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現状の整理
1〜2週間
業務とデータ、いま使っているツールを伺い、生成AIで変えられる部分を洗い出します。
お渡しするもの使いどころの一覧、優先順位、検証の計画
生成AIの使いどころを動かして決めます
生成AIをどの業務に、どのモデルで、どこまで使うか。資料だけで判断せず、実際に動かして精度とコストを確かめてから決めます。必要になれば、そのまま開発まで担当します。
01
相談できること
使いどころの整理
業務を洗い出し、生成AIが効く作業と効かない作業を分けます。効果の大きさと導入の手間で、手をつける順番を決めます。
小さく試して測る
社内の実データで試し、精度、速度、1件あたりの費用を実測します。実用になるかどうかを、作り込む前に判断できます。
データとセキュリティ
どのデータを外部のモデルに渡してよいか、ログをどこに残すか。社内の規程と照らして、利用のルールを決めます。
提案と見積もりのレビュー
開発会社やベンダーからのAI関連の提案を、技術側から読みます。過剰な範囲、根拠のない精度の約束、運用費の見落としを先に指摘します。
社内への定着
ツールを入れて終わりにせず、誰がどの場面で使うか、困ったときに誰に聞くかまで決めます。開発チーム向けには、AIを使った開発フローの整備もできます。
そのまま開発へ
検証の結果、作る価値があると分かれば、そのまま私が本番開発まで引き受けます。調査と開発で人が変わらないので、判断の背景が途切れません。
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進め方で守っていること
セキュリティは金融サービスの基準で
LINEヤフーでは証券サービスなど金融領域の開発を担当しました。権限は必要な範囲に絞る、秘密情報はコードに置かない、変更は記録に残す。その現場で当たり前だった基準を、会社の規模に関係なく持ち込みます。
作ったあとの数字まで見る
製造業向けSaaSの VP of Engineering として、日本語サイト、SEO、問い合わせフォームまで担当し、月間の問い合わせを約2倍にしました。仕様どおりに作るだけでなく、売上や問い合わせにつながる形を一緒に考えます。
相談した内容が、そのまま形になる
ご相談を受けた本人が設計と実装をするので、話したことが伝言の途中で変わりません。検証の結果を見て、すぐに方針を変えられます。
私がいなくても回る状態で渡す
設計の理由、運用の手順、CI/CD、Terraform のコードを残します。引き継いだチームや別の開発会社が、そのまま直して動かせることを納品の条件にしています。
03
進め方
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検証
2〜4週間、50万円〜（税込）
優先度の高い使い道を、実データで試します。モデルを比べ、精度と費用を実測して、本番に進むかを判断できる材料を揃えます。
お渡しするもの動く試作、実測値、導入のルール案
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導入と継続
月単位
本番の開発、社内への展開、運用中の改善に関わります。継続して関わる場合は技術顧問の契約（月額30万円、税込）でお受けします。
お渡しするもの開発、運用のルール、定例での改善
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よくある質問
コンサル会社の生成AI支援と何が違いますか。
提案したことを、自分で検証して実装まで持っていきます。資料で終わらせず、実際に動かした結果をもとに判断します。全社の業務改革や大人数向けの研修は担当していないので、専門の会社をお勧めします。
ChatGPT を社員に配るだけではだめですか。
それで足りる会社もあります。足りないのは、社内データを使いたい場合、決まった手順に組み込みたい場合、品質を一定に保ちたい場合です。どちらに当てはまるかを最初に一緒に判断します。
社内にエンジニアがいなくても大丈夫ですか。
大丈夫です。開発から公開後の保守まで私が引き受けるか、別のエンジニアや制作会社に引き継げる構成で納品します。社内で判断すべきことと、外に出してよい作業を分けて整理します。
どのAIツールやモデルを勧めていますか。
特定のベンダーとの提携はありません。業務とデータ、予算に合わせて、実測の結果で選びます。