AI導入が止まる原因の多くは、
技術でもコストでもありません。
戦略側と開発側の間に、
判断できる人がいないことです。

課題

AI未経験のセールス担当が、士業向けLLMアプリをサービスとしてリリースしたいが、技術選定からリリースまでの道筋が見えない。

アプローチ

Difyを採用し、業務要件の整理→プロンプト設計→開発フロー構築を技術顧問として伴走。

結果

内部リリース完了。非エンジニアが主導する体制のまま、サービス展開フェーズに移行中。

課題

複雑な制約条件を持つ運転士シフトの割当を、現場が納得する形で自動化したい。

アプローチ

運営会社の現場ヒアリングで制約条件を整理→最適化アルゴリズムを設計・実装。現場仕様と計算効率の両立を一人で担当。

結果

実運用に耐える計算速度を達成。

課題

商社が欧州のLLMサービス企業の買収を検討。技術評価と先方エンジニアとの議論に、ビジネスと技術の両方がわかる人間が必要だった。

アプローチ

技術資産の評価→先方技術チームとの議論に同席し、経営判断に必要な論点を翻訳・整理。

結果

買収判断に必要な技術評価を提供。

課題

商談準備の質がメンバーによってばらつき、初回商談の論点が浅くなる。

アプローチ

商材ごとの「見るべきポイント」を型化し、URLを入れるだけでA4一枚の調査メモを自動生成するAIツールを開発。

結果

営業部長が型を設定すれば、現場はURL入力だけで統一品質のメモが届く運用を実現。