PoCを作るだけでは、業務は変わりません。
eap AI開発は、業務理解・データ整備・AI開発から、本番実装・運用定着まで、現場で使われ続けるAIを実装するサービスです。
AIモデルの精度を上げるだけでは、業務は変わりません。必要なのは、どの業務に組み込むか、誰が使うか、どの指標で改善するか、そして人の判断をどこに残すかまで決めることです。
eap AI開発は、業務理解・データ整備・AI開発から、本番実装・運用定着までを一気通貫で行うサービスです。AIモデルを作って終わりではなく、業務フロー・既存システム・会議体・KPIに接続し、現場で使われ続ける状態まで構築します。CEOがPMとして直接プロジェクトに入り、技術ありきではなく、事業課題から逆算して実装します。
AI導入のご相談では、「何から始めればいいかわからない」「PoCは作ったが現場で使われない」という悩みを多くいただきます。多くの場合、原因はAIモデルの精度ではなく、業務設計・データ整備・運用ルールの不足にあります。
単純なAIツールの導入では、業務効率（アウトプット）は多少上がっても、会社全体の業務生産性（アウトカム）は増えません。にもかかわらず、利用料・導入支援・社内教育・セキュリティ・運用ルールと、コストは短期的に必ず増える。だから「AIを入れても、結局ダメだった」が起きます。
一部の業務のスピードや処理量は、たしかに上がります。資料作成も、メール文も、調べ物も速くなる。
でも、会社全体の成果や利益は増えていきません。このズレがある限り、AIへの投資は回収されないままです。
※ この構造のまま進めると、「やっぱりAIを入れてもダメだね」に行き着きます。
いま人がやっている業務を、すべて洗い出す。どこで時間と人手が使われているかを、まず見えるようにします。
AIで代替できるもの／AIで補助できるもの／そもそも不要なものに仕分ける。残すべき人の判断も、ここで決めます。
より少ない人数で、今と同じか、それ以上の仕事ができる状態へ。プロセスごと、AIを前提に組み直します。
経営者を含め、全社で「AIを活用して会社を作り変える」くらいの決意をすること。社長が、いちばん大事です。
既存の業務プロセスを調査・見直し、AI時代に最適な形へ作り直すこと。ひとつの業務から段階的に進めつつ、目線は常に会社全体に置きます。
その先に、「人がやること・AIがやること・システムがやること」が見えてきます。
※ この線引きを業務ごとに決めることが、AI時代の業務プロセス再設計です。
eap AI開発が作るのは、単なるチャットボットやAIツール導入ではありません。人が判断している箇所を見極め、AIに任せる部分と人が確認する部分を分けた上で、実際に使える業務システムとして実装します。
値付け・仕入れ判断・与信判定など、ベテランの暗黙知をAIで再現可能にします。予測値を出すだけでなく、「どの変数がどう効いてこの結果になったか」という判断根拠も併せて可視化します。
Excel・紙・FAX・基幹システムに散らばるデータを統合し、横断で集計できる状態まで整備します。可視化・ダッシュボード化は、AI開発の前提工程として位置づけています。
画像・PDF・FAX・テキストなど、複数形式のデータを横断して判定するAIを構築します。形式が揃っていないデータ、手書き、文脈依存の記述を前提に設計します。
既存のExcel・基幹システム・業務フローにAIを組み込み、現場が普段使っている画面の中で使える形にします。「もう一つシステムを覚えてもらう」設計はしません。
業務整理 → データ整備 → AI検証 → 実装 → 定着 の順で進めます。どこから必要かは、現状整理からご一緒します。
AI開発の失敗は、モデル精度ではなく、業務への組み込みで起きる。だから私たちは、AIモデルから始めません。業務整理 → データ整備 → AI検証 → 業務ツール実装 → 現場定着 の順で、各フェーズでGo / No-Goを判断しながら段階的に進めます。
どの判断が止まっているか、誰が止めているかを、まず業務フローで可視化します。AI化する前の、最も重要な工程です。ここを飛ばすと、PoCは机上で終わります。
Excel・紙・FAX・基幹システムに散らばったデータを集め、横断で集計できる形に揃えます。AIの土台は、ここで作ります。
実データでPoCを行い、精度ではなく「この判断はAIで再現できるか」を確かめます。成果が出るかをここで見極め、Go / No-Go を切ります。
Excel・基幹システム・既存画面に組み込みます。AI単体ではなく、業務フローに組み込んで初めて効きます。
現場が使い続ける状態まで伴走します。閾値調整、トレーニング、フィードバック反映まで。ここまでが、私たちの仕事です。
実際にご相談の多い課題に対する、当社の提案内容です。数値は導入時の想定効果（試算）であり、確定した実績ではありません。
※ 上記は当社の提案事例です。数値は導入時の想定効果（試算）であり、確定した実績ではありません。詳細はご相談時にお伝えします。
PoCや構想で終わらせず、現場で毎日使われる形まで作り込みます。ご提案時にお見せする成果物の例を、サンプルとしてご紹介します（画面・図はサンプルです）。
仕入れ担当と市場の間でやり取りする情報を棚卸しし、ベテラン依存・データ散在・判断のばらつき・採算把握などのペインを特定。どこをAIで支援し（HITL）、どこを自動化するかを、業務フロー上で見極めます。
AI開発は、技術だけで完結しません。例外処理、現場の習慣、既存システムとの連携、社内承認、利用ルール、責任範囲。eap AI開発は、AIモデルを作る会社ではなく、AIを業務に組み込む会社です。経営・業務・開発の間に入り、どの業務をAI化すべきか、どこは人が判断すべきか、どの順番で導入すべきかを、一緒に設計します。
AIにすべてを任せるのではなく、人が確認・判断するポイントを残す設計です。精度が不安定な業務や、責任が重い業務でも、段階的にAIを活用できます。判断根拠も併せて出し、現場が「なぜその推奨になったか」を説明できる状態を作ります。
最初から大きな開発を行わず、PoC・本実装・運用改善の順で進めます。フェーズごとにGo/No-Goを判断できる契約に分け、投資判断をしやすくし、失敗時の損失も抑えます。途中で止める判断も、設計に含めています。
AIツールを作って終わりではありません。現場の業務フロー、既存ツール、会議体、KPIに接続し、使われ続ける状態まで伴走します。現場トレーニング、閾値調整、フィードバックの反映まで、一連を完遂します。
AI開発は、作るものの範囲・データの状態・既存システム連携の有無で、必要な工数が大きく変わります。そのため料金は、業務内容を伺った上での個別お見積りとしています。まず課題と業務フローを整理した上で、PoCから始めるべきか、一気通貫で進めるべきかをご提案します。各フェーズ完了時に、継続・中止を判断いただけます。
PoCだけでなく、業務システムへの組み込み、既存データとの連携、現場運用まで含めて進めるプランです。経営課題としてAI導入を進めたい企業や、AI活用テーマが明確な企業に適しています。
対象業務を1つに絞り、AIでどこまで判断・分類・予測できるかを検証します。本実装前に、精度・データ品質・運用負荷を確認したい場合に適しています。
導入後のデータ追加、精度確認、改善要望、現場フィードバック対応を月次で行い、継続的に使われ続ける仕組みにします。
実際にいただくご質問の中から、最初の30分で必ず話す内容を抜粋しています。記載のないご質問は、無料相談で直接お聞きください。
見えている景色がある。たどり着く道筋も分かっている。ただ、実行の速度が追いつかない。やりたいことに対して、手が足りない。時間が足りない。自分がやれば早いが、自分の時間が一番足りない。
eap（イープ）は、あなたの事業に入り込み、一緒に手を動かす会社です。戦略だけ渡して去ることはしない。事業も、マーケも、営業も、組織も、AIも、必要なことを全部やる。
ただし、ずっと隣にいるつもりはない。あなたのチームが自走できる状態をつくったら、手を離す。依存ではなく、自立。eap（イープ）は、経営者が次の挑戦に向かうための土台をつくる会社です。
眠っている能力に、出番をつくる。
機会が、挑戦を生む。挑戦は、また新しい才能を呼ぶ。
その循環を、経営の中に組み込めるかどうかで、事業の伸び方は決まります。
eap（イープ）は、その最初の一手を打つ会社です。
外部の担当者が伝言役で間に立つ構造にはしません。事業課題に責任を持つ人と、AIに責任を持つ人が、直接顔を合わせます。業務理解と開発を分断させず、一つのチームとして進めます。
eap 代表取締役 / CEO。新卒で株式会社BANKに第一号社員として入社、PMを経験後、セーフィー株式会社でマーケティング戦略・実行を担当。2021年より創業期のDeltan株式会社にCOOとして参画、新規Webサービスの立ち上げからグロースまで事業責任者として従事し、立ち上げ1年でユーザー数1500%を達成。「技術ありき」ではなく「事業課題ありき」で設計し、プロジェクトには直接、PMとして入ります。
情報系大学院修了。大手インターネット企業にて、機械学習モデル構築、大規模言語モデル活用、需要予測・レコメンドの実務経験多数。技術選定と実装に責任を持ち、PoCから本実装までの技術設計を担います。
※ 一部メンバーは秘密保持の都合により、所属企業名・氏名を伏せて記載しています。
eap AI開発の開発は、eapグループの開発会社「ラフノート株式会社」が担います。2007年創業、18年。AIモデルを作るだけでなく、業務システム・基盤・運用までを内製チームで一貫して構築します。「戦略を考える会社」と「ものを作る会社」が、同じグループにある体制です。
Claude / OpenAI / MCP を業務システムへ組み込み
Ruby on Rails / Next.js による内製開発
Slack / Notion / Google Workspace / SaaS連携
業務を止めずに置き換える
AWS / Cloudflare / GCP 上の設計・運用保守
ある企業の販売管理システム（注文・請求・入金・顧客）を、2021年から5年以上、継続して運用・改修。夜間バッチ・大量データの一括登録・外部連携・自動通知まで内製で対応しています。
AI導入の失敗は、精度ではなく、業務への組み込みで起きる。eap AI開発は、PoCで終わらせず、現場で使われ続けるAIを実装します。まだ要件が固まっていなくても問題ありません。業務のどこで判断が止まっているかを整理するところから、ご一緒します。