AI活用の見極め
「どこにAIが有効か分からない」を、優先順位の明確な実行計画へ。
- 適しているチーム
- AIが重要なのは分かっているが、自社のどこで価値を生むのかが見えていないチーム。
- 成果物
- 事業のどこでAIが現実的に価値を生むか、技術的に何が可能か、そして優先順位のついた実行計画。価値の低い選択肢と、リスクの高い選択肢の除外を含みます。
- 得られる結果
- 停滞するPoCではなく、明確で優先順位のついた出発点。行動に移せる、説明可能な計画。
サービス
できること
AIの可能性を、リリース後も成長するプロダクトへとつなげる6つの支援領域。
プロダクト設計と検証
本格開発の前に、確かな根拠を。課題探索、プロトタイプ、検証。
- 適しているチーム
- まだ検証されていないアイデアに、本格的な開発投資を始めようとしているチーム。
- 成果物
- 顧客調査、プロトタイプ、構造化された検証——本格開発の前の「根拠」。
- 得られる結果
- 意見ではなく実際のシグナルに基づくGo/No-Go判断。見込みの薄いアイデアに費やす開発時間の削減。
AIプロダクト開発
実際の利用に耐えるAIプロダクトを。評価設計とガードレールも含めて。
- 適しているチーム
- AIの技術検証は済んだが、実際のユーザーに耐えるプロダクトへ落とし込みたいチーム。エージェント、アシスタント、検索連動機能など。
- 成果物
- 評価設計（タスク成功率・品質・速度・コスト）、ガードレール、モデルと決定的ロジックの役割分担まで含めた、動くAI機能・プロダクト。
- 得られる結果
- 自信を持ってリリースできるAIプロダクト。計測され、守られ、できること・できないことが明確な状態。
市場投入・グロース
リリースして終わりにしない。獲得・定着・収益化まで。
- 適しているチーム
- ユーザーの獲得・活性化・継続に課題のあるプロダクト。日本と海外をまたぐ展開を含みます。
- 成果物
- 実データに基づく獲得・定着・収益化の施策——実験、ファネル改善、価格設計、ローカライズされたGTM。
- 得られる結果
- ローンチして終わりではなく、成果につながるプロダクト。持続的な成長の仕組みと価格設計。
戦略とロードマップ
何を、どの順番で作り、成果をどう測るか。
- 適しているチーム
- アイデアは多いが、優先順位と順序に迷っているチーム。
- 成果物
- 明確な目標とKPIに紐づいた優先順位付きロードマップと、前進を保つ開発リズム・レビューの仕組み。
- 得られる結果
- 今四半期に「何を、なぜ作るのか」を言語化でき、成果を測れるチーム。
開発者向け導入・定着支援
開発者の関心を、実際の利用と定着へ。ハッカソン、導入支援、技術発信。
- 適しているチーム
- 開発者の関心はあるのに、実際の利用につながっていないプラットフォームやツール。
- 成果物
- ハッカソン、オンボーディング支援、技術発信——関心を実際の構築へつなげる設計。
- 得られる結果
- 開発者の関心が実際の導入と定着に変わり、実質で育つコミュニティ。
進め方
- 顧客にお願いすること
- 関係者（プロダクト、エンジニアリング、データ、事業）への直接のアクセスと、意思決定者の明確化。アクセスが直接的であるほど、仕事は速く進みます。
- 進め方のリズム
- 週次で「何を試し、何が分かり、次に何をするか」を可視化します。最後まで中身の見えないブラックボックスにはしません。
- 所有と引き継ぎ
- 成果物と引き継ぎ資料は、契約に定めるとおり文書化します。不要な囲い込みを避け、実務的な移管を目指します。
- 続けるか、止めるか
- 最初のプロジェクトの終わりに、明示的に判断します：完了（必要なものが揃った）、継続（支援を深める）、移管（SDTRが作り、御社チームが運用）。