AIが効く場所から始める
AIは、どこに入れても成果になるわけではありません。うまくいく条件と、いかない条件は、 すでに実験で分かれています。だから私は、作る前に「どこなら効くか」を2週間で見極め、 そこだけを設計し、実装し、自社で回せる状態にして渡します。
まず見極めだけでも構いません。AIが効かないと判断したら、そう申し上げます。
SERVICES
相談・設計から実装、検証、運用、そして自社で回せる状態への引き継ぎまで。ひととおり引き受けます。
社内の文書・規程・過去のやりとりを根拠として引ける仕組み（RAG）、問い合わせに答えるチャットボット、 手順の決まった業務を自分で進めるAIエージェントを、設計から実装まで作ります。 会議中にその場で社内資料や過去の議事録を検索し、発言の根拠をリアルタイムに出す仕組みにも対応します。 どの文書を根拠に答えたかを追えるようにすること、答えられない質問には答えないようにすることを、 最初から設計に入れます。
設計から実装、引き継ぎまでの一貫した支援。仕様書の無い既存コードの解読と文書化、 テストの無いシステムへのテスト整備、開発速度の改善、自分たちで作れる体制への移行まで。
需要予測、時系列の予測、異常の検知。実務での需要予測の経験と、国際的なデータ分析コンペでの実績が裏付けです。
配送計画、勤務シフト、在庫の配分、生産計画、人と仕事の割り当てなど、条件が複雑で手作業では 決めきれない問題を、数理最適化で解きます。現場の制約を聞き取って定式化するところから行います。
APIの設計と実装、大規模データの処理、社内に散らばったデータの整備。 主要クラウド3社の機械学習の認定を保有しています。
文書・資料の自動生成、動画や音声を含む制作工程の自動化、繰り返し発生する定型業務の自動化。
Webアプリ、業務用の画面、スマートフォンで使うことを前提にした設計。 小さく作って、使いながら直していく進め方をとります。
AIが効く場所と効かない場所の見極め。試験導入の第三者としての検証、効果の測定と費用対効果の試算、 受け取った提案の技術的な妥当性の確認。
出力の良し悪しを数字で測れるようにします。評価用の問題と正解の整備、変更のたびに自動で確かめる回帰テスト、 誤った断定の検出、モデルを新しい世代に入れ替えたときの影響確認まで。
期待した答えが返らないとき、原因を切り分けます。検索しているのに見つけられないのか、 見つけているのに使えていないのか、元の文書が整っていないのか、指示の書き方なのか。 多くは追加学習より手前で解決します。必要と判断したときだけ、追加学習やモデルの入れ替えまで踏み込みます。
入力に仕込まれた指示でAIを乗っ取る攻撃への対策、機密情報が出力に混じることの防止、 見てよい文書だけを根拠にする権限の制御、エージェントに与える権限の絞り込み、 外部サービスと連携するときの危険の洗い出し。
社内でAIをどこまで使ってよいかの線引き、利用規程と記録の整備、 総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」（第1.2版）に沿った体制づくり、 AIマネジメントシステムの国際規格（ISO/IEC 42001、国内では JIS Q 42001）を見据えた準備。 取引先から求められてから慌てないための備えです。
動かし続けるための監視、かかる費用の管理と削減、モデルが新しい世代に替わったときの追従、 不具合が出たときの原因追跡。作って終わりにしません。
月額での継続支援。コードレビュー、技術相談、要件定義の壁打ち、実装方針の判断。 常駐はせず、必要なところだけ入ります。
現場の技術者向けのハンズオン、意思決定をする立場の方向けの「何がどこまでできるか」の説明、 導入後に社内の方が自分で直せるようにするための講習。教材の制作実績をもとに、聞いて分かる形にして渡します。
SYMPTOMS
どれも、道具の良し悪しではなく「どこに入れたか」の問題であることが多いものです。
EVIDENCE
どちらも公開されている事実です。違いは、使った場所と条件でした。
開発者16名・246件の作業を無作為に振り分けた比較試験で、AIを使った側は19%遅くなりました。 しかも本人たちの体感は「20%速くなった」で、実測と正反対でした。
出典：METR の無作為化比較試験（2025年）ある大手企業の公表例では、新しい機能を出すまでの日数が24営業日から5営業日に短縮されました。 条件が揃えば、これだけ動きます。
出典：同社の公式ブログ（2025年公表・他社の事例です）導入そのものは、年々安くなっていきます。残る価値は、どこなら成果になって、どこではならないかを先に当てられることです。 ここを外すと、どれだけ良い道具でも結果になりません。
判定は2週間、書面でお渡しします。見込みがあれば、そのまま設計・実装・引き継ぎまで一貫して引き受けます。 見込みが無ければ、はっきりそう申し上げます。無理に次へ進めることはしません。
CRITERIA
どこまでやれば終わりかが決まっている仕事では、AIは大きく効きます。目的が曖昧なまま広く入れると効きません。
正解や合格条件を決められるか。判定できない仕事では、良くなったのか悪くなったのかが誰にも分かりません。
いまの業務の流れの中に置けるか。各自が思い思いに使っているだけの状態は、成果になりません。
PROCESS
いきなり大きく作りません。見極めてから、作ります。
PRICING
範囲と、何をもって完了とするかを先に決めてから着手します。
ASSESS
作る前に、AIが効く場所があるかどうかだけを確かめる使い方です。2週間、結果は書面。 無理に次へ進める必要はありません。
BUILD
設計から実装、引き継ぎまでをまとめて。範囲と完了の条件を先に決めてから着手します。
CONTINUE
作ったあとに相談先が必要な場合に。低い稼働で続けられる形にします。常駐はしません。
PRINCIPLES
お断りする条件を先に書いておきます。
FAQ
その状態で構いません。むしろ「どこにAIが効くか分からない」ところから始めるのが普通です。 最初の見極めは、業務を聞いて切り分けるところからやります。
扱えます。どこまでを外に出さずに済ませるか、どの文書を根拠に使ってよいかの権限制御を含めて設計します。 見てよい人にだけ答える、という作りは最初から前提に入れます。
その提案が技術的に妥当か、効果の見積もりが現実的かを、第三者として確認する使い方ができます。 作る側ではなく、確かめる側として入ります。
そのつもりで作ります。手順書を整え、社内の方が自分で直せる状態にして渡すところまでを含めて考えます。
大丈夫です。むしろ範囲が狭くて、終わりが決まっている仕事のほうが、AIは効きます。
対応できます。打ち合わせはオンラインが中心で、必要なときだけ現地に伺います。
業務の内容と、困っていることを書いてお送りください。合うかどうかを先にお返事します。 合わないときは、その理由もお伝えします。
contact@keystoneai.jpご相談は無料です。