DX・AI導入コンサルティング
DX & AI Adoption Consulting
DXアセスメント、業務フロー分析、AI自動化の機会特定まで支援します。
- DXアセスメント
- 業務フロー分析
- AI自動化マッピング
AI Consulting & DX
物流・製造・小売の業務課題を整理し、解決策の提案からAI・DXの実装まで伴走します。
01 — APPROACH
WMS・TMS・MES・ERPなど、いまお使いのシステムを入れ替えずにデータを連携し、AIを段階的に導入します。図は、現場データの統合・分析から業務の実行と改善までをつなぐ構成の一例です。
TRUSTED BY














02 — SERVICES
日本企業のDXを、AI・システム開発・プロジェクト推進の3軸で支援します。
DX & AI Adoption Consulting
DXアセスメント、業務フロー分析、AI自動化の機会特定まで支援します。
AI & AI Agent Development
業務に組み込むAI・AIエージェントを、要件整理とPoCから本番運用まで開発します。
PMO Support
導入方針・技術選定から、開発チームの推進、納品の管理まで、発注者側に立って支援します。
03 — INSIGHTS
バイナリテックジャパン公式noteの最新記事をピックアップして掲載しています。
04 — WHY BINARY TECH JAPAN
業務の整理から始め、既存システムを活かしながら、検証を経て本番へ進めます。
Business First
AI活用の候補を挙げる前に、業務・システム・データの現状を確かめます。そのうえで、効果と実現性から取り組む業務を選びます。
Keep Your Systems
WMS・ERPなどを入れ替えずに、データ連携でAIを段階的に加えます。既存システムの改修は、現在のベンダーと分担して進めます。
Verify, Then Build
PoCでは合意した評価指標で効果を確かめ、見送りも含めて本番化の可否をご提案します。
On the Buyer's Side
内製・外部委託・その組み合わせを同じ評価軸で比べ、他社ベンダーの提案や見積りの評価も引き受けます。自社に発注いただくことを前提にせず、お客様が選べるように判断材料をそろえます。
05 — AI & TECHNOLOGY
業務に組み込み、使い続けられるAIをつくるために、サービスと案件で次の技術と手法を使っています。
OpenAI
OpenAI 認定パートナー
AWS
AWS 認定ソリューションアーキテクト
Azure
Azure Expert MSP / Azure AI
ISO
ISO 27001 対応準備中
物流・製造
AI 自動化実績
権限と操作の記録
本番で使い続けるための仕組み
精度評価
業務に即した評価データと指標
PoC → 本番
検証から本番運用まで
06 — DEVELOPMENT WORKFLOW
日本式のプロジェクト管理と、アジャイルな実行力を両立。
Hearing
現状の課題と業務フローを丁寧にお伺いします。
Fast PoC
範囲を絞り、実データで短期間に検証。
Implementation
合意した範囲で本番システムを構築・導入。
Operation & Kaizen
運用を支援し、継続的な改善で価値を拡大。
07 — CASE STUDIES
担当した案件を、課題、体制、技術的な判断、結果の順にご紹介します。
10%減
販売機会損失
25%減
廃棄
5%増
売上
50%減
発注業務の工数
小売チェーンA社の需要予測(導入事例):運用開始から6か月後、前年同期比。A社による共有値で、需要予測以外の要因も含み得る数値です。
08 — COMPANY
バイナリテックジャパン合同会社は、東京都港区六本木に本社を置き、物流・製造・小売の企業に向けて、DX・AI導入コンサルティング、AI・AIエージェント開発、PMO支援を提供する会社です。
| 会社名 | バイナリテックジャパン合同会社 |
|---|---|
| 設立 | 2026年06月 |
| 資本金 | 357万円 |
| 代表者 | DOVAN DUNG |
| 本社所在地 | 〒106-0032 東京都港区六本木3丁目16番12号 六本木KSビル5F |
| 取引銀行 | 三井住友銀行 |

09 — FAQ
AI導入・DX推進のご相談で、よくいただくご質問にお答えします。
まずは現場課題の整理と業務フロー分析から開始します。バイナリテックジャパンでは対象範囲を絞ったPoCで、導入効果と実装可能性を検証します。
物流DX・製造DXにおいて、WMS/TMS/MES連携、AIエージェント導入、業務自動化、意思決定の高度化まで一貫して支援します。
可能です。既存システムを前提にデータパイプラインと連携設計を行い、段階的にAIを導入します。