テンプレート
共通する特徴量・前処理・評価方法を整理。
今後の構想03
業界別AI
業界の共通課題に対応するモデルへ展開。
今後の構想04
SaaS
現場で継続利用できるサービスへ発展。
今後の構想START AT THE RIGHT SIZE
課題の大きさに合わせて、
小さく始める。
まずは生成AIの棚卸しから。
独自AI開発は、データと目的に応じて
個別に範囲を設計します。
DIAGNOSIS
AI活用診断
10–20万円 / 参考価格
いまの利用状況と、次に改善することを整理。
- AI契約・利用・費用の棚卸し
- 課題と改善優先順位の整理
IMPROVEMENT
AI運用改善
30–70万円 / 参考価格
業務に合わせた使い方と、運用の定着を設計。
- 業務と運用手順の見直し
- 現場への定着・評価方法の整備
ADVISORY
AI運用顧問
5–15万円 / 月・参考価格
使いながら見直し、継続的な改善を支援。
- 利用・費用・課題の振り返り
- 改善の優先順位と次の施策の整理
現在は検証段階の参考プランです。正式な販売価格・税込総額・期間・提供条件は未確定で、上記は確定した販売条件ではありません。企業専用の機械学習モデル開発は、この料金に含まれず個別設計となります。
QUESTIONS & ANSWERS
よくあるご質問
データが整理されていなくても相談できますか？
はい。まずは、どこに何のデータがあるか、どの判断を改善したいかを整理するところから検討します。データの量・期間・欠損によっては、先に記録方法や運用を整える方針をご提案します。
LAITの「国産AI」とは何ですか？
日本企業の実データを、YDKが分析して開発する企業・業界特化型の機械学習モデルです。日本製の大規模言語モデル（LLM）を指す名称ではありません。たとえば、企業ごとの売上予測や顧客離反予測のモデルをつくります。
ChatGPTの使い方の見直しだけでも相談できますか？
はい。契約中のAI、利用目的、利用人数、費用、業務への定着を整理し、重複契約や運用上の課題、AIを活用できる業務を検討するところから始められます。
企業データは、どのように扱いますか？
相談メモには実データや個人情報を入れないでください。データをお預かりする段階では、目的・範囲・アクセス権・保管場所・削除方法を事前に合意します。外部AIサービスを利用する場合も、その範囲と条件を確認してから進める設計です。
予測の精度や売上改善は保証されますか？
精度や成果の保証はありません。データの品質や事業環境により結果は変わります。未使用データと比較対象による評価を行い、業務に使えるかを段階的に判断します。現在は事業の検証・立ち上げ段階です。
LET’S FIND YOUR NEXT STEP
「このデータ、使える？」
その問いから始めましょう。
手元のデータと、変えたい業務を教えてください。