AI Implementation Consulting

提案書で終わらせない。現場に入り、AIで実装する。

何を解決すべきかを現場で決め、自分で作り、運用まで回す。私たちの AI実装コンサルティングは、 分析と提案を「納品物」にしません。動く仕組みと、定着した運用と、決まった意思決定を残します。

Why Now

「うちの担当ではない」で止まる会社が、置いていかれる。

会議テーブルで話す営業・開発・企画の3人のイラスト

営業「取引先から『受付業務をAIで自動化したい』と言われました。できますか?」

開発「何を自動化するか決まれば作れます。仕様に落としてもらえますか」

企画「その技術で何ができるのか分からないので、先に開発に聞きたいのですが……」

決める人が、誰もいない。

それぞれが自分の持ち場を正しく守っている。それでも話が進まないのは、部門をまたいで「何を作るか」を決める役がいないからです。 生成AIで作業の壁が低くなった今、残る価値は「作れること」ではなく、課題を見抜き、自分で作り、現場で回し切ることにあります。 私たちはこの役割を FDC(Forward Deployed Consultant)と呼び、AIが登場する前から不動産管理と行政連携の現場でやってきました。

分業の「受け渡し」から、部門を越えた「横断」へ
従来 顧客 営業 企画・コンサル エンジニア 運用 依頼と成果物をバケツリレーで渡す AI時代 顧客 営業 企画 開発 運用 AI が部門の壁を下げる AIの助けで、それぞれが隣の領域まで手を伸ばせる だからこそ、横断して「決める人」が要る
仕事を「タスク」に分けると、AIに渡せる部分が見える

例:営業の仕事を7つに分けてみる

AIが担う割合 人が担う割合
  1. 見込み客を探す

    AIに任せられる

  2. 相手の会社を調べる

    AIに任せられる

  3. 提案資料を作る

    AIに任せられる

  4. 本音を引き出す

    人間の比重が高い

  5. 課題を見抜く

    人間+AI

  6. 社内を動かす

    人間の比重が高い

  7. 結果を背負う

    人間の比重が高い

  8. 探す・調べる・作るはAIへ。引き出す・見抜く・動かす・背負うは人に。

職業が消えるのではない。人がやる部分とAIに渡す部分の配分が変わる。

人に残るのは、本音を引き出し、課題を見抜き、人を動かし、結果を背負う仕事。

Comparison

他のコンサルティングと、何が違うのか

観点 大手総合
コンサル
ITベンダー
SIer
AI研修
ツール販売
フリーランス
AIエンジニア
オーナーズLAB
現場に入る人常駐チームが入る。判断はパートナー営業と開発が別。要件は顧客任せ×講師のみ。現場には入らない本人が入る。ただし単独実務家が最初から最後まで同じ人経営と現場の両方を知る代表が伴走
納品物質の高い提案書・ロードマップ仕様どおりのシステムを確実に納品研修・ライセンスコード動く仕組み+定着した運用決まった意思決定まで残す
「何を作るべきか」を決める役戦略から選択肢を提示要件定義書が前提×顧客任せ顧客の指示が前提私たちが現場で決め、責任を持つ要件定義を顧客に丸投げしない
実装別会社へ引き継ぎ実装が本業。要件外は追加費用×なし自社実装。単独自社で実装自社業務で先に検証したものを展開
業界の実務経験業界担当チームあり。現場運営は薄い開発は強いが業務運営は薄い×なし案件次第不動産管理20年・150棟超行政セミナー登壇、総フォロワー23.8万人の自社事業
AIの使い方資料作成の効率化(Lv.1〜2)機能としてのAI組み込み使い方の講義(Lv.1)開発の高速化(Lv.2〜3)自律型エージェント組織(Lv.4)自社の専門業務で運用中
利害の対立を収める力会議設計は得意。現場の感情論は苦手×対象外×対象外×対象外構造的ファシリテーション管理組合の合意形成で磨いた手法
体制大人数で豊富人月で安定定額で手軽単独少人数+AI大手並みの分析速度を、大手の体制費なしで
費用×高額(人月×大人数)人月で積み上がる。要件外は追加定額で手頃安価成果に見合う個別見積人月ではなく、動く仕組みと定着までを対象に見積り
◎・○ の数7 / 94 / 93 / 95 / 99 / 9
特に強い 対応できる 部分的・条件付き × 対象外

※ 各類型は一般的な傾向を示したもので、特定の企業を指すものではありません。

What is FDC

Forward Deployed Consultant(FDC)とは

「提案する人」と「作る人」が同じ一人。現場に入って何を作るかを決め、自分で作り、動くまで面倒を見るコンサルタントです。

役割やること終わり方
従来のコンサルタント課題を分析して提案書を書く提案書を渡して終わり。作るのは別会社
システム開発会社決まった仕様どおりに作る仕様どおりに納品して終わり。何を作るべきかは顧客任せ
FDC(当社)現場に入って課題を決め、自分で作り、使われるまで直し続ける動く仕組みと、定着した運用が残る

言葉の由来

米国のIT企業で生まれた「Forward Deployed Engineer(前線配置のエンジニア)」という働き方があります。エンジニアが顧客の現場に入り、その場で課題を見つけて作る役割です。私たちはこれをコンサルティングの側から実現しました。AIでプログラムを書く部分が速くなった今、「業務を把握して言語化できる人」がそのまま「作る人」になれる。AIの登場で初めて成立した新しい職種です。

たとえるなら

設計図を描く建築家と、建てる大工が別々だと、現場で「そうじゃない」が起きます。FDCは、施主の話を聞いて図面を引き、自分で建てて、住み始めた後の不具合まで直す一人親方のようなもの。AIが電動工具の役割を果たすので、一人でもビルが建てられるようになりました。

FDCという働き方は、これから広がります。私たちが違うのは、その上に3つが重なっていることです。

ONLY ONE この組み合わせは
他にない。
03自社事業で検証してから提供
02構造化・言語化を仕組み化する特性
01AI以前からの実装型の実績
BASE FDC:Forward Deployed Consultant 現場に入り、決めて、作る。これからの標準形
土台は他社にも広がる。3層が同時に揃う例は、他に知りません。
  1. 01
    AIが登場する前から、実装型だった

    不動産管理の現場で、議決権行使システム、請求書管理、工事予約といった仕組みを「自分の業務の不」から作り、自分で運用してきました。AIはそれを加速させた道具であって、出発点ではありません。

  2. 02
    構造化と言語化を、仕組み化まで持っていく

    混沌とした会議を黙って観察し、感情論を課題に翻訳して要約し、意思決定の二択まで絞り込む。暗黙の了解を仕様書に変える。非効率を放置せず、肩書ではなく論理で判断する。AIの出力の質は、入力の解像度で決まります。

  3. 03
    自社事業で成果を検証してから提供する

    SNS事業で2億回超の再生、行政との連携、複数の自社システム。「自らの手で成果を実証した解のみを提供する」は、創業以来の方針です。

Areas

対応領域

▶ の付いた領域は、クリックで詳細が開きます。

業務改革・仕組み化

業務の棚卸し、パイプライン化、AI・SaaS導入、マニュアルと仕様書への言語化。

合意形成・ファシリテーション

利害が対立する会議の設計と進行、意思決定の構造化、外部関係者との調整。

不動産・管理組合

管理組合運営、修繕・管理委託の適正化、EV充電設備導入、海外建築プロジェクト管理。

国内:管理適正化
管理組合運営のコンサルティングから、大規模修繕工事のセカンドオピニオンまで。居住者の利益を守るための適正化を支援します。

海外:建築プロジェクト管理
インドネシア・バリ島などを中心に、ヴィラ建築や改修工事の施工管理を実施。現地の商慣習と日本の品質基準をブリッジします。

体制
英語対応可能な一級建築士(海外建築スペシャリスト)と、現場主義を貫く代表のダブルチェックで、品質と納期を両立します。

財務・法人設計

マイクロ法人設立、社会保険料の最適化、経営者の手残りを最大化する財務戦略。

マイクロ法人スキーム
個人事業と法人を使い分け、社会保険料を適正化。制度の隙間ではなく、王道のスキーム構築を支援します。

設立・運営フルサポート
法人設立登記、各種行政手続き、決算対応は提携する専門家チームと連携。当社が窓口となり、バックオフィスの体制構築を包括的にコーディネートします。

モデルケース
社会保険料の適正化により、年間約58万円の可処分所得向上を実現。(所得や家族構成により異なります)

官公庁・自治体

EV普及施策、管理適正化の推進、住民合意形成、行政業務のDX、講師・アドバイザー。

AI Maturity Model

AI活用の成熟度は、5段階で測れる

世間の9割は Lv.1〜2 の「時短ツール」で止まっています。当社は Lv.4 を自社の専門業務で運用しています。御社の現在地を診断し、次の段階へ引き上げます。

  1. Lv.1 20%
    手足の代行
    定型文作成、要約、単発リサーチ
    人の役割:オペレーター
  2. Lv.2 45%
    業務パイプライン化
    ツール間連携、定常業務の自動化
    人の役割:ワークフロー設計・監査
  3. Lv.3 70%
    外付けの前頭葉
    仮説検証、構造のデバッグ、思考の拡張
    人の役割:共同思考
  4. 当社の現在地
    Lv.4 90%
    自律型エージェント組織
    特化型AI群による自律分散のタスク実行
    人の役割:指揮者(アーキテクト)
  5. Lv.5 100%
    自己進化システム
    市場変化に応じた自律的な事業・機能改善
    人の役割:理念の定義とリスク許容度の決定

Lv.1で停滞している

AI成熟度診断・プロセス監査

業務ボトルネックの可視化。まずは無料の診断から。

Lv.1 → Lv.2

業務パイプライン構築

属人化の解消。定常業務を人が触らずに流れる状態に。

Lv.2 → Lv.3

判断基準のAI化(暗黙知の思考基盤化)

経営・専門職の暗黙知をAIの思考基盤へ。月額の伴走。

Lv.3 → Lv.4

自律型エージェント組織開発

役割特化型AI群の連携による自律分散運用。

AI活用成熟度診断(無料)を申し込む

お問い合わせフォームの「AI活用成熟度診断を希望する」にチェックを入れてお送りください。

Method

構造的ファシリテーション・メソッド

数百世帯の利害が対立する管理組合の合意形成で磨いた手法を、企業の会議と行政の調整に横展開しています。

  1. 01

    沈黙観察

    口を挟まず聞き切る。感情の圧力を放電させ、隠れた前提と利害を全部盤面に出す。

  2. 02

    構造要約

    感情論を課題に翻訳して返す。「論点はAとBの2つ」と枠を定義した人が、議論を握る。

  3. 03

    動的介入

    膠着・迷走・泥沼・発散の型に応じて切り口を投下し、堂々巡りを終わらせて意思決定へ。

  4. 04

    インピーダンス整合

    相手の抽象度に合わせて返す。具体には実行解を、抽象には原理原則を。摩擦をゼロにする。

各段階で「どの状況で、どの切り口を使うか」の判定基準と介入プロトコルは、面談でお話しします。枠組みだけでは再現できない部分に、価値があります。

For Whom

お客様別のご案内

B to C

個人・管理組合の方へ

よくある課題

  • ・修繕積立金が足りない、管理委託費が高いのか分からない
  • ・総会が荒れる、理事のなり手がいない、決まらない
  • ・個人事業の手残りを増やしたい、法人化すべきか迷っている

提供できること

  • ・理事会への出席、修繕・管理委託の適正化、EV充電設備導入支援
  • ・議決権行使のオンライン化など、合意形成の仕組み
  • ・マイクロ法人設立、社会保険料最適化、財務戦略

初回のご相談は無料です。守秘義務を守り、個人情報はプライバシーポリシーに基づき取り扱います。

B to B

企業・事業者の方へ

よくある課題

  • ・AIを入れたが、社員が個別に使うだけで業務が変わらない
  • ・会議が決まらない、部門間で話が噛み合わない
  • ・商品はあるが、売れる仕組みとチャネルがない

提供できること

  • ・AI活用成熟度診断から、パイプライン構築、自律型エージェント設計まで
  • ・意思決定の構造化と会議のファシリテーション
  • ・インフルエンサーマーケティングとシステム開発を組み合わせた一気通貫の実装

B to G

官公庁・自治体の方へ

縦割りの間に落ちる仕事を、プロデューサーとして引き受けます。

現場で伺う課題

  • ・部署間・案件間の調整が進まず、プロジェクトが止まる
  • ・関係者の合意形成に時間がかかり、結論が出ない
  • 先を見た段取りができず、後工程でやり直しが起きる
  • 外部委託先とのリレーションが噛み合わず、成果物が使えない

当社が担うこと

  • プロデュース:全体像を設計し、部署・関係者・委託先を束ねて完了まで回す
  • 構造的ファシリテーション:利害の対立を整理し、意思決定に落とす
  • 先読みの段取り:後工程の詰まりを先に見つけ、手順に組み込む
  • 外注先の統括:管理会社・工事会社・システム会社との20年のリレーションで、委託先を動かす
  • AI実装:EV普及施策、管理適正化、住民合意形成、行政業務のDXを、仕組みとして残す

公的実績

東京都環境局 EV充電設備導入セミナー 登壇/東京都EV充電設備アドバイザー 在籍

契約形態

業務委託、アドバイザー契約、講師派遣。随意契約・見積合わせに対応します。

守秘・体制

メンバー全員が大手・上場企業出身。守秘義務を遵守し、弁護士・税理士・一級建築士等の専門家ネットワークで、大手と同じ統制で体制を組みます。

Process

進め方

  1. STEP 1

    ご相談・診断

    現状を伺い、AI活用の成熟度と課題の構造を診断(無料)。

  2. STEP 2

    現場観察

    会議・業務に同席し、暗黙知と詰まりを言語化。

  3. STEP 3

    設計・合意

    何を作り、何をやめるかを決め、関係者の合意を取る。

  4. STEP 4

    実装

    AI開発ツールで数日〜数週間で形にし、現場で試す。

  5. STEP 5

    運用・伴走

    定着するまで伴走し、次の段階へ引き上げる。