柏駅(柏市)のAIに強いシステム開発会社 / システム構築会社
柏駅(柏市)のAIに強いシステム開発会社一覧
1件の柏駅(柏市)のAIに強いシステム開発会社をPRONIアイミツデータベースの中からご紹介致します。
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千葉県近郊のシステム開発会社一覧
システム開発を発注する前に
手順や費用・相場、発注のコツなどのポイントをおさえましょう!
千葉県のシステム開発会社選びでの重要ポイント
システム開発には、webシステムや業務系システムなどさまざまな種類があります。業務系システムは、何がどれだけ売れたか管理したり、価格設定を打ち込んだりする販売管理システムや、顧客情報を管理する顧客管理システム、銀行のATM等で使われている金融系システムなどがあります。 また、開発言語で細分化することも可能です。システム開発言語は、元々あった言語に影響を受けて新たな言語が作られることもあり、その数は年々増加。C言語やC++、Java target="_self" Script、Ruby、pythonなど、ここには書ききれないほどの言語が存在します。 たとえば、pythonの場合はwebサービスの構築のほか、Excelのような表計算も対応可能など、それぞれの言語に特徴がありますが、依頼先にその言語を使えるエンジニアがいなければ、開発言語の指定はできないでしょう。 そこで、アイミツではシステム開発言語ごとに依頼先をまとめた一覧記事をご用意しています。 大手企業や中小企業など会社の規模も参考にしてシステム開発会社を選びたい方は、こちらの記事もご覧ください。
千葉県のシステム開発会社の見積もり・費用相場
システムが完成するためにはさまざまなフェーズが必要になります。要件定義や詳細設計、コーディング、テスト、運用・保守など、プロジェクトの規模にもよりますが、数カ月~年単位で予算を組まなければならないことも少なくありません。 システム開発を依頼するときは、どこからどこまでの範囲を依頼するのかによって見積もりが大きく変わります。要件定義から、システム開発完成後のテスト、運用保守までトータルで依頼する場合とコーディングのみ依頼するのでは、費用に大きな差があります。運用保守のみ、別会社に依頼したり、自社で対応したりしたいという方もいるでしょう。 千葉県にはシステム開発会社がたくさんあります。そこで、アイミツは料金表を載せたシステム開発の相場記事をご用意しました。実際に依頼する際は参考資料としてぜひ、ご覧ください。 「なるべく費用を抑えたい!」という方は、格安システム開発会社の一覧記事もご確認ください。
【業種別】アイミツを通じて発注している千葉県の企業とシステム開発会社
上記はアイミツにお問い合わせいただいた千葉県の企業の業種別の割合をあらわした表です。システム開発のお問い合わせ発注が多い業種は、IT、サービス、メディアでした。現在、さまざまな場所で色々なシステムが活用されています。IT企業であれば、パッケージ化されたシステムを販売したり、AIなどの最先端技術を組み込んだシステムを作ったりするでしょう。また、サービス業では顧客管理システムやPOSレジシステムなど複数のシステムが活用されています。 このように、システム開発といっても、その用途や必要になるシステムは業種ごとに変わります。そのため、アイミツでは業種ごとに比較できる業界・業種別のシステム開発会社の一覧記事をご用意しています。
AI開発に関連する事例
AI開発でこんな効果やメリットが得られています。
- システム開発
- Webサービス・アプリ
- 通信・IT・ソフトウェア(その他)
- 課題
- 銀行の外回り営業担当者が、商談直後の報告をスマホで行えず、事務所に戻ってからのPC入力を余儀なくされており、貴重な営業時間を事務作業に費やしていた。 手入力による報告書作成では、記憶が曖昧になることによる報告品質の低下や、入力ミスのリスクが存在していた。
- 効果
- AIによる文章校正と自動フォーマットにより報告書の品質が向上し、データの整合性が担保。 リアルタイムでの可視化により、営業活動の進捗や成果を即座に把握できるようになり、より戦略的な営業活動の展開が可能に。 CTCフォーラムでの展示が実現。
- 通販・ネット販売
- Webサービス・アプリ
- 課題
- ・運営しているECサイトのSEO対策のために、人的コストを割いて商品記事を制作していた。 ・クライアント様オリジナルの記事を制作し提供する、B向けの新たなサービスを展開したい。
- 効果
- ・入力したキーワードを効果的に含んだSEO記事として十分な質を担保しつつ、労務コストを導入前の10分の1以下までに削減。 ・記事制作原価だけでなく、コミュニケーションコストなども削減され、その分をより知的生産的なタスクに再投資できた。 ・自動作成システムなしには成り立たない、B向けのビジネスモデルが成立し、事業拡大。
- その他
- 課題
- ・それまで収集していた買い手ニーズ情報は、マッチングに活用できる量として不足していたので、適切な案件が見つからないことがあった。 ・売り手と買い手のニーズをより正確に把握し、ニーズと案件の距離を機械的に測ることで、ソーシングやレコメンドに活用したい。
- 効果
- ・営業側が必要とする買い手企業情報の入手が可能になり、効率化できた。 ・売り手と買い手のニーズ情報が十分に得られるようになり、それをレコメンドやマッチングへ活用できた。 ・M&Aプラットフォームにおける、さらなるAIの活用法を発見できた。
AI開発の価格相場
- 平均相場
- 200万円~
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