Start Up Ai,UX - 生成AI導入・AIエージェント開発・UX/UIデザインのコンサルティング

01

AI戦略・導入ロードマップ策定

課題 生成AIコンサルティングと聞いて多くの企業が思い浮かべるのは、全社的な構想やロードマップの絵姿です。しかし現場でよく起きるのは、生成AIの活用領域を30個並べた分厚い提案書ができた時点で検討が止まり、DXコンサルにありがちな「絵は立派だが誰も動かさない」状態に陥ることです。AIコンサルに何を期待すべきかが曖昧なまま進むと、PoC予算の獲得どころか、経営会議を通す材料すら揃いません。必要なのは構想の網羅性ではなく、経営課題から降ろした1つの業務が、実際に現場で動いた実績です。生成AIコンサルティングの入口を間違えると、この最初の1件にたどり着く前に検討が止まってしまいます。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOの生成AIコンサルティングは、経営課題の棚卸しとAI適用領域の特定から始めます。ここまでは一般的なAIコンサルと同じです。違うのは、そこから先を「やることを選ぶ」ためではなく「やらないことを決める」ために使う点です。優先度をつけて対象を1つに絞り、ROI試算・技術選定・ガバナンス要件・推進体制までを、その1業務が現場で実際に動くところまで一気通貫で設計します。全社に一度に広げるDXコンサル的な進め方ではなく、痛みのある業務を1つ選び、その場で試し、現場が使った実績を作ってから横に広げる順序を徹底します。 提供価値 提供するのは、分厚い構想資料ではなく、PoC予算の獲得から本番実装までの意思決定を支える全社AI戦略の基盤です。支援の現場で見えているのは、構想を30個並べるより動く1個が現場の空気を変えるという事実で、まず予算が取れる単位として3つのフェーズに区切って進めます。半日かかっていた作業が1時間になる体験を最初に作ると、それが社内に伝染し横展開が進みます。さらに、同じ支出でも通る科目名を変えるだけで稟議の通過経路が変わることまで踏まえて、体制設計に落とし込みます。生成AIコンサルティングの成果は、資料の厚みではなくこの3フェーズが実際に回り始めたかどうかで判断します。

02

生成AI導入・活用支援

課題 生成AI導入における最大の機会損失は、PoCが「動いた」ところで終わり、本番移行に進めないまま止まることです。ツールを配って研修をしても、業務が忙しくなると元のやり方に戻ってしまう状態は珍しくありません。生成AI導入支援でまず疑うべきなのは現場のITリテラシーではなく、元のやり方のほうが結果的に速いと現場が感じているという単純な事実です。PoCから本番移行への設計図がないまま「まずは動かしてみる」で進めると、対象業務の選定基準もセキュリティ要件も曖昧なまま実装が進み、本番運用に乗せる段になって初めて足りないものに気づく、という機会損失につながります。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOの生成AI導入支援は、対象業務の選定、プロンプト設計、業務システムへの接続、受入・定着までを一気通貫で設計します。PoCを作ること自体は難しくありません。ChatGPT・Claude・Geminiのいずれも、数日あれば動くものは作れます。難しいのはその先で、PoCに着手する前に品質・速度・利用率・2週間後の継続利用という本番移行の判定基準を先に決めておくことです。あわせて、生成AIを別ツールとして配るのではなく、いまの業務画面や手順の中に置き換える形で組み込むことで、PoCから本番運用への移行を「感触」ではなく数字で判断できる状態にします。 提供価値 提供するのは、生成AI導入を実験で終わらせないための、PoC設計から本番移行までの一貫した支援です。定着の現場で見えているのは、業務画面から1操作で届くかどうかが分岐点になるという事実で、この1ステップの距離を最初の設計対象にします。プロンプトを個人の工夫に任せず型として固定すると品質のばらつきが消えるため、テンプレート化を先に行います。本番移行の判定は動いた瞬間ではなく2週間後も使われているかで行い、最終的に手順書に載って初めて定着したとみなします。PoCから本番までのギャップを、この基準と型で埋めます。

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AIエージェント設計・開発

課題 AIエージェントの開発でつまずくのは、技術的に動かないからではありません。単一のLLM呼び出しに全部を任せると、複雑な業務は途中で止まります。止まった場所が分からないまま「なんとなく動いた」状態で本番に出すと、本来は任せてはいけない処理まで通してしまう事故につながります。必要なのは、複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させ、どこで止めるかまで決めて動くエージェント設計です。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、AIエージェントに何かを任せる前に「タスク分解・ツール選択・実行計画・停止条件」の4つを先に決めます。なかでも要になるのが停止条件です。間違えたときに取り返しがつく処理（下書きの生成、候補の絞り込み、定型レポートの作成など）はエージェントに任せ、取り返しがつかない処理（決済・在庫の引き当て・受注の確定など）はシステム側の保証に残す。この境界を設計の最初に引くことで、LLM単体では届かない精度の先を仕組みで補います。LangChain・LangGraph・CrewAI等のフレームワークは、この設計を実装する手段として使い分けます。 提供価値 複雑な業務を最後まで遂行し、かつ止まるべき場所では確実に止まるAIエージェントを提供します。目安として、要件が固まった業務であれば、通常の見積りで15〜25人月相当かかる実装を3日で立ち上げ、本番で異常が起きた場合も検知から恒久対応まで最短1時間で戻す運用体制まで含めて構築します。「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」を基準に設計します。

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社内GPT・RAG構築・ナレッジAI

課題 社内文書が構造化されていなければ、AIは正確に答えられません。「だいたい合っている要約」を返すだけでは、業務では使い物にならないからです。RAG構築でつまずくのは、AIの性能が足りないからではなく、社内の知識を検索前にどう構造化するかを飛ばしているからです。社内の知識は、正確な集計が要る表のデータ、意味の近さで探す文書、組織や依存関係のようなつながりの3種類に分かれ、それぞれ検索の戦略が違います。これを全部1つのベクトル検索に投げ込むと、数値の質問には推測で答え、更新されていない古い文書を平気で正解として返す、というどれも中途半端な結果になります。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、精度をあとから上げるのではなく、入れる前の設計で決めます。まず社内文書の棚卸しを行い、どこに何があり更新は誰の担当かを洗い出します。次にAIが読める形へ構造化し、文書の性質に応じてチャンクの単位を決める。そのうえで、数値はデータベースへの問い合わせ、文書はベクトル検索とハイブリッド検索、関係性はグラフ探索というように、問いの型に応じて参照先を切り替える検索パイプラインを設計します。ベクトルデータベースの選定、Embeddingモデルの評価、リランキングの実装、そして回答の根拠を示しハルシネーションを検知するガードレール設計までを一貫して行います。この順番を飛ばすと、更新されない文書を正解として返し続ける事故につながります。 提供価値 社内の知識を3種類に区分し、集める工程と絞る工程の2段階に分けることで、検索の精度が上がります。社員が実際に使うのは、いつもの業務画面から自然文のまま聞け、根拠の原文を1操作で開ける状態です。閲覧権限のない文書は検索結果にも出さないように制御し、出典なしでは答えさせない設計にすることで、誤った回答をそのまま信じてしまう事故を防ぎます。文書は更新され続けるものなので、利用ログを分析しながら精度を保つ運用まで含めて設計します。答えが合っていることよりも、根拠をすぐに原文で確認できることのほうが、社内GPTが日常的に使われ続けるかどうかを決めます。

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AI業務自動化・ワークフロー実装

課題 業務プロセスにAIを組み込むと聞くと、多くの人は自分の作業でChatGPTを使う場面を想像します。しかしそれは業務プロセスへのAI組み込みではなく、個人レベルの効率化にとどまっているだけです。各自が自分の作業でAIを使って速くなっても、受け渡しの前後で人が待っている限り、部門全体の業務プロセスの所要時間は変わりません。業務フローを可視化するとまず見えるのは、作業そのものより「誰から誰に渡るところで止まっているか」という停止点です。ここを特定せずにAIを個人ツールとして配っても、業務プロセス全体は速くなりません。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、業務プロセスへのAI組み込みを個人の作業改善ではなく、部門横断のプロセス設計として扱います。まず現行の業務フローを可視化し、誰から誰に渡り、どこで止まっているかを洗い出します。そのうえで、生成AIが得意な判断・生成（読み取り・分類・下書き作成）、RPA・iPaaSが得意な確実な受け渡し（システムへの転記・承認・記録）、人が担うべき例外処理と最終判断の3つに役割を分けて設計します。全部をAIに任せると確実性が必要な処理まで結果が揺らぐため、業務プロセス全体を通しで見て役割分担を先に決めることを徹底します。AIによる業務効率化の効果は、個々の作業速度ではなく、この役割分担が正しく機能しているかどうかで決まります。 提供価値 提供するのは、業務プロセスのボトルネック分析からKPI設計・効果測定までを一貫した、業務プロセスへのAI組み込み一式です。実装の現場で見えているのは、業務が遅い原因の多くが作業ではなく受け渡しの待ち時間にあるという事実で、まずこの受け渡しを洗い出してから着手します。AI・RPA・人という3つの役割に分けて自動化すると、自動化率を上げるほど残り1割の例外処理が難しくなるため、そこをあえて人に残す設計にすることで運用が壊れません。効果測定は「年間◯時間削減」ではなく、人手を介さず通った件数で数えます。数えられる形にすることで、業務プロセスの改善が継続する仕組みまで含めて提供します。

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AIプロダクト開発・AI機能実装

課題 AI機能は「実装できること」と「プロダクトのUXとして使われ続けること」が別物です。精度を上げてから機能を実装する技術起点の進め方は、動いても使われないという結果になりがちです。AIプロダクト開発でつまずくのは技術力ではなく、どの画面のどの操作を置き換えるかを決めないまま作り始めることです。使われない理由の多くは精度ではなく、置き場所と伝え方にあります。触れる状態にして初めて、その機能が要るか要らないかが分かるにもかかわらず、精度を先に磨き込んでから世に出そうとすると、判断が遅れて機会を逃します。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、精度を上げる前に「どの画面の、どの操作を置き換えるか」を先に決めます。既存プロダクトへのAI機能追加から、AI-Nativeな新規プロダクトのフルスクラッチ開発まで対応し、自然言語処理・画像認識・レコメンデーション・予測分析・音声対話などの技術は、体験を成立させるための手段として選定します。自社開発のAI自律開発ツールを活用し、通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間に短縮。動くものを早く触れる状態にしたうえで、精度・速度・費用の落としどころと、誤ったときの見せ方までを合わせて設計します。 提供価値 通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間で立ち上げ、精度・速度・費用・失敗時の見せ方という4つの軸を同じ重さで決めることで、技術的に動くだけでなく現場で使われ続けるAI機能を実現します。機能は足すほど使われなくなる傾向があるため、朝の要望をその日のうちに反映しながら、必要な機能だけを磨き込みます。AI開発会社として技術実装だけでなくプロダクトの市場価値を重視し、既存プロダクトへの機能追加からAI-Nativeなフルスクラッチ開発まで一貫して対応します。

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AI UX/UIデザイン・会話設計

課題 AIプロダクトの成否を分けるのは、モデルの精度ではありません。技術的に正しく動いていても、ユーザーが結果を理解できず、信頼できず、外れたときに直せなければ使われなくなります。何でも聞けるチャット窓口にすれば良いというものでもなく、入口で何ができるか伝わらないUIは、聞き方が分からないまま離脱を生みます。機能を足すほど選択肢が増え、かえって使われなくなることもあります。従来のUI設計の延長では、出力が毎回同じとは限らないAI特有の不確実性に対応しきれません。既存プロダクトにAI機能を追加する場合も、この不確実性への向き合い方が同じように問われます。 ARCHECOのアプローチ 精度を上げれば信頼されると考えがちですが、精度が高くても、間違えたときの扱いが悪ければ信頼は崩れます。ARCHECOは、理解できる・信頼できる・直せるの3段でAI体験を設計します。何を任せられるかを入口で示し、根拠を併記して断定を避け、違ったときにその場で修正・取り消しできる導線を用意します。会話設計では入口・本筋・行き止まりの3つを分け、特に手薄になりがちな「答えられないとき」の振る舞いを先に決めます。10年間のUX/UIデザインで培ったユーザーテストと行動観察の手法を、AI特有の不確実性に適用します。 提供価値 AI UXリサーチから会話・インタラクション設計、プロトタイプでの検証、デザインシステムへの実装まで一貫して支援します。評価は満足度ではなく、ユーザーが最後まで到達したか、途中でやめたかで測ります。処理中の見せ方・確からしさの表示・修正の手段・断定を避けた文言は、その場しのぎで終わらせずパターンとして残し、既存のデザインシステムに組み込む形で納品します。高精度プロトタイプによるユーザビリティテストを経て、実装フェーズまで伴走し、フロントエンドの品質監修も担います。

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生成AIガバナンス・組織定着支援

課題 生成AIの活用が止まる理由は、技術ではなく組織側の3か所です。情報システム部やDX推進室の担当者は、全社禁止にするか野放しにするかの二択で板挟みになりがちです。ルールが「機密情報は禁止」のような列挙にとどまり、何が該当するか現場が判断できない。研修が一般論で終わり、自分の業務に翻訳されないまま終わる。推進者が異動すると効果を測る仕組みが残らず、元の手順に戻る。全社に禁止を敷けば安全に見えますが、禁止を強めるほど、個人アカウントでの利用のように見えない場所へ活用が逃げていくだけです。稟議で「なぜ禁止ではなくこの設計にするのか」を説明できる根拠が必要です。 ARCHECOのアプローチ 全社禁止にすれば管理はしやすくなります。ただし禁止を強めるほど、利用は個人アカウントのような見えない場所に移るだけで、リスクは減らず可視性だけが失われます。ARCHECOは、判断できる具体例を先に作ります。「機密情報は禁止」ではなく、外に出たときに困る情報と困らない情報を、自社の業務に即した例で線引きします。研修も座学で終わらせず、営業・管理部門・開発など部門ごとの実務を題材にし、手を動かして翌日から使える状態にします。ルール・スキル・継続の3本柱を同時に立てることが定着の必要条件で、どれか1つが欠けても、他の2つがあっても定着しません。 提供価値 AI利用ガイドラインの策定から、部門別の実務研修、各部門への推進役（チャンピオン）の配置、定着状況のモニタリングまでを一貫して支援します。測るのは受講率ではなく、週に一度以上使っている人の割合と、業務手順書に載った数です。配った数ではなく、使われた事実だけを定着の証拠にします。ルールは一度作って終わりにせず、現場で実際にどう使われたかを観測し、判断に迷った実例を具体例として追記し続ける運用まで含めて設計します。禁止事項を並べる仕事ではなく、現場が自分で判断できる状態を作り、それを保ち続ける仕事として、生成AIの組織定着を設計します。

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新規事業コンサル・MVP/PoC開発

課題 「役員会は通ったのに、半年たっても何も決まらない」「PoCは動いたのに、本番化の稟議が通らない」——大企業の新規事業が止まる場所は、だいたい同じです。技術的に失敗するのではなく、PMFに到達する前に予算と社内の熱量が先に尽きる。実際、MVPを作る工程そのものは3日で終わっても、社内で本番化を決めるのに18か月かかった事例も見てきました。作る速さと決める速さがこれほど噛み合わないまま進む新規事業は珍しくありません。ARCHECOは10年間、大企業の新規事業コンサルとして伴走しながら、この同じ構造を繰り返し見てきました。 ARCHECOのアプローチ やることは一つです。同じ予算から取れる検証回数を最大化する。作る前にPretotypingで需要を測り、自社開発のAI自律開発ツールを使ったMVP開発・PoC開発によって構想から数週間のうちに市場投入まで持っていき、アンケートの好意的な回答ではなく実ユーザーの課金行動を合格基準に置く。仮説設計・MVP/PoC開発・市場検証のどこか1つを丁寧にやるのではなく、この3点をセットで速く回すことで、通常なら1回しか試せない予算で複数回まわします。新規事業コンサルとして、精緻な事業計画書を作り込むことより、外れたときにすぐ次の検証に移れる速さを優先します。 提供価値 受託開発からプロフィットシェアまで、事業フェーズに応じて契約モデルを変えられます。「作って納品して終わり」ではなく、立ち上がるところまで同じ側に立つ形を選べます。実際に自分たちで事業を立ち上げた際は、顧客接点を1か所変えるだけで受注が8.5倍になった例もあり、市場投入後は現場からの要望をその日のうちに反映しながら磨き込みます。新規事業コンサルとして構想段階から関わるからこそ、MVP開発・PoC開発の先にある事業化の判断まで、同じチームで見届けられます。立ち上げて終わりではなく、育てるところまで責任を持つ座組みです。 <a href="https://archeco.co.jp/youtube/consulting">"新規事業コンサルのリアル"動画を見る</a> <a href="https://archeco.co.jp/youtube/lean">"大企業がとるべき新規事業戦略"動画を見る</a> <a href="https://archeco.co.jp/youtube/event">"大手企業の失敗実話から学ぶ事業企画"動画を見る</a> <a href="https://archeco.co.jp/news/consultant">"受託中心のUXコンサル会社との違い"記事を読む</a>