Works — コンサルティング案件と受注・納品実績

探す・転記するをAIに移し、人の時間を判断に集中させた。

現行業務を手順に分解すると、資料を探す・過去事例を探す・情報を転記する・不足を補記する、の4手順に工数が集中していた。この4つをAIエージェントに移し、人には登録・条件入力と、生成結果の確認・補記だけを残す構成にしている。

散在するデータに意味と関係を与え、AIが判断に使える形にした。

現状は、台帳系のデータは表ごとにキーが異なり、文書系は断片が並ぶだけで意味も関係も持たない。意味と関係の型を定義し（オントロジー）、実在する対象と値を型に従って接続し（ナレッジグラフ）、熟練者の判断基準を判断ルールとして形式知化する（コンテキスト）。この三つが揃って初めて、AIは根拠を示して業務に合う答えを返せる。

全資産の移行という前提を崩し、統合と移行を切り分けて投資を圧縮した。

現場ヒアリングと設計書・台帳・稼働実績を突き合わせ、数百枚規模の業務プロセスを起こした。当初は全資産をマイグレーションする前提で費用が大きく膨らんでいたが、業務を分析して他拠点へ統合できるものと、実際に移行が必要なものを切り分け、BPRによる業務統合と投資額の圧縮を同時に成立させている。

業務・プログラム・データを繋いで、刷新方針まで判定できる形にした。

生成AIでAs-Is分析を自動生成するソリューション。業務機能がどのプログラムに実装され、どのデータと外部IFに触るのかを対応付ける。共通データで連鎖が交差する箇所が改修時の影響範囲になり、これを重要度と複雑性で仕分けて、業務機能ごとの刷新方針を決める。

中身が見えなかったシステムを、影響範囲を判断できる状態にした。

システム可視化ツールでプログラム間の依存関係を解析し、どこを直すと何に影響するかを構造として示した。改修コストが膨らむ原因が特定できる。

入口と出口にしかない統制の間に、実行前の判定を挟んだ。

認証・認可は依頼の入口に、ログ・監査は結果の出口にしか効かず、正規の権限内で行われる不適切な実行はそのまま通る。実行内容を生成してからシステムへ渡すまでの一点に判定を挟み、取り消せない操作だけを止める構成を設計・検証している。

AIデザイン解析サービスをゼロから立ち上げ、4市場へ展開した。

脳科学とAIを組み合わせ、これまで定性評価に頼っていたデザインの良し悪しを数値化するSaaS。企画から市場投入、海外展開まで一貫して担当した。