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。
新規のAI機能を、机上の検討から現場で動くアプリケーションまで一貫して引き受けます。
業務観察と評価設計を最初に握り、データの形 → モデル選定 → UI → 運用 → 引き継ぎまで責任を持ちます。
請求書・議事録・基幹システム・顧客データ──あちこちに散らばった情報を集めて、揃えて、必要な人に必要な形で届くようにします。AI活用も業務改善も、ここが土台になります。
「データはあるはずなのに、活用できない」──これは、ほとんどの現場で起きていることです。
請求書は経理のPDFに、顧客情報は営業のExcelに、稼働状況は現場の端末に。部署ごと、システムごとに、別々の場所・別々の形式で保管されているからです。
AIを導入したい、ダッシュボードを整えたい、業務システムを乗り換えたい──どんな取り組みも、まずデータが「同じ場所に、同じ形で、同じルールで」揃っていないと、前に進みません。
必要なデータを集めて、整えて、必要な人のもとへ届くようにする。地味ですが、ここを整えると、その後の AI 活用も分析もぐっとスムーズになります。
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。
「あの資料、どこにあったっけ」を組織の生産性のボトルネックにしないための取り組みです。
議事録・契約書・過去案件のメモ・問い合わせログ──社内のあらゆる資産を検索／参照可能な形に揃え、必要な人が必要なタイミングで引き出せる状態にします。
“なんとなく検索できる”で止めず、想定質問に対する精度を評価指標で握り、運用しながら磨き続ける体制まで作ります。
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。
「外注で作ったAIが、半年後にはほぼ動いていない」──これは仕組みの問題です。
納品して関係が切れる開発ではなく、社内のエンジニア／業務担当と組みながら、技術判断・設計レビュー・採用面接・オフライン研修 までを伴走します。
関与の度合いはプロジェクト初期から徐々に引き上げ、最終的に「自分なしでも回る状態」を目指します。撤退条件も最初に合意します。
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。