入口は4つあり、御社の状況に近いところから始められます。

・システム開発：つくりたいものの要件が固まっている、社内のIT人材が少ない、なるべく外注したい
・AI顧問・コンサルティング：課題が複数の部署に散らばっている、データが整理されていない、会社全体をAIネイティブにしたい
・AI研修：まず社員のAI活用力を上げたい、課題の抽出がまだ終わっていない
・セキュリティ支援：AI利用への漠然とした不安がある、専任の担当者がいない

どれが合うかの見極めも、最初のヒアリングでご一緒します。

もちろんです。「何が分からないかも分からない」という状態からのご相談が最も多くいただきます。業務フローの整理、費用対効果の試算、構想のヒアリングから一緒に進めますので、アイデアの段階でお声がけください。

できます。研修で見えてきた課題をそのまま開発につなげる、顧問契約の途中で研修を挟むといった組み方が可能です。最初にすべてを決めきる必要はありません。

業種は問いません。これまでの支援実績には次のようなものがあります。

・製造業：受注書のOCRと管理、図面からの見積書自動作成、生産管理システムのリプレイス、熟練工のノウハウの可視化
・建設業：社内向けチャットボット
・教育：面接練習AIエージェント
・人材紹介業・マーケティング会社：業務全体のDX/AX推進

紙とFAXが中心の現場から、研究開発のシミュレーションまで幅があります。

承っております。一気通貫でのご支援のほか、要件定義だけ、実装だけといった特定フェーズのご依頼にも対応いたします。

一律の価格表はありません。つくるものによって大きく変わるため、個別にお見積もりいたします。金額を左右するのは主に次の4点です。

・つくる範囲：既存業務の一部を自動化するのか、業務の流れそのものを組み直すのか
・つなぐ先の数：基幹システム・グループウェア・外部サービスとの連携が何本あるか
・求める精度：既製のモデルで足りるのか、独自の学習やチューニングまで必要か
・運用の担い手：納品後に自走されるのか、保守運用までお任せいただくのか

初回のヒアリングで、つくりたいものの輪郭を伺った時点で概算のレンジをお伝えします。要件が固まった段階で正式なお見積もりをご提示します。

研修については、リスキリング関連の助成金の対象になる場合があります。完全カスタマイズ研修とベーシック研修は対象になりうる一方、セミナー・講演は対象外です。いずれも要件の確認が必要になります。

開発についても、内容によっては補助金と組み合わせて手出しを抑えられることがあります。使える制度と申請の進め方は、ヒアリング時にご一緒に確認します。制度は年度ごとに要件が変わるため、最新の条件をその都度お調べしてご案内します。

かかります。内訳は主に、AIモデルの利用料（使った分だけの従量課金）と、システムを動かすインフラ費です。オンプレミス環境で運用する場合は、これに運用の人件費が加わります。

利用料は使用量によって変わるため、想定される業務量から月額を試算してお伝えします。

4つのステップで進み、目安は次のとおりです。

・STEP1 業務整理・要件定義：2週間〜2ヶ月
・STEP2 PoC・プロトタイプ開発：1〜2ヶ月
・STEP3 本開発：2〜3ヶ月
・STEP4 運用・内製化支援：継続

対象業務の広さやご要望によって変わります。急ぎの事情があれば、範囲を絞ります。先に動くものを1つ出して、そこから広げる進め方もご提案できます。

3つの段階で進みます。

・1〜3ヶ月目：データ化の仕組みづくり。紙・FAX・個人が抱えているデータを「流れる」状態に整え、AIに載せる手前の入力作業を減らします
・4ヶ月目〜：業務アプリ・AI基盤づくり。整ったデータの上に、自動化や予測の仕組みを順に構築します
・その後：内製化・自走支援。御社の担当者が自分で改善を回せる状態を目指します

3〜6ヶ月で一通り回る状態まで持っていくのが標準的な形です。

週1回の定例ミーティングで、追加のヒアリングと進捗共有を行いながら要件定義と実装を進めます。頻度やコミュニケーションの取り方は、御社の体制に合わせて調整できます。

正直にお伝えすると、次の3つに当てはまる場合は噛み合わないことが多いです。

・すべてを丸投げしたい（伴走を前提とした進め方のため）
・現場からデータをまったく出せない状態
・成果物の定義を一切決めたくない

ここに当てはまる場合は、まず社内の合意形成や現状の棚卸しから入るご提案をします。無理に契約をおすすめすることはありません。

担当は2チームです。京都大学発の研究チームと、現場に入るコンサルティング・実装チームが組みます。

研究チームが受け持つのは、数理モデルの構築、機械学習の実装、社内文書を検索して回答の根拠にする仕組み（RAG）の精度チューニング。実装チームは現場に入って課題を掴み、業務システムとして動く形にするところから定着まで見ます。

研究と実装の両方を社内に持っていることです。

精度が要る部分は研究チームが論文をあたって検証し、現場で使える形に落とし込みます。一方で、どれだけ精度が高くても現場で使われなければ意味がないので、実装チームが業務フローごと組み替えて定着まで見ます。技術検証の成果は週に1回のペースでテックブログとして公開しており、何ができる会社なのかはそちらでも確かめていただけます。

数十名から100名規模のセミナー・講演と、少人数の実践型研修の両方を行っています。

・商工会議所様：AIエージェント活用セミナー（約90名・2時間）
・自治体様：AIエージェント活用セミナー（約30名・2時間）
・製造業向け展示会：オープンセミナー（約100名・30分）
・中小製造業様：Microsoft 365 Copilot研修（10名・2時間×5日間）
・上場企業様：AIエージェント開発研修（10名・2時間×5日間）

少人数の研修では、最終日に受講者自身が自部署での活用プランを作って発表するところまでを組み込んでいます。

合わせます。プランは3つあり、組織体制・現在のAI活用状況・データの整理状況をヒアリングしたうえで個別に設計する完全カスタマイズ研修、目的とレベルに応じて内容を組み立てるベーシック研修、全社向けに基礎の底上げを行うセミナー・講演から選べます。

扱うツールは、Microsoft 365 Copilot、Gemini・Google Workspace、ChatGPT・Claudeといった生成AI、AIエージェントによる開発、セキュリティなど。目的に合わせて組み合わせます。

弊社が利用するAI基盤・API（Claude等）は、入力されたデータをAIの再学習には使いません。

とくに機密性の高いデータを扱う場合は、オンプレミス環境や専用環境での構築もご提案できます。どこまでの構成が必要かは、扱う情報の性質を伺ったうえでご相談します。

会社が把握していないAI利用、いわゆるシャドーAIを検知して見える化する自社プロダクトをご用意しています。

設計の考え方として、やりとりの本文は収集せずメタデータだけを扱い、既定では匿名IDで表示します。利用をブロックするのではなく、まず実態を掴むことに徹しています。監視の仕組み自体が新しい漏洩源にならないようにするためです。

その懸念はもっともです。ファイルの削除や外部への送信といった危険な操作を記録し、誰がどの端末で何をしたかを追える自社プロダクトをご用意しています。

あわせて、AI利用のガイドライン策定、危険操作の定義、インシデント発生時の初動までを一緒に決めるところから支援できます。

3つのステップで進みます。

・STEP1 現状診断：2週間〜2ヶ月。利用ツール・データの流れ・シャドーAI利用をヒアリングと監視プロダクトで棚卸しします
・STEP2 ルール策定：1〜2ヶ月。業務実態に合わせた利用ルール、危険操作の定義、インシデント初動を決めます
・STEP3 監視・運用：継続。ルールが守られているかをモニタリングし、研修で全社員に定着させます

あります。ご希望のお客様には、保守運用で継続してご支援いたします。精度の改善や改善案のご提出といった運用サポートのほか、御社内で自走できるようにする内製化支援も行っています。

進められます。データの整理から実装、内製化まで伴走し、最終的に御社が自分で改善を回せる状態を目指します。

ただし、社内にDX・情報システムの担当が1人でもいると進み方が変わります。いらっしゃらない場合は、誰を窓口にするかを決めるところからご一緒します。

そこが弊社の得意な領域です。つくって終わりにせず、御社内で改善を続けるサイクルの構築まで支援します。研修・ハンズオン勉強会・顧問契約を通じて、社員全員のAIリテラシー向上と自走できる体制づくりをお手伝いします。