2026.07.02
定着
自分を欺かずにAIのROIを測る
出荷前にベースラインを取り、すべてのコストを数え、価値が着地する場所で測り、「使われず再配分もされない時短」という幻想を避ける。
読了2分
サービス
すべてのサービス →AI導入を、はじめから終わりまで
01
AI実装支援
プロトタイプから本番へ
LLM機能やRAGを、実データ・実トラフィックに耐える形で設計・実装。評価とロールアウトまで伴走します。
詳しく →
02
業務自動化
雑務を、安全に減らす
AIエージェントとワークフロー自動化で反復業務を削減。監査可能でヒューマン・イン・ザ・ループを備えた設計にします。
詳しく →
03
AIスタック選定
勘ではなく評価で選ぶ
モデル・ベクトルストア・基盤を、貴社のタスクの評価と単価にもとづいて中立に選定します。
詳しく →
04
社内定着支援
使われて、はじめて成果
ROIの計測、社内トレーニング、チェンジマネジメントまで。導入したAIが実際に使われる状態をつくります。
詳しく →選ばれる理由
デモではなく、デプロイまで
実務
本番運用の知見
実データ・実トラフィック・実際の障害に耐えた設計だけをご提案します。ハッピーパスではなく、エッジケースまで想定します。
中立
ベンダーに縛られない
特定製品の販売が目的ではありません。貴社のタスクに対する実力で、モデルもツールもフラットに比較します。
計測
効果を数字で示す
品質・コスト・ROIを計測し、効いたかどうかを判断できる形で報告します。勘ではなく評価にもとづきます。
導入の流れ
ご相談から定着まで4ステップ
01
相談・ヒアリング
現状の課題と目標を整理し、AIが効く場所を見極めます。
02
PoC・設計
小さく検証し、評価基準とともに設計図を描きます。
03
実装・本番導入
フラグの裏で段階公開し、数字を見ながら広げます。
04
定着・改善
計測・トレーニング・運用で、成果が続く状態にします。
数字で見る
実績とスタンス
40+
支援プロジェクト
3年
応用AI一筋
4
支援領域
0
特定製品の販売
チーム
メンバーを見る →実務者が、直接ご一緒します
編集長
三浦 亮
元MLエンジニア。SaaS企業でAI機能の立ち上げと運用に従事。実装の現場から書く。
副編集長 / リサーチ
佐藤 みなみ
データ基盤とMLOpsが専門。評価設計と検索まわりの検証を担当。
エディター
田中 健
PdM出身。業務自動化と社内定着の事例取材を担当。
お知らせ
一覧へ →最近の発信
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実装
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