AIで意思決定プロセスを変える
Stage 4：AI変革
データ基盤を活かし、次なる「AIによる意思決定の高度化」へ。クラスメソッドは、DMBOKに基づく確かなガバナンスと生成AIを融合。高度な技術力を背景に、経営判断の質を高め、自走できる組織の構築を共に支えます。
AIを使いこなすための2つの基盤
AI定着の鍵は、データガバナンスと実行基盤の同期。クラスメソッドは実践的な知見を武器に、企業の経営判断を加速させる仕組みを整え、共に強い組織へと歩みを進めます。
データガバナンス
AIデータのガバナンスを体系化。利用権限とルールを明確にし、経営判断の基盤となるAI活用の信頼性を担保。安全にスケールできる組織運営を共に支えます。
データストレージ & オペレーション
AI実行基盤を最適化。SnowflakeとAWS Bedrockの連携でデータと生成AIを融合し、ビジネスを加速する次世代インフラを共に構築します。
リファレンス & マスターデータ管理
複数システムにまたがるデータの一貫性を統御。マスターデータの最適化で不整合を排除し、AIや自動化がもたらすビジネス成果の信頼性とスピードを共に支えます。
Stage 4での3つのAI活用パターン
クラスメソッド自身が実践しているAI活用から生まれた、再現性のある3つのパターンです。
生成AIで需要予測と在庫最適化を自動化
過去の販売データとリアルタイム在庫情報をSnowflakeで統合し、AWS Bedrockの生成AIモデルで需要予測を自動化した実践パターンです。在庫過不足の削減と発注業務の工数削減を同時に実現します。
AI駆動開発でサービス開発速度を3倍に
DevinとClaude Codeの連携で、UI修正から機能開発まで7名での効率的な並行管理を実現。「How」から「What/Why」へと組織の視座をシフトさせ、価値創出に直結する攻めの開発体制が構築しています。
コードの現代化をAIエージェントで自動化
AWS Transform Customを活用し、60リポジトリ・100以上のLambdaバージョンアップをAIが自動実行。数か月要する手動保守を自動化し、ガバナンス維持と安全なシステム運用の高速化を実証しました。
私たち自身がAI Readyです
クラスメソッドはAI活用を提案するだけでなく、自社の開発や業務プロセスに積極導入しています。DevinやClaude Code、AWS Transform Customによる高度な自社実践で培ったリアルな知見をノウハウとして還元。お客様が目指すデータ駆動経営と自走組織の構築を、確かなパートナーとして共に支えます。
