QuantumBlack, AI by McKinsey｜QuantumBlack, AI by McKinsey
戦略・業務の知識とデータ技術をつなぎ、AIの実装と組織変革を支援する。
人の判断とデータ技術を組み合わせるアプローチを掲げ、AIの組織展開、データの技術・プロセス整備、デジタルツインを案内しています。QuantumBlack Labsでは技術者、デザイナー、製品担当者が開発資産を作ると説明されています。
支援領域・AIの展開：人、プロセス、技術を組み合わせた組織的なAI活用を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/how-we-help-clients
データ・基盤と体制：データに関する技術、プロセス、能力の整備を支援。／確認 2026-09-15／https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/how-we-help-clients
開発・QuantumBlack Labs：技術者、デザイナー、製品担当がツールと開発資産を作る組織を案内。／確認 2026-09-15／https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/how-we-help-clients
技術領域・デジタルツイン：資産やプロセスの仮想的な複製とシミュレーションを扱う。／確認 2026-09-15／https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/how-we-help-clients
対象：AI実装とデータ基盤・組織運用の整備を合わせて検討する責任者。形式：法人向け個別支援。言語：英語の公式案内。紹介文は日本語。支援言語と担当拠点は窓口で確認。。利用条件：個別相談。対象業務、成果物、期間、体制、費用を見積もりで確認。
確認事項（編集部）：支援範囲と役割分担を案件ごとに確認。公式ページの成果例は、他の組織で同じ効果が出ることを保証するものではありません。
出典：QuantumBlack, AI by McKinsey「QuantumBlack, AI by McKinsey — AI関連サービス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/how-we-help-clients
編集部の整理 · 2026-09-15
QuantumBlackの案内は、AIの開発に加え、人・業務プロセス・データ基盤の整備を扱います。予測や生成の結果を現場が使うには、正しい時点のデータが届き、結果を受け取る人が判断できる必要があります。モデルの問題に見えても、データの更新や部門間の定義の違いが原因の場合があります。相談範囲を『モデルを作る作業』と『使い続けるために整える作業』に分けると、委託する工程を説明できます。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 一つの判断をデータからたどる：業務上の判断を一つ選び、元のデータ、集計、AIの出力、担当者の操作、結果の記録を順に並べます。情報が手作業で補われる場所も残します。
2. データの責任と更新を明らかにする：部門間で名称や単位が違う項目、更新が遅れる項目、利用制限がある項目を整理します。データ基盤の整備とAI開発のどちらに費用・担当が属するかを確認します。
3. 導入後に自社が行う判断を決める：AIの提案を採用・修正・保留する人を決めます。シミュレーションを使う場合は、現実との差を確認する方法と、前提を更新する担当も合意します。
公式にデジタルツインや開発資産が紹介されていても、すべての案件で同じ構成が必要になるわけではありません。相談時には自社の工程に必要な範囲を確認します。特定案件の精度や導入効果を当社が測定したものではありません。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp