サービス
ご依頼は「AI開発支援」と「業務改善支援」の 2 つに分かれます。 どちらも、対象となる状況・こちらが行うこと・手元に残るものの順に書いています。
- 01
AI開発支援
AI Development
- こういう状況の方へ
- AI で何かしたいが、何から手をつけるか決まらない
- PoC は作ったが、精度も運用も本番に載る状態になっていない
- 既存のプロダクトへ AI を組み込みたい
- 何をするか
- 技術検討から PoC、本番運用までを一貫して担当する
- LLM を使った機能を設計・実装する。非構造なデータを扱える形に構造化する
- エージェントの行動制御・ツール連携・動作の記録と監視まで含めて組み立てる
- 何が手に入るか
- 実データで動く PoC。やる / やらないを推測ではなく結果で判断できる
- そのまま本番へ載せられる設計と実装。作り直しから始めない
- 精度と費用を測りながら改善を続けられる状態
- 02
業務改善支援
Operations Improvement
- こういう状況の方へ
- 開発が遅い、人が足りない。作りたいものが順番待ちになっている
- 画面の修正ひとつにエンジニア待ちが発生し、事業側が止まっている
- AI を業務に入れてみたが、現場で使われずに終わっている
- 何をするか
- 作るべきものを事業サイドと一緒に決める。スコープを最小限に組み替える
- 開発プロセスへ AI を組み込み、少人数・短期でリリースできる形にする
- 担当者自身が AI で手を入れられる環境を作り、使い方を含めて引き渡す
- 何が手に入るか
- 短い周期でリリースして検証できる開発の進め方
- エンジニアを待たずに、担当者の手元で改善を回せる環境
- 内製で運用を続けられる状態。外部への依存を残さない
なぜ AI 導入がうまくいくのか
「AI を使う」だけでは、品質も速度も出ません。AI の性質を正しく理解することと、 その性質に耐える構造をソフトウェアへ与えること。この 2 つが噛み合ったときにだけ、 速さと品質が両立します。
AI に対する深い理解
Deep understanding of AI
AI も人間も確率的に振る舞う。誤りはゼロにならず、放置すれば累積する——この前提から設計を始める。
一方で AI は認知能力を飛躍させ、「厳密でありさえすれば」複雑なルールでも運用できるようにした。だから LLM を魔法として扱わず、判断能力を実現するためのインフラとして位置づける。
エージェントの設計、ツールとの連携、行動の監視と記録までを含めて、AI を制御できる部品としてプロダクトへ組み込み、確率的な弱さを構造で抑え込む。
ソフトウェアエンジニアリングの構造的推進
Structural rigor in engineering
鍵は「エントロピー＝選択肢の多さ」の最小化。曖昧さを排し、依存関係を厳密にコントロールする。
原理主義的な DDD と OOUI で、ドメインモデルをバックエンドから UI まで一貫させる。クリーンアーキテクチャで関心の境界を保つ。
できる限りコードを自動生成し（自動生成されたコードはエントロピーが 0 である）、人手による揺らぎを構造で封じる。AI 時代だからこそ、この厳密さが速度と品質に直結する。
導入の進め方
- 01
課題の棚卸し
業務とプロダクトの現状をうかがい、AI で解ける課題と解けない課題を切り分けます。
- 02
適用箇所の決定
効果と実現性から適用箇所を決め、良し悪しを何で判断するかを先に定めます。
- 03
PoC
最小の構成で動くものを作り、実データで、やる / やらないを判断できる状態にします。
- 04
本番の設計・実装
既存システムとの接続、権限・ログ・監視まで含めて、本番に載る形へ作り込みます。
- 05
リリース・定着
実際の業務へ載せ、使われ方を見ながら手順と画面を調整し、現場に定着させます。
- 06
運用・改善
精度と費用を測り続けて改善を回します。内製化する場合はその体制づくりまで。
開発実績
守秘のため社名は伏せ、役割・技術・成果のみ記載しています。
- AI開発支援
上場企業 IR の収集・分析 AI エージェント
4,000社の IR 資料を構造化
- 課題
- 上場企業の IR 情報は膨大かつ非構造で、通常の RAG では精度が出ず、深い IR 分析を自動化できなかった。
- アプローチ
- 4,000 社の IR 資料を独自に構造化し、単純な RAG では到達できない精度で IR を探索・分析するエージェントシステムを設計・実装。
- 成果
- 開発・リリースまで完了。人手では追えない規模の IR 分析を、精度を保ったまま自動化できる状態になった。
- 業務改善支援
埋設物管理アプリ ＋ 経営者が自走する AI 開発環境
数日で依頼からプロトタイプ公開
- 課題
- 営業畑の経営者が商談を進めたいが、UI 調整のたびにエンジニア待ちが発生し、商談スピードのボトルネックになっていた。
- アプローチ
- 依頼から数日でプロトタイプをリリース。さらに本人の手元で AI が UI を改善できる環境を構築し、エンジニアを介さず即座に画面を直せるようにした。
- 成果
- エンジニアが商談のボトルネックから外れ、本人が自走して UI を磨ける状態に。開発リソースに依存せず事業を前へ進められるようになった。
- 業務改善支援
物流業界向け SaaS の新規開発
2ヶ月で市場投入 → 顧客検証へ
- 課題
- 顧客開拓と並走しながら、限られたリソースで新規 SaaS を立ち上げる必要があった。
- アプローチ
- 仕様検討〜デザイン〜実装〜デプロイをワンストップで担当し、AI を開発に組み込んで生産性を最大化。事業構造の理解から MVP を設計。
- 成果
- 参画 2 ヶ月で「売れる機能」から市場投入し、早期に顧客へ届けて検証。続く 2 本目もほぼ予定通りリリースした。
- AI開発支援
楽曲ヒット予測 AI（メロディ解析）
Scratchで Transformer を実装・学習
- 課題
- メロディの類似性から「次にどんな曲が、どの地域で流行るか」をグローバルに予測するという、難度の高い R&D テーマ。
- アプローチ
- メロディデータを入力とする Transformer をスクラッチで実装・学習し、ヒット傾向を地域横断で探索する技術を検証。
- 成果
- LLM の API を呼ぶだけでなく、モデルを自前で設計・学習できる地力を実証した。
- 業務改善支援
輸入商社の新規 Web サービス立ち上げ
数千万円の初期投資を回避
- 課題
- 当初は銀行融資で 2〜3 千万円規模の調達を前提とした、リスクの高い立ち上げ計画になっていた。
- アプローチ
- マーケット特性から、最小のキャッシュアウトで検証するリーンな MVP へ計画の転換を提案。DDD でドメインを中心に据え、非エンジニア中心の開発を成立させた。
- 成果
- 数千万円の初期投資を回避しつつ、潜在ユーザーリストの構築に成功した。
技術スタック
AI を中核に、フロントエンドからバックエンド・インフラまでを横断します。 実務で扱ってきたものだけを挙げています。
- AI / データ解析
- LLM / RAG
- エージェント
- LangChain
- AutoGPT
- PyTorch
- qdrant（VectorDB）
- neo4j（GraphDB）
- elasticsearch
- numpy / scipy
- OpenCV
- 言語
- TypeScript
- JavaScript
- Python
- Go
- Ruby
- Swift
- Kotlin
- Java
- Scala
- Dart
- C#
- C / C++
- Objective-C
- フロントエンド / モバイル
- React
- React Native
- Vue
- Angular
- TanStack Query
- Storybook
- Material UI
- Electron
- Flutter / FlutterFlow
- Unity
- バックエンド / データストア
- Rails
- Node.js
- gqlgen
- AppSync
- Protocol Buffers / connect
- MySQL
- PostgreSQL
- Redis
- MongoDB
- インフラ
- AWS
- AWS CDK
- Google Cloud
- Firebase
- Amplify
- Terraform
- Docker
- GitHub Actions