こんなお悩みありませんか？
AI導入を検討しているが、何から手をつけていいか分からない
・情報が多すぎて迷っている。自社に最適なAIソリューションが見つからない
・社内にAIの専門家がおらず、PoC（概念実証）すら進められない
AIツールを導入したが、誰も使いこなせず放置されている
・高額なツールを導入したものの、現場に定着せず、費用だけが無駄になっている
・結局、AIによる業務効率化や生産性向上が実現できていない
競合はAI活用で先行しているのに、自社は出遅れている気がする
・AIによって業界の常識が変わりつつある中、このままでは取り残されるのではないかと危機感がある
AIコンサルタントに頼んだが、技術論ばかりで具体的な事業成果が見えない
・技術的な説明は理解できたが、結局自社の売上向上やコスト削減にどう繋がるのかが不明確
・表面的なAI研修だけで終わってしまい、ビジネスの実態に即したアドバイスがもらえない
入力したデータが学習に使われないか心配…
- 社内でのデータ管理・運用ルールの策定支援
- 安全な外部ツール選定のアドバイス
- アクセス制御や権限管理のコンサルティング
社内での利用ルールをどう定めればいいか分からない…
- 生成AI利用ガイドラインの策定支援
- 著作権をクリアしたツールの紹介
- 従業員向けのリテラシー教育
誤った情報に基づいて業務が進むリスクはないか…
- AIの出力内容を評価・検証する手法の研修
- ファクトチェックの体制構築支援
圧倒的な信頼性・権威性
株式会社KAKUSHIN
代表取締役社長
鈴村 悠輝
AI、機械学習、そして大規模なシステムアーキテクチャ構築に深い知見を持ち、これまでに大手新聞社のアプリ開発や、人気エンタメ系マッチングアプリの開発など、多岐にわたるプロジェクトを成功に導いてきました。
特にChatGPTやGeminiをはじめとする最新AI技術に精通しており、実践的な技術指導者としても活躍中です。
人工知能学会で語られた「AIとの新しい関係」
2025年人工知能学会全国大会に登壇。鈴村氏は「AIは答えを出す存在ではなく、『仮説→試行→フィードバック』の最初の発火点になるべき」という革新的な視点を提唱しました。
開発現場における“ペアAI”という考え方を紹介し、AIを「一緒に手を動かす」パートナーとして日常業務に組み込む具体的な方法論を提示。
「学び＝行動」「遊び＝価値創造の余白」という独自の哲学のもと、これからの時代に最も問われるのは、単なるスキルではなく「プロンプト設計の力」であると強く指摘し、大きな反響を呼びました。
導入事例
(LINE×生成AI)
| 依頼背景 | 顧客の初期不安が大きく、問い合わせ対応にムラ／スピードの課題 |
|---|---|
| 取り組み |
24時間365日のLINEボットで一次応答→会話ログのデータベース化→営業への手渡し導線を設計。 将来的に音声対話／画像生成へ拡張可能な設計 |
| 実績 |
モデル／PoC2か月→小規模本番3か月実施 体制：要件定義・開発コンサル（月額）＋ラボ型開発で段階的にリリース ・一次応答の65％を自動化することに成功。初回応答対応をほぼゼロに。 ・問い合わせからの商談化率が従来より18％UP。 ・会話ログの分析により上位課題を定義することでFAQ作成工数を1/2に削減。 ・営業引き継ぎのテンプレ化で、提案準備時間を30%削減。また、担当者間の品質ばらつきを縮小することが可能に。 |
（ワークフロー×プロンプト）
| 依頼背景 | テーブル数増で複雑クエリの失敗が増加、単一LLM依存、構造の最適化余地の課題 |
|---|---|
| 取り組み |
Dify（オープンソースプラットフォーム）で質問分類→分岐のワークフロー化、段階別プロンプト最適化、セキュリティ・設計のアドバイスを実施。 マルチLLM前提の構成に刷新 |
| 実績 | モデル／4週×2スプリント 運用：月1アドバイザリー＋中間MTG、調査・試験実装を伴走提供。 ・複雑クエリの成功率25％UP、平均応答時間が35%減少。 ・クリティカル失敗（例外系）を4割に抑制（例外フローへ退避）。 ・LLMの切替容易性を確保（将来のコスト／品質変動に対応可能な下地） |
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