01費用対効果から考える
全体を見て、最も効くところを変える。
目の前の作業を速くしても、前後の確認や手戻りが残れば、仕事全体は楽になりません。業務の流れを聞き、どこを変えると負担が減るのかを見極めます。
中小企業の業務を理解し、
AI導入から実装まで支援します。
弊社は、社内にエンジニアがいない中小企業の、AI導入・開発のパートナーです。業務全体を把握し、効果が見込めるところにAIエージェントを組み込みます。
必要なら、仕事の進め方から変える。提案だけで終わらず、松崎達朗が設計・実装・運用改善まで担当します。
こんなお悩みはありませんか？
何からAIを使えばよいか、分からない
転記・照合・資料確認に時間がかかる
AIを試したが、仕事に組み込めない
開発を任せられる人が社内にいない
導入費用が、得られる効果に見合うか不安
相談だけで終わらず、実装まで進めたい
選ばれる理由
02提案だけで終わらない
相談したエンジニアが、実装まで担当。
業務を聞いた松崎が、設計・実装・現場での確認まで担当します。小さくつくって確かめ、必要な情報を補いながら、実際の仕事に組み込みます。
解決したい業務の課題
AIの活用通常の
プログラム業務フローの
見直し
プログラム業務フローの
見直し
目的に合う方法を選ぶ
03AIありきにしない
技術も、仕事の進め方も、目的から選ぶ。
AIだけでは解決しない課題もあります。通常のプログラムや既製ツールを使うことも、情報の集め方や承認フローを変えることも選択肢です。使う技術より、仕事が前に進む方法を選びます。
04導入後も確かめる
作業時間・品質・運用費を見直す。
つくって終わりにせず、実際に使った結果を確かめます。AIモデルの更新や業務の変化にも向き合い、使い続けられる品質と費用のバランスを整えます。
事業の話から、実装・運用まで。
松崎が一人で担う理由。
現場の話を聞き、課題を見つけ、解決策を提案する。さらに、自分で設計・実装し、運用を続ける。顧客の現場で開発を進めるFDEには、ビジネスとソフトウェアの両方の経験が求められます。
一人ですべてを担う場合も、複数人で分担する場合も、幅広い専門性を確保する必要があります。1名だから安価になるとは限りません。担当者の経験・専門性や稼働量、支援体制が費用を左右します。
弊社では、開発と経営の経験を持つ松崎が、相談・実装・運用を直接担当します。担当者の分業や引き継ぎ、管理にかかる費用を抑え、必要な実務に予算を使う方針です。
比較表は横にスクロールできます →
| 比較する点 | 弊社松崎達朗が一貫して担当 | 専門人材を配置する支援体制全工程を担う専門家1名、 またはビジネス・開発を複数名で分担 |
|---|---|---|
| 担当体制 | 相談した本人が、そのまま開発・運用まで担当 | 全工程を担える専門家を配置、または各領域の専門人材で分担する |
| ヒアリング・課題整理・提案 | 実装する松崎が、現場から直接聞く | 担当する専門家が整理。分担する場合は、開発担当と実現方法をすり合わせる |
| 実装・運用保守 | 業務の背景を把握した本人が、設計・実装から継続改善まで担う | 一貫して担う専門家、または開発・運用の担当者が対応する |
| 引き継ぎ・調整 | 提案から実装への担当者間の引き継ぎを省ける | 担当が分かれる場合は情報共有が必要。一貫担当なら引き継ぎを減らせる |
| 費用の構造 | 本人が直接担い、分業・引き継ぎ・管理の費用を抑える本人の稼働と必要な利用料をもとに見積もり | 1名でも高度な専門性の確保に費用がかかる。分担する場合は各担当の稼働・調整工数も含む |
| 担当者の確認 | 契約前に、松崎本人の経歴と考え方を確認できる契約後に初めて実務担当者が決まる形ではありません | 配置される担当者の経験・役割・継続担当の条件を確認する |
| 体制上の制約 | 本人の稼働に上限があるため、受けられる案件数・範囲を事前に調整する | 1名なら稼働に上限がある。複数名なら並行対応も可能。代替要員の有無は体制による |
| 料金 | 支援範囲に応じた個別見積もり | 人数・役割・稼働量に応じた見積もり |
「誰が担当するのか」まで、
納得してからご依頼ください。
支援内容
業務の整理から、実装・運用改善まで。
業務整理・導入方針
担当者への聞き取りから業務フローを整理。手間、頻度、間違えたときの影響を確認し、AIを使う部分と人が判断する部分を分けます。
成果物の例
業務フロー図／対象業務と優先順位／検証項目
AIエージェント開発
社内資料の検索、情報の分類、文章の下書きなどを、業務に合わせて設計・実装します。小さな試作品で回答の品質や処理の流れを確かめます。
成果物の例
試作品／評価用のケース／検証結果と改善案
システム連携・業務の見直し
今の業務にAIを足すだけでは解決できないこともあります。情報の集め方や受け渡し方から見直し、必要なシステムとつなぎます。現場の負担も確かめながら、AIが働ける業務フローを設計します。
成果物の例
業務フローの改善案／連携処理／確認用の画面
運用・改善支援
使い方と確認手順を整え、利用状況をもとに改善します。AIモデルの変更による品質への影響や、API・クラウド費用も確認します。
成果物の例
運用手順／品質の確認方法／改善の優先順位
お約束すること
効果が見込めない開発は、勧めません。
減らせる作業と必要な費用を比べ、投資に見合う見込みがなければ、そうお伝えします。開発を見送ることも、選択肢の一つです。
できることも、難しいことも伝えます。
AIが間違える可能性や、データ・既存システムの制約を先に共有します。不確かな部分は小さく検証し、結果を見て次に進むか決めます。
導入ではなく、業務の変化を確かめます。
作業時間、確認の手間、運用費用など、何をもって改善とするかを着手前に決めます。導入後も実際の結果を確認し、次の改善につなげます。
お約束できないこと
見栄えのよい資料を、成果にはしません。
意思決定や引き継ぎに必要な資料はつくります。そのうえで、過度な装飾や説明のためだけの資料より、現場で動く仕組みと検証に時間を使います。
立派なオフィスを、選ぶ理由にはしません。
商談の場の華やかさより、業務をどこまで理解し、何をつくり、どう改善するかで判断していただきたいと考えています。
AIだけで、すべて解決するとは言いません。
全自動化や一定の削減額を一律に保証するものではありません。業務フローを変える提案も、人の確認を残す判断も、必要であれば行います。
担当者からのメッセージ
技術を、現場の困りごとを
解くために使いたい。
業務全体を見ると、AIを使うべきところも、使わない方がよいところもあります。だから、最初からつくるものを決めずに、お話を聞きたいと思っています。
業務の流れを整理し、必要ならその流れ自体を変える。技術の選択も実装も、そのためにあります。
クラウド会計ソフトfreeeでは、OCR基盤の構築やプロダクトの改善に携わり、テックリードとして設計・開発を主導しました。独立系SIerのテックファームでは、顧客と業務や要件を整理するところから、実装まで担当しました。AIエージェントの導入でも、現場の話を聞いて課題を見極め、自分で設計・開発まで進めます。
松崎 達朗Tatsuro Matsuzaki
プロフィールを見る
よくある質問
社内にエンジニアがいなくても依頼できますか？
はい。業務を理解している担当者と相談しながら、技術的な判断と実装を支援します。業務の優先順位や成果物の確認については、発注側にも参加をお願いします。
AIの使い方が分からない段階でも相談できますか？
はい。現在の業務を聞き、使える場面と注意点を説明します。導入する仕組みの操作説明も支援範囲に含めて相談できます。全社員向けの研修のみを希望する場合は、内容を確認して対応可否をお伝えします。
AIエージェントを新しく開発する必要がありますか？
必ずしも必要ではありません。既製ツールの導入や通常のプログラムで十分な場合もあります。必要な精度、既存システムとの連携、運用費用を比較して決めます。
機密情報や顧客データはどう扱いますか？
データの種類、利用サービスの保存・学習利用の条件、アクセス権限を事前に確認します。検証では匿名化したデータやサンプルを使う方法も検討します。外部サービスに渡せない情報は、その制約を前提に設計します。
費用と導入期間はどのくらいですか？
対象業務、連携先、必要な品質、支援範囲によって異なるため個別見積もりです。検証と本格導入を分け、それぞれの成果物・費用・期間を着手前に確認します。AIのAPI利用料やクラウド費用も分けてお伝えします。
導入後の保守や改善も依頼できますか？
はい。品質の確認、モデル変更への対応、機能改善などを相談できます。対応時間、障害時の連絡方法、保守に含む作業は契約前に決めます。24時間の監視・即時対応を一律に提供するものではありません。
相談から導入までは、どのように進みますか？
困りごとを聞く
業務の内容、担当者、既存ツール、予算と時期を確認します。作りたいものが未定でも構いません。
対象と費用を決める
最初に取り組む業務、成果物、確認方法、支援範囲を整理し、見積もりを提示します。
小さく作って確かめる
試作品を現場で確認し、実装と改善を繰り返します。必要に応じて優先順位を見直します。
業務に組み込み、育てる
運用手順と担当を決めて利用を開始。継続支援では、品質や費用を見ながら改善します。