ご紹介案件

Case

案件更新日:2025.06.01

戦略

FinTech×不正検知 リアルタイムスコアリング事業

案件タイプ 戦略
クライアント職種 通信
月額報酬(100%稼働時) 130万円
稼働率 50%
勤務地 基本リモート
稼働期間 6ヵ月

案件概要

取引/端末/位置情報を統合した不正検知スコアを外販。誤検知と見逃しの最適化、可視化と導入ROIの提示で採用を拡大する。

案件更新日:2025.05.30

新規事業

RAG×製造ドキュメント ナレッジQA事業立ち上げ

案件タイプ 新規事業
クライアント職種 機械
月額報酬(100%稼働時) 150万円
稼働率 100%
勤務地 一部リモート
稼働期間 6ヵ月

案件概要

技術文書・保守マニュアルを横断検索し、RAG構成のQAを製造現場へ展開。多言語・機密区分・改訂運用を織り込んだ商用基盤を整える。

案件更新日:2025.05.21

IT

生成AI×コールセンター 応対自動化ソリューションGTM/導入標準化

案件タイプ IT
クライアント職種 BPO
月額報酬(100%稼働時) 180万円
稼働率 50%
勤務地 フルリモート
稼働期間 3ヵ月(継続意向あり)

案件概要

音声認識と生成AIを統合した応対自動化を、BPO向けに量産展開するプロジェクト。提案〜導入〜運用の標準化と成果保証を前提にスケール化を目指す。

案件更新日:2025.05.20

PMO

PHR×処方最適化 医療データ連携 新規事業PMO

案件タイプ PMO
クライアント職種 製薬
月額報酬(100%稼働時) 180万円
稼働率 80%
勤務地 フルリモート
稼働期間 3ヵ月(継続意向あり)

案件概要

PHR・薬局・保険者データを連携し、服薬アドヒアランス改善と処方最適化を実現する。同意運用と匿名加工を前提に、社会実装へ移行する。

案件更新日:2025.05.14

新規事業

地方創生×データ連携 地域スーパーアプリ新規事業

案件タイプ 新規事業
クライアント職種 小売
月額報酬(100%稼働時) 160万円
稼働率 100%
勤務地 一部リモート
稼働期間 6ヵ月

案件概要

交通・観光・決済・商業を束ねる地域スーパーアプリを立ち上げ、ID統合とポイント経済圏で域内消費を最大化する。官民連携で長期運用に耐えるモデルを設計する。

案件更新日:2025.05.10

IT

旅行×生成AI ダイナミックパッケージ・パーソナライズ事業

案件タイプ IT
クライアント職種 旅行
月額報酬(100%稼働時) 150万円
稼働率 50%
勤務地 フルリモート
稼働期間 3ヵ月(継続意向あり)

案件概要

在庫・料金・嗜好データを統合し、会話型で旅程提案から予約まで完結する体験を提供する。価格最適化とUX改善で収益と満足度の同時向上を狙う。

案件更新日:2025.05.04

戦略

銀行API×エンベデッド・ファイナンス(BaaS)事業開発

案件タイプ 戦略
クライアント職種 金融
月額報酬(100%稼働時) 165万円
稼働率 100%
勤務地 フルリモート
稼働期間 3ヵ月(継続意向あり)

案件概要

非金融事業者のアプリへ口座・決済・融資等を埋め込むBaaS事業を拡大する。ユースケースとパートナー戦略、収益/リスク管理を統合して商用化を加速する。

案件更新日:2025.04.30

PMO

ロボティクス倉庫 自動化統合(WMS/WES)新規事業PM

案件タイプ PMO
クライアント職種 通信
月額報酬(100%稼働時) 180万円
稼働率 50%
勤務地 フルリモート
稼働期間 3ヵ月(継続意向あり)

案件概要

複数ロボットの混在と在庫精度課題を、統合制御とデータ最適化で解決する標準ソリューションを事業化する。サブスク+成果報酬モデルで継続価値を創出する。

案件更新日:2025.04.25

戦略

半導体EDAクラウド(DaaS)事業企画

案件タイプ 戦略
クライアント職種 商社
月額報酬(100%稼働時) 170万円
稼働率 50%
勤務地 一部リモート
稼働期間 6ヵ月

案件概要

EDA環境のクラウド提供を企画し、IP保護・高負荷計算・ライセンス/輸出管理に配慮した商用モデルを構築する。国内設計顧客の柔軟な利用とセキュアな運用を両立させる。

案件更新日:2025.04.19

新規事業

スマート工場 Edge AI×外観検査 SaaS GTM/導入標準化

案件タイプ 新規事業
クライアント職種 IT
月額報酬(100%稼働時) 200万円
稼働率 80%
勤務地 基本リモート
稼働期間 3ヵ月(継続意向あり)

案件概要

Edge AIカメラと検査SaaSの量産展開を前提に、GTMと導入手順の標準化を確立する。ライン差異や教師データ不足を運用で吸収し、再現性の高い導入を実現する。