協業の進め方
貴社チームの一員としてのプロジェクト参画から、単発のご依頼、AI研修の実施まで、規模や形態を問わず柔軟に対応します。
最低1,000万ドルといった大規模なご契約は必要ありません。
• 個人／チーム
特定プロジェクト、自動化、スキルアップのための的を絞ったサポートをチームや経営陣に提供します。単発のプロジェクトやトレーニングセッションに焦点を当てています。
• 複数チーム
部門間の壁を取り払い、コラボレーションを効率化します。ワークフローを簡素化し、データ、チーム、ツールをつなぐ統合ソリューションを設計します。
•組織全体
戦略的に構築します。AIロードマップから本番環境で利用可能なアプリケーションまで、レガシーシステムからAI基盤への移行と長期的なインパクトの創出を支援します。
AI専門家が必要な理由
誰もがAIを試みている。成功しているのはごくわずか。
AIプロジェクトが失敗する原因は、経営陣がアイデアからプロトタイプ、そして製品化までに必要なことを過小評価していることにあります。
95%
失敗率
期待された価値を提供できなかったAIパイロットプロジェクトの割合。（MIT)
70%
失敗の理由：
人材とプロセス
失敗の原因が技術ではなく、人材とプロセスに起因する割合。（BCG)
41%
導入の急増
2025年、中小企業のAI導入率は41%急増し、半数以上が日常的に利用しています。(Thryv)
51%
AI知識のギャップ
中小企業の経営者は、AIが自社のビジネスにどう適合するかの理解が限られていることを認めています。(Omdena)
技術的な課題をクリアした先に、本当の挑戦が待っています。
ハルシネーション（幻覚）
大規模言語モデルは、文脈が欠落していると流暢でありながら誤った回答を生成するため、その出力は信頼性に欠け、信用しがたいものになります。
フォールスネガティブ（偽陰性）
AIは「情報がない」と回答します。しかしデータは存在します。ただ、適切に処理されていない表やPDFの中に埋もれているだけなのです。
パイプラインの複雑さ
AIシステムは、取り込み、前処理、チャンキング、埋め込み、検索、オーケストレーションといった多段階のパイプラインに依存しています。
データ漏洩
厳格なアクセス制御がなければ、機密データやプライベートな情報が、エンベディング（埋め込み）やAIの回答、あるいはログを通じて漏洩する可能性があります。
セキュリティの脆弱性
AIが生成したコードには、見つけにくいバグやセキュリティ上の欠陥が潜んでいる可能性があ ります。安全でないデフォルト設定、入力値の検証不備、危険なライブラリの使用、認証プロセスの欠如など、AI特有のリスクが持ち込まれることがあります。
インフラストラクチャの負債
既存のレガシーシステムは、現代のAIワークロードをサポートするために必要なデータアーキテクチャ、処理速度、メモリ要件を満たしていないことが多々あります。
モデルのドリフト
導入当初は正常に機能していたモデルも、その後のデータやモデル自体の変化に伴い、応答の質が徐々に悪化していくことがあります。
盲点
AIシステムは、本番環境でのテストが困難です。ラベル付きデータ、ベンチマーク、あるいはユーザーフィードバックの仕組みがなければ、開発チームは精度、網羅性（カバレッジ）、モデルの性能劣化を正確に把握できません。
低品質データ
ガバナンス、統制、評価の仕組みがなければ、不正確なデータがAIプロジェクト全体に広がり、品質と信頼性を損ない、最終的にプロジェクトの失敗を招くことが少なくありません。
検索の失敗
RAGシステムは、チャンキング（データの分割）、ランキング（順位付け）、エンベディング（埋め込み）が適切に連携しないと機能不全に陥ります。これにより、モデルが関連性の高いデータを見落としたり、無視したりする事態が発生します。
主要分野に関する、深い知見
私たちは、厳格な規制と膨大なデータ管理が求められる業界に特化しています。
01 金融
私たちは、プライベート・ウェルス、オルタナティブ投資、フィンテックの分野で20年以上の実務経験を有します。iCapitalやMan Investmentsといった企業に在籍し、SMFG、みずほ、GM、Hightower、Raymond Jamesをはじめとする数多くのクライアントを支援してきました。
さらに、営業、マーケティング、広報、プロダクト開発、リサーチといった多様な職務経験を背景に、業界の仕組みを熟知した「インサイダー」ならではの視点を備えています。その深い知見を基に、AIが業界をいかに「より速く、賢く、効率的に」変革できるかを具体的に提案します。
02 医療
チームには、大阪大学（医学）、京都大学（AI/自然言語処理）、メリーランド大学医学部といった一流研究機関で博士号やポスドク（博士研究員）として研究を重ねたメンバーが在籍しています。
この深い学術的基盤を、日・中・米にわたるプロフェッショナルなネットワークと 掛け合わせることで、私たちは最先端AIを臨床および研究上の重要課題に応用します。
机上の空論に留まることなく、現実の医療ニーズに深く根ざしたソリューションを開発し、目に見えるインパクトを社会に創出することをお約束します。
03 その他
私たちは、三鋼仮設様をはじめとする企業に自動化ツールを提供し、日本の建設業界が持つワークフローの近代化に貢献してきました。
AIによるCAD図面の解析技術と、日本の厳格な建築基準に関する深い知見。これらを基盤に、お客様が築き上げてこられた信頼性の高いプロセスを尊重しながら、価値ある業務改善を実現します。
建設業界に限らず、どのような分野の専門家の方でも、AIの活用可能性を模索されているのであれば、ぜひ一度ご相談ください。
We're documenting how data science, generative AI, and deep domain experience can be used to drive real-world innovation.