AI・DX相談
事業課題、利用可能な資料、担当者、リスク範囲、最初に実行できる改善テーマを整理します。
FortuneTekの継続窓口 / AI・DX相談 / 補助金 / 日台協業
FortuneTekのサービス経験を、実行しやすいAI・DX相談へ
In-Starsは、FortuneTekのサービス経験を受け継ぎ、AI・DX相談、政府補助金、産学連携、日台協業、PoC計画を整理する公開相談窓口です。企業が次に何を確認すべきかを、初回相談で分かりやすく整理します。
In-Starsへ初回相談を依頼する
DLINVIDIA DLI Instructor profile
NCU中央大学企管教育 profile
DXDX roadmap、ERP/process、AI PoC準備
FortuneTek Service Continuity
顧問、計画、協業開発をまとめる公開相談窓口
AI・DX、政府補助金、産学連携、研修、日台協業、PoC計画のどれから始めるべきか迷う企業は、まずIn-Starsで相談内容を整理できます。
FortuneTekサービス継続
既存の顧問、プロジェクト、研修、パートナー開発の経験を、公開相談窓口として整理します。
補助金・提案計画
SBIR、SIIR、CITD、AI PoCテーマの適合性、証拠資料、提案ストーリー、確認スケジュールを整理します。
産学連携
企業課題、学研パートナー、検証フィールド、役割設計、成果翻訳をつなぎます。
DLI / AI研修計画
実践型AI学習、産業研修、大学教育経験を、経営層と社内チームの合意形成につなげます。
日台DX協業
日台ビジネス連携、技術提案翻訳、市場参入準備、協業先との打合せを支援します。
Business Benefits
抽象的なAI表現ではなく、具体的な事業成果
初回相談後に得られるものを明確にします。優先課題、PoC範囲、意思決定資料、補助金・研修・実装につながる次のステップを整理します。
7-14日で意思決定を整理
複数のAIアイデアを、データ有無、責任者、リスク、優先順位を含む use-case map に整理します。
90日PoCの範囲定義
課題、データ境界、業務フロー、担当者、受入指標、予算判断に必要な証拠を定義します。
補助金・協業準備
技術テーマをSBIR/SIIR/CITD型の説明、産学連携の役割、検証フィールド、審査資料に変換します。
ツール導入前の研修設計
DLI と企業研修 readiness により、管理者、技術者、利用者の共通理解を先に作ります。
FortuneTek To In-Stars
FortuneTek の内容を In-Stars の相談導線へ変換する方法
FortuneTek はグループ信頼の源泉として残し、In-Stars はその素材をAI/DX顧客向けの相談ページ、チェックリスト、補助金ストーリー、実行フレームに変換します。
企業信頼から顧客課題へ
グループ実績を信頼証拠として使い、In-Stars 側で AI、DX、補助金、PoC、研修の課題を明確にします。
事例から再利用可能な方法へ
街路灯、スマートケア、3C3I、協業事例を challenge、approach、evidence、framework に整理します。
問い合わせから適切な follow-up へ
企業相談は In-Stars、講座・チャネル・コミュニティ需要は LiUX、キャンペーン証拠は 3JK に接続します。
DX Authority Foundation
DX authority foundation：DLI、大学教育、ERP、産学PoC
In-Starsは公開リンクを役割証拠とエコシステム文脈として提示します。NVIDIA、TIBAME、中央大学、UMC、TWAICoE、その他協力機関による公式推薦や保証を意味しません。
NVIDIA DLI instructor profile
Samuel Liuの公開NVIDIA DLI Instructor profileを、AI研修と実践学習の証拠として扱います。
TIBAME NVIDIA DLI instructor
TIBAMEのDLI LLM応用コースでSamuel Liuが講師として掲載され、産業研修への接続を示します。
国立中央大学での教育
中央大学企管系プロフィールは、AI、LLM/生成AI、AIoT、クラウド/エッジ、アジャイル、企業DXの専門性を示します。
ERP / process DX
ERP/process teaching contextを、業務改善、データガバナンス、プロセス自動化準備に接続します。
産業・政策エコシステム
UMC、TWAICoE、FortuneTek事例は、場域、政策リソース、事例資産として説明し、推薦とは表現しません。
相談準備
次の一手を判断しやすくする相談設計
In-Starsは、公開できる経験、判断ルート、次の準備事項を整理し、AI、補助金、PoC、日台連携の相談を進めやすくします。
確認できる根拠
公開経験、研修文脈、事例ロジックを使い、開始前に確認できる材料を整理します。
判断ルート
相談、補助金準備、産学連携、PoCのどれを先に進めるべきかを整理します。
実務準備
ツール選定前に、業務、データ、責任者、時程、受入基準を確認します。
次回への引き継ぎ
初回相談を、サービスルート、連絡窓口、次回準備リストへつなげます。
相談事例の方向性
既存経験を、相談しやすい企業テーマへ
街路灯イノベーションからスマートシティAI PoCへ
公共インフラの革新を、データ、運用、エネルギー効果の検証に展開します。
スマートケア・学習システムの現場検証
ケアと学習の仕組みを、産学連携とPoCテーマに翻訳します。
3C3IからAI marketing automationへ
顧客、コンテンツ、チャネル、インサイトを測定可能な支援プロセスに結びつけます。
事業判断から始め、適切な相談ルートを選ぶ
会社の課題、判断したい内容、希望時期、手元の資料を共有してください。In-StarsがAI・DX相談、補助金計画、産学連携、日台協業、PoC計画のどれから始めるべきか整理します。