AI;
AI導入が"PoC止まり"で終わる企業様へ

NexTech Week 2026 AI・​人工知能EXPO出展決定!​
​その​AI導入の​お悩み、​ブースで​気軽に​ご相談

成功実績を​持つプロが​成功事例から​失敗まで​本気で​答えます

2026年4月15日(水)~17日(金) 東京ビッグサイト(西展示棟) ブース 23-49
出展EXPOについて

第10回 AI・人工知能EXPO【春】
東京ビッグサイトにてお待ちしております。

会期 2026年4月15日(水)~17日(金) 会場 東京ビッグサイト(西展示棟) ブース 23-49

EXPOブースへの来場メリット

1
成功導入実績多数のプロと
気軽に無料相談
戦略や目的が不明瞭、なぜかPoCから抜け出せない、全社展開等のスケールが見えない...。 生成AI導入を検討・苦悩する企業様にとって課題は様々です。 同じような悩みでも企業によってその特性は多様。 実績と熱意と気合を兼ね備えたクオンティアAIプロチームが真剣にご相談に乗ります!
2
実際にブースで見られる
ライブデモ
「何ができる?」「どういう導入イメージを持つべき?」そんな疑問にも活用イメージを持ってもらえるよう、展示会ブースではデモを行います。 悩みや課題感を伺いながら、「こんな活用ができるのか」を実感しながら相談可能(※)です。 ※課題によっては当日デモができない場合があります。
3
来場者特典!
EXPO後の無料相談
「ブースでは人が多くてちょっと会話できなかった」 「ブースだけでは話足りなかった」という方にも後日無料相談に乗ります。 いつでもお気軽にお声がけいただけます。

よくある生成AI導入の課題3選

我々チームが実際に現場でよく目にする課題をまとめました。

N S E W ? ? ? ROI
01

戦略や目的が定まらない

「AIを何のために、どこに使う?」が決まっていない

  • 定まっているようで実は定まっていないのが、AIを何のためにどこに使うか?です
  • これが不明瞭のままだと求めるべきROIも不明瞭に。それにも関わらず、セキュリティ等の細かい課題はすごく議論・検討されてしまう・・・

AI導入進まないループ化へ・・・

02

属人化によるベンダー依存

レガシーシステム×属人化が生むベンダー依存

  • レガシーシステムを使っている企業様の場合、特定の人にシステム知識が偏り(多くはベンダー)、「もはやどこから手をつけるべきか」が見えないことも
  • 資料やドキュメントも残っていないため、改善しようとしてもハードルの高さに挫折気味

長年の蓄積から生まれたAI導入阻害の壁・・・

LEGACY いくら? ???
ベンダー丸投げ AI / DX
03

社内人財不足による
ベンダー依存

生成AI導入内製化進まずベンダー依存

  • 「社内の出来る人」が限られているため、小規模な社内システムもベンダー発注になっているケースをよく目にします
  • ITスキルや開発経験を前提条件にしてしまい、一部の人にしかスキルトランスファー出来ていないことも

社内人財不足から生まれるAI導入阻害の壁・・・

AI導入を「武器」に変える
3つのアプローチ

標準化された3つの導入アプローチをまとめています。
これらの一見「あたりまえ」に見えるアプローチを、
誰と「真剣に」「本気で」やれるかが成功の決め手です!

01

AI利活用促進/導入コンサルティング

お客様の業務調査、KPI指標、データ活用状況等からテーマを深堀。 As-IsからAIで対応すべき課題を抽出し、To-Be、AI活用方針を策定。

1 AsIs整理
2 ToBe設計
3 具体策立案・リスキリング
02

SI高度化

事前調査で課題を表面化し、PoCで実現性を検証。 開発標準化を経て、ベンダー依存から脱却する内製化まで伴走します。

1 事前調査
2 PoC検証
3 テーラリング・標準化
4 内製化
03

AI駆動開発による
「ユーザー単独開発」

ユーザー主導で業務にフィットしたシステムを内製。 AIに伝え、ユーザー自身が開発からリリースまでを推進。

1 アイデア
2 実装・設計
3 業務適用
4 組織定着

クオンティアの支援事例

我々クオンティアが今まで推進した支援事例を一部ピックアップ!
詳細は是非ブースで直接聞いてみてください。
活字では分からない推進の壁、成功ドラマがあります。

Case 1
大手金融

大手金融社員への
生成AI利活用リスキリング支援

0 × 0 ヶ月

プロジェクトリーダーへの到達支援

  • A 現状分析 — 内製化を踏まえたリスキリングの重要項目を洗い出し
  • B ペルソナ設計 — 将来的なキャリアパスを設計
  • C リスキリング計画 — ロールプレイング形式で実施
Case 2
大手金融系SIer

人材不足の壁を突破。
AI×専門知見で挑む大規模マイグレーション

約20年運用のアセンブリ言語システムをJavaへ移行。
ベテラン技術者の知見をAIで継承し、大規模のコード解析を実現。

0 %工数削減

リバースエンジニアリング設計書作成工数

  • 1 事前調査で課題を表面化し、PoCで実現性を検証
  • 2 生成AI利用前提の開発規約・テンプレートを整備
  • 3 ベテラン知見のAI継承で属人化を解消
Case 3
大手SIer・コンサルティングファーム

AI駆動開発による
SFA構築支援

業務にフィットしたSFAを内製。営業活動の可視化・効率化、最大化を目指し、ユーザー自身が開発からリリースまでを推進。 従来のように要件定義書を作りベンダーに依頼するのではなく、管理していた情報を自然言語でAIに伝えることで、 画面構成・項目定義・ロジックを段階的に具体化。小規模・短期間での開発を実現。

AI導入の「次の一手」がここにある

NexTech Week 2026 AI・人工知能EXPOのクオンティアブースでお会いしましょう!

2026年4月15日(水)~17日(金) 東京ビッグサイト(西展示棟) ブース番号: 23-49