２．DX戦略の策定

制作部

デザインバリエーションの自動生成
イメージと原稿の情報を入力のみで、一定品質のデザインを作成できるようになり、属人性がなく、効率的な生産ができる
・デザイン自動生成フォーマットソフトの選定
・プロンプト、原稿の入力フォーム
・自動差し替え用のデザインのバリエーション作成
・自動生成用のデータベースの作成を
・素材、イラスト、写真の自動生成

営業部

営業における
①C・D時間にあたる時間の作業を完全自動化し、営業が付加価値の高い提案のためのPOCに集中できている（A時間）。
②付加価値の高い提案：（例）顧客をとりまく未来の外部環境予測と、過去の自社データとを掛け合わせ、中長期的な提案（バックキャスティング）ができている。
①C・D時間の作業を完全自動化
・必要項目から選択するだけで見積もりができるシステム。
・業務によって適切な外注先と予定リソースアサインを管理するシステム。
・外注を含めた富士凸版プライスのデータベース化。
②付加価値の高い提案
・外部環境予測と自社データを掛け合わせ提案できるCRMの導入
・顧客データのデータベース化のためのデータ入力や更新をAIやフォーム自動化で対応。

製造部

工場を数字で管理できる工場にする。
工場の全ての業務の稼働状況と、スケジュールを可視化し、工場の計画的生産、改善点の見える化する
・機械ごとの稼働率の収集
・工場の稼働内容をデータ化。
　人時生産性の良くない仕事を発見するためのデータ集計
・作業日報を機械の稼働状況データから作成できる。
・稼働状況データと業務管理ソフトからの金額のデータを合わせて計算する。

具体的方策

デザインテンプレートと素材データの統合データベース構築
過去のデザイン成果物、写真、イラスト、フォントを分類し、再利用可能な素材データベースを構築。
AI生成用プロンプトのデータベース化
過去に効果的だったプロンプトとその結果をデータベース化し、最適なプロンプトを自動的に提案。
業界ごとやターゲット層ごとのプロンプトパターンを分析して蓄積。
自動生成されたデザインに対するユーザーや顧客のフィードバックを収集し、AIモデルの精度を改善。
高評価デザインとその生成条件（プロンプト、素材、構成）を分析して品質向上に活用。

①C・D時間の完全自動化
見積もり履歴データベースの構築
過去の見積もりデータを分析し、種類や規模ごとの推奨値の算出。
リソースアサイン最適化のためのデータ分析（各外注先の過去実績、コストパフォーマンス、稼働状況データを収集）。各事業者ごとの業務進行管理体制の仕組み化。
価格モデルの動的更新。

②付加価値の高い提案
Google Apps Scriptによって収集した外部環境データをデータベース化。
顧客ごとの取引履歴、商品やサービスの売上情報。
過去の提案内容、成功/失敗要因、受注までのプロセス、をクラウドで記録に残す
CRMシステムによる顧客データと外部環境データ活用

工場の数字管理におけるデータ活用
稼働率データの収集し機械ごとに可視化する。
稼働率が低い原因を自動分析し、改善案を提示する。
人時生産性データの分析
作業別の時間当たり生産性データを蓄積。
非効率な作業のパターンを特定し、改善指針を提案。
稼働状況とコストデータの連携分析

機械稼働データと業務管理ソフトから取得したコストデータを統合し、コスト効率を分析。
利益率の高い作業や製品を可視化し、生産計画に反映。