NOVELが選ばれる理由
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NOVELが選ばれる理由
「AIを導入したい。でも、どこに頼めばいいかわからない。」
そんな中堅企業の経営者・管理職の方に選ばれ続けている理由があります。
実証済みの型がある
01
「やってみないとわかりません」とは言いません。
複数業種で成果を出した「AI導入3Tメソッド」で、初回の打ち合わせから具体的な進め方をお伝えします。
AI導入3Tメソッド：整える→つなぐ→つかう
データ整備から引き受ける
02
他社はAIツールの導入から始めます。
NOVELはその手前、データを整えるところから。
だから現場で実際に動きます。
Excel・PDF・紙・VBA・頭の中。フォーマットは問いません。
提案と実装が同じチーム
03
大手コンサルでは提案する人と開発する人が別会社・別部門。
伝言ゲームで「提案書は立派だったのに、できたものは使えない」
という事態が頻発します。
NOVELはコンサルタントとエンジニアがワンチームで動きます。
お客様の課題を直接聞いた人間が、そのままAIを設計・構築する。
だから認識ズレが起きず、現場で本当に使えるAIが実現します。
業種を問わない実績
04
製造業、小売業、金融、出版、教育機関 —
業種を問わず、60社以上のAI導入支援実績があります。
・中堅金融機関: AI-OCRで帳票読み取りを自動化
・大手小売企業: 社内ChatGPT環境を構築（RAG活用）
・大手出版社: AI広告文ワークフローで工数80%削減
・製造業: 熟練工ノウハウをAIチャットボットに集約
出版実績:
代表の岡田が執筆した『2冊目に学ぶ ChatGPTプロンプト攻略術』
（C&R研究所）は、業界・業種別のChatGPT活用事例を紹介し、あらゆる業界への対応力を裏付けています。
AIソリューション
コンサルティングで発見した課題に対して、
すぐに導入できるパッケージもご用意しています。
これまでに発注を決めていただいた理由
大手の開発会社やコンサルティング会社と比べたうえで、NOVELに発注いただいた企業の決め手です。
最初の作業の速さと質
契約前後に任された最初の作業で、成果物の速さと出来を見て判断いただきました。
経営会議に出せる週次の成果物
決め手は、毎週の打ち合わせでお渡しした資料と画面。経営陣への報告にそのまま使える点です。
費用とセキュリティの説明
費用の内訳と、データの扱いについての説明が比較の決め手でした。
内製化までの支援
開発の速さに加え、社内のメンバーで運用を続けられる状態まで支援する点を評価いただいています。
開発の進め方
追加費用が膨らむ主な原因は、開発を進めながら要件を決めることです。そのため、最初の2工程で範囲とルールを決めてから作ります。要件定義だけを先に発注いただくこともできます。
- STEP 1
相談・範囲の整理
今の業務とデータの流れを伺い、開発する範囲を決めます。課題の整理、デモ、概算のお見積もりまで無料です。
- STEP 2
定義・設計
画面の構成、データの扱い、業務のルールを書面にします。
- STEP 3
構築
動く試作から作り、週次の打ち合わせで確かめながら仕上げます。
- STEP 4
テスト
元のデータとの一致と、閲覧権限をテストしてから使い始めます。
- STEP 5
運用・拡張
点検と改善を続け、対象の業務を広げます。
費用と期間の目安
拠点や販売店から届くExcelを1つのデータにそろえる Hyperboard は、料金を公開しています。そのほかの開発は、初回の打ち合わせで範囲を伺ってからお見積もりします。
| Hyperboard | 費用の目安（税別） |
|---|---|
| 初期構築 | 300万円〜 |
| 保守運用 | 月額15万円〜 |
クラウドの利用料は別にかかります。
- 見積もりまで
- 初回の打ち合わせから約1週間
- 開発期間
- 2〜4か月の事例が中心です（例：ダッシュボードを中心とした開発で2〜3か月）
- 契約形態
- 準委任契約が基本です。工程ごとに分けた契約にも対応し、小さな範囲から始めることもできます。
品質管理
元データとの一致の自動確認
集計結果が元のデータと一致しているかを自動で確かめる仕組みを、納品物に含めます。
変換前後の全件記録
AIで読み取り・変換したデータは、変換前と変換後を全件記録し、後から追えるようにします。
人によるAI出力の確認
AIの出力は、人が確認してから業務に使う運用を前提に設計します。
よくある質問
要件が決まっていなくても相談できますか
既製のツールで足りる場合はどうなりますか
要件定義だけを頼めますか
入力したデータはAIの学習に使われますか
相談の段階で秘密保持契約を結べますか
無料の相談では何をしてもらえますか
オンプレミス（自社サーバー）に構築できますか
基幹システムとつなげられますか
公開後の修正や機能の追加はどう扱われますか
発注側で参加が必要な人はいますか
生成AI・AIエージェント・業務システム導入・開発伴走支援｜AI導入の支援実績 60社以上／上場企業から中堅企業まで｜2019年設立