AIと業務データを、現場で使われる仕組みに変える。
発注を受けてから作るのではなく、現場に入り、何を作るべきかを一緒に決めるところから始めます。
自社のデータ、有効活用できていますか？
これからの10年、勝ち負けを分けるのは「どんなAIを買ったか」ではなく、自社のデータを、自社の業務に、自社の手で活かせる状態を作れたかです。
請求書はPDF、議事録はWord、顧客の声はメール、設備ログはCSV。社内のあらゆる場所にデータはあるのに、横断して使える状態にはなっていない。AIに食わせる以前に、まずそこを揃える必要があります。
生成AIで業務が変わると言われるけれど、変わるのは下準備ができた現場だけ。データの所在が把握され、整っていて、必要な人が引き出せる ── その地味な土台があって初めて、AIは仕事の役に立ち始めます。
PoCを納品して関係が切れると、半年後にはほぼ動いていません。データの形が変わり、業務が変わり、誰も触れなくなるからです。現場の変化に追従できる人が、現場の中にいる状態をつくる必要があります。
FDEが引き受けるのは、「データがある」から「現場で使われる」までの全長。
片方の端だけでは、現場は変わりません。
エンジニアリングと経営、
両方の観点からAIプロジェクトを推進する。
課題のヒアリングからアプリの設計、実装、評価、本番運用、内製化までを引き受けます。Web受託の開発者及びベンチャー企業における事業責任者の経験から「現場の言葉」と「コードの言葉」を行き来する型を、長く練習してきました。エンジニアリングと経営の観点から会社の課題解決に共に挑戦します。
業務観察 〜 ユースケース定義 〜 プロトタイプ 〜 本番リリース 〜 改善ループまで。PoCを「使われる機能」に変えるところを主戦場にしています。
散らばった業務データを集めて、揃えて、配る。AI活用のための土台をつくる、地味で大事な仕事です。
議事録・契約書・問い合わせログなど、社内に眠る資産を検索可能に。評価指標を握って、運用しながら磨きます。
一人で完結させるのではなく、社内エンジニアと組みます。引き継いだあと、現場が回り続けることを最重要視。
60分の無料相談。困りごとと、すでに試したことを伺います。NDA可。
実際の業務を横で見せていただきます。仮説と「やらないこと」を一緒に決めます。
触れる試作を作り、評価指標で握る。ここで進むか・やめるかを冷静に判断。
インフラ・監視・ドキュメントを揃えて本番投入。現場で使えるところまで。
伴走しながら社内チームへ引き継ぎ。撤退条件も最初に定義しておきます。
全庁に導入した生成AIの業務活用を図るための支援。生成AIの庁内勉強会や既存業務のDX化、東京都プロジェクトへの参画など幅広く生成AIに関する業務を担当。自治体職員が業務アプリを簡単に作成できるインフラ環境の提案なども実施。
WEB制作会社における、ディレクションからデザインの作成、コーディング業務までをAIツールにより効率化。 さらに保守・運用案件の管理のためのシステムを設計、実装。
紙の請求書・メール添付PDF・各種SaaS課金明細を取り込み、過去仕訳の学習で勘定科目を自動推論。 銀行明細との突合まで自動で行い、例外仕訳だけが経理担当のレビューに回る運用へ。 月末残業を解消しつつ、決算スピードと内部統制を両立させた。
売買仲介の前段に発生する物件調査（権利関係・用途地域・法令制限・道路・インフラ・近隣成約事例）の一次資料生成を自動化。登記情報・自治体公開データ・REINS を統合し、調査担当者は現地確認と判断に集中できる体制へ。