AI・DX 実装支援
自社に合った使い道を見つけ、動く仕組みにする。
「何に使えばいい？」「進める人がいない」「効果が出るか不安」。そんな悩みに、経験あるITコンサルタントが直接対応。AI活用の検討から設計・開発、効果検証、現場定着まで一貫して支援します。
中小〜中堅企業、大企業の部門・プロジェクト単位でご相談いただけます。
WHY JYU
課題を聞く人と、つくる人が別々だと、説明や引き継ぎに時間がかかります。JYUでは、業務を理解する専門家が、相談から設計・開発、効果の確認まで直接担当します。説明の繰り返しを減らし、小さく試しながら改善します。
お客さま、営業、PM、設計、開発、教育が順につながり、それぞれの間で引き継ぎと確認・差し戻しが起きる。
お客さまと専門家が直接つながり、専門家が設計・開発・検証・定着を担当する。
大規模な開発や、長期の運用を担う案件では、分業の体制が向くこともあります。その場合は、協業の体制をご提案します。
コンサルティングとシステム開発の経験を持つ専門家が、業務の流れと課題の整理から入ります。
根拠：担当者の経験提案書で終わらず、AIを使った業務ツールや仕組みを、設計から自分で開発します。
根拠：JYU Tools ほか大きな体制を組む前に、効果の見えやすい業務を一つ選んで始めます。必要なところにだけ、コストと時間を使います。
根拠：費用の考え方小さく試して効果を確かめ、手順・研修・運用ルールまで整えます。効果が見込めなければ、中止も提案します。
根拠：効果評価と研修の実績PROOF
企業の業務に AI を組み込んだ案件、自ら開発したプロダクト、教育と定着の取り組みです。どれも、何に基づく事例かを明記しています。社名は伏せています。
個人のAI利用から、組織で活用できるAIへ。
Next.js / TypeScript / MCP
実際のサイトを見る（新しいタブで開きます）業務向け Knowledge 基盤の構築事例
企業情報、提案テンプレート、過去事例、社内ノウハウを共通のKnowledge基盤に集約・構造化。提案業務で必要な知識を再利用しやすくする仕組みを構築しました。
StashLog（言語学習サービス）
AI との会話、語彙の収集、ストーリー学習をひとつにした言語学習サービス。Web、モバイル、Chrome 拡張、MCP プラグインまで開発しています。
サイトを見る（新しいタブで開きます）AI研修と PoC 伴走
システム会社のエンジニアに、ディープラーニングの理論と Python の実装を教え、PoC の対象選びまで伴走しました。
営業システム導入の効果評価と定着
効果を測る指標を決め、利用状況と効果を測定し、改善案までまとめました。
業務で使ってよいかを判断する評価基準とテストデータを定義し、評価から改善までの手順をつくりました。
特定の担当者に頼っていた上流業務のノウハウを、標準のガイドにして定着させました。
大量の記事を AI で分類できるかを、複数の手法で比べ、試作で確かめました。
複数のベンダーと海外の開発チームによる新サービスの立ち上げで、要件定義と進行管理を担当しました。
話した内容を AI が項目に整理して登録する、業務Webアプリの試作。利用組織ごとのデータ分離を備えています。
企業向け支援実際に担当した案件（匿名）自社開発・運用JYU が開発・運用しているもの自社開発・プロトタイプ本番化前の試作
自社の業務でも、こんな活用ができるだろうか？
具体的な課題が決まっていなくても、活用方法からご相談いただけます。PAIN → GAIN
A1AIを、何に使えばいいか分からない
自社の業務に合う使い道が、候補と優先順位で見えている
A2業務とAIの両方が分かって、進められる人がいない
専門家が設計から実装まで担当し、社内に残る形で動き出す
A3効果が出るか不安で、踏み出せない
小さく試して効果を確かめ、広げるかを自分たちで決められる
A4ChatGPTは使っているが、個人の作業から先に進まない
業務の流れに組み込まれ、チームで使える形になる
社内にAI・ITの専門担当者がいなくても、
外部の専門家に、相談から実装まで任せられます。
KNOWLEDGE → SKILL
熟練者に頼っていた問い合わせ対応を、仕組みにした例です。サービスは Skill の開発に限りません。課題に合わせて手段を選びます。
経験、Excel、マニュアル、過去の回答が、人と場所に散らばっている。
判断の基準と手順を書き出し、参照する資料をそろえる。
AI が参照して実行できる形に、ひとつの Skill としてまとめる。
メールや社内システムとつなぎ、問い合わせが来たら分類と回答案づくりが動く。
誰が担当しても、同じ基準の回答案から始められる。送る前に人が確認し、直した点は Knowledge に戻す。
01受け取る
納品日を1週間後ろにずらせますか
02調べて、案をつくる
出荷前のため、納品日の変更を承ります。変更後の日程を確認のうえ、本日中にご連絡します。
03人が確認する
確認して送信。直した点は Knowledge に戻し、次の回答に生かします。
SOLUTION
手段は、課題に合わせて選びます。AI を使わない方がよい業務や、既存のツールで足りる場合は、そうお伝えします。
判断の基準、手順、過去の資料を整理し、AI が参照・実行できる形にします。
Knowledge 構造化、Agent Skills、RAG
分類、下書き、転記などを、人の確認を挟みながら自動で進めます。
AI エージェント、ワークフロー、業務自動化
社内のシステムやデータと AI をつなぎます。通常の API 連携で足りる場合は、そう提案します。
API 連携、MCP、データ連携
精度と業務の効果を測り、改善するか、広げるか、止めるかを判断します。
評価データ、効果測定、Human-in-the-loop
AIで何ができそうか、既存のツールで足りないか、どこから試すかを一緒に整理します。
対象の業務を選び、必要な知識・手順・連携先を、使う人の目線で設計します。
専門家が自ら開発し、既存のシステムとの接続まで含めて、動く形にします。
効果を確かめ、使う人への手順・研修・運用ルールを整えて、社内で回せる状態にします。
USE CASES
手段と成果物は、仕組みを説明するための例です。実際の範囲は、業務を伺ってから決めます。
01AIは試した。でも、現場では使われていない
主な手段業務の再設計、評価、人の確認を組み込んだ運用
成果物の例プロトタイプ、評価結果、本番への移行計画
02あの人がいないと、仕事が進まない
主な手段Knowledge の構造化、Agent Skills、RAG
成果物の例業務の Skill、評価テスト、更新の手順
03人を増やさず、仕事を前に進めたい
主な手段AI エージェント、業務自動化、API 連携
成果物の例自動化ツール、実行ログ、例外時の手順
04情報はあるのに、見つからない
主な手段RAG、社内検索、データ連携
成果物の例社内AI検索、権限の制御、回答根拠の表示
05システムはある。でも、仕事がつながらない
主な手段API 連携、MCP、データ連携
成果物の例連携プログラム、MCP サーバー、構成資料
06導入しても、使いこなせる人がいない
主な手段教育、手順書、内製化の支援
成果物の例操作手順、研修資料、運用ルール
想定例上の表は実案件の成果ではありません。実際に担当した案件は、上の「実績」をご覧ください。
COST & VALUE
つくることではなく、投資に見合う成果を目指します。効果が見込めない場合は、無理に開発を進めず、別の方法や中止を提案します。
大きな開発体制を組む前に、効果が見えやすい業務を一つ選んで始めます。
相談から開発まで同じ専門家が担当するので、引き継ぎや社内外の調整にかかる工程を抑えます。
小さく動く仕組みで効果を確かめ、次に投資するかを判断します。
お受けします
協業体制を組んで検討
お受けしていません
企業の規模ではなく、案件の規模と責任の範囲で判断します。
どこから始めるかも、一緒に決められます。
AI活用について相談するENABLEMENT
仕組みは、使われてはじめて成果になります。使う人に合わせた手順と研修、運用のルール、改善の仕組みまで整えて、社内で回せる状態にします。
約10か月の研修と伴走の例を見る使う人の業務に合わせた操作手順と、例外のときの対応。
利用者と管理者に分けて、実際の業務の題材で練習します。
人が確認する箇所、権限、データの扱いを決めます。
Knowledge の更新手順と、効果の再測定のやり方を残します。
WHO YOU WORK WITH
担当するのは、JYU の代表です。ITコンサルタントとして業務とITの整理を担い、AI の評価と開発、研修と定着まで、自ら手を動かしてきました。
現場の声から要件を整理し、効果の指標を決め、プロジェクトを前に進める。
効果評価、新サービスの立ち上げAI の評価基準を設計し、試作し、自らプロダクトを開発・運用する。
JYU Tools、StashLog、社内QAの評価研修を設計して教え、ノウハウを体系化し、現場に定着させる。
約10か月の研修、ノウハウの体系化FAQ
大丈夫です。AIを何に使えそうか、既存のツールで足りないか、どこから試すかを一緒に整理するところから始めます。
大丈夫です。対象の業務をよく知る方に、業務の説明と、できあがったものの確認をお願いします。
いいえ。相談や診断だけで終わることも、既存ツールの使い方を整えれば足りることもあります。その場合は、そうお伝えします。
削減率などの成果は保証しません。小さく試して効果を確かめ、結果を正直にご報告します。効果が見込めない場合は、中止も提案します。
はい。部門やプロジェクト単位の実装、検証、評価、教育をお受けしています。全社規模の基幹システムの刷新や、24時間365日の運用保証はお受けしていません。
対象の範囲、期間、成果物によって変わるため、個別にお見積りします。お見積りでは、範囲と成果物をあわせてご説明します。
契約の形、品質保証の範囲、保守の条件を、案件ごとに明確にしてから進めます。
外部のAIサービスに送る範囲、保存期間、削除方法を、契約前に書面で合意します。秘密保持契約を結んだうえで進めます。
CONTACT
最初のご相談で、次のことを一緒に整理します。