新崎駅(新潟市北区)のAIに強いシステム開発会社 / システム構築会社
新崎駅(新潟市北区)のAIに強いシステム開発会社一覧
1件の新崎駅(新潟市北区)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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新潟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!
新潟県のシステム開発会社選びでの重要ポイント
システムには顧客管理システムや販売管理システム、金融システムなどさまざまな種類があり、業種や導入の目的によって、開発するべきシステムが異なります。また、システム開発で用いられるプログラミング言語も、C言語やC++、Java、C#、JavaScript、python、Rubyなど、非常に多くの種類が存在しています。 重要なのは、システム開発会社を標榜していても、すべての種類のシステムやプログラミング言語を扱えるわけではないということです。システム開発会社によって対応可能な分野が異なるため、目的とするシステムの開発に対応できるシステム開発会社を選択することは、大前提。各社の特徴を比較して、依頼内容と類似する案件の実績が豊富なシステム開発会社を選ぶと、なおいいでしょう。 アイミツでは、得意なシステムの種類やプログラミング言語でシステム開発会社をまとめた、一覧記事をご用意しています。 また、大手・中小など、会社の規模によっても、適したシステム開発会社に違いがあります。会社の規模に合わせてシステム開発会社を選びたい方は、こちらの記事もご利用ください。
新潟県のシステム開発会社の費用相場
システム開発の費用は、要件定義から設計、プログラミング、各種テスト、納品などの各工程ごとにかかるコストで決まります。各工程にかかるコストの相場は、システムの種類や開発の難易度などで上下します。新潟県の多くのシステム開発会社が料金を公開していないこともあり、正確に予算をたてるためには、見積もりを取らなければなりません。 また、開発費用のほかにシステムの運用・保守にも費用がかかります。見積もりに含まれていない場合が多いため、見積書をよく確認しましょう。 アイミツでは、システム開発の費用相場についてまとめた記事をご用意しています。ぜひ、予算を立てる際の参考としてお役立てください。 「システム開発をできるだけ安く依頼したい」という方は、格安システム開発会社の記事もご活用ください。
【業種別】アイミツを通じて発注している新潟県の企業とシステム開発会社
上の表は、システム開発についてアイミツにお問い合わせいただいた新潟県の企業を、業種別の割合であらわした表です。電機・精密がもっとも多く、メディア、自動車・機械が続いています。 近年では、製造業における生産管理、メディア業における放送システムや印刷システムなど、さまざまな業種のあらゆる工程で、システムが活用されるようになりました。製造業などの産業が盛んな新潟県では、今後も多くの業種でシステム開発が必要とされるでしょう。 新潟県には大手から中小規模まで多くのシステム開発会社があり、それぞれに得意とする業種があります。システム開発を依頼する際には、各社の実績などを比較して、自社の業種に関する経験が豊富なシステム開発会社を選択するといいでしょう。 アイミツでは、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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