提案の要旨
「AIを売る前に、自分たちで使い切った。」
私たちが差し出せるのは主張ではなく、実物です。
実証済み
Proven
採用〜会計まで、自社の全業務を内製システムとKAIROでAIネイティブに作り変えた。
提供価値
Value
売るのはAI技術ではなく、自社でやり切った「変革プロセスそのもの」。
進め方
Approach
PoCで小さく検証し、現場に定着するまで伴走する。
ご提案
Proposal
この変革を、御社の業務に合わせて再現します。
結論「言うだけ」のAIではなく、自社で動かし切った変革を、御社の現場に再現します。
会社紹介
私たちについてWho We Are
フィジカルAI・エッジAIを、研究で終わらせず現場に実装してきた会社です。
創業
AIエンジニア（社員110名中）
産学連携（大手企業・大学・産総研）
AWS採用事例・社会実装
社会実装の実績（一部）
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aiba馬の見守り・異状検知
AWS公式ブログ掲載。JRA栗東トレーニングセンター等で導入。夜間見回り約70%削減・異常検知95%以上（自社公表値）。
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B-RIOバス乗降データ分析
大阪シティバス・都営バスで実証。調査コスト1/10以下・カウント精度90%以上（自社公表値）。
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外観検査・産官学連携HSIカメラ × AI
HSIカメラ×AI外観検査（2026年1月）。大手メーカー・大学・産総研との共同研究。
自社実践
自社を、AIネイティブに作り変えたKAIRO
7つの内製システムで日々の業務を動かし、KAIROが全社を横断して経営を可視化しています。デモ環境ではなく、私たちが今日も実際に使っているものです。
母集団形成から選考までを一元管理。
社員マスターの基点。面談記録とフォローを蓄積。
商談を可視化し、注力ターゲットを自動抽出。
案件とプロジェクトの中核データ基盤。
申請・承認をデジタル化し滞留を防ぐ。
案件と人材のスキルを突き合わせる。
教材と受講履歴を一元管理し習得を可視化。
AI-Ready
AI-Readyなデータ基盤とはWhat Is an AI-Ready Data Foundation
システムは入れるだけでは、AIは「読めても判断できない」。整えて初めて“経営の燃料”になります。
AIが判断・提案にそのまま使える状態まで整えた、クリーンで横断可能なデータの土台。
整える前｜生のシステムデータ
- 定義不統一・重複でKPIが突き合わない
- システムごとに分断（サイロ化）
- AIが前提を取り違え、判断に使えない
整えた後｜AI-Ready
- 名寄せ・統一定義で再現性あるKPI
- 横断接続で全社を一本で分析
- AIが根拠付きで判断・提案できる
アプリズムが構築・整備した結果 KAIROが横断KPIを日々分析し、判断すべきことを提示。勘と経験からデータドリブンへ。
アーキテクチャ
経営が読める“データOS”に束ねたHow We Integrated
名寄せ・統合・メタデータ整備で横断可能にし、最上段のKAIROが経営指標を読ませます。
経営判断レイヤー｜KAIRO
経営コックピットでリアルタイムに可視化・判断
AI-Ready データ基盤
名寄せ・統合・メタデータ整備 ─ 横断分析に耐えるクリーンな土台
業務システムレイヤー
Rec・Grow・Room・One・Flow・2match・Campus（データが蓄積される場所）
業務システム群→日次同期／ETL→統合データ基盤（DWH）→AI分析→KAIRO（経営ダッシュボード）
マスタ統合（名寄せ）
顧客・社員・案件・取引先のIDを横断キーで統一。別システムで別物として扱われていた同一実体を、1つに束ねる。
横断データ層
分析専用DBへ日次同期し、本番負荷と分離。既存システムを止めず、活かしたまま横断集計できる土台をつくる。
メタデータ整備
区分値・論理削除・タイムスタンプの規約を統一。AIが前提を取り違えない状態にして、初めて「経営の燃料」になる。
売上（当月）
粗利
加重見込
成果
業務は、こう変わったBefore / After
バラバラのExcelと勘で回していた業務が、役割の決まったシステム群とKAIROに置き換わりました。
| 領域 | システム | Before | After |
|---|---|---|---|
| 営業 | Room | 勘と経験で担当ごとにリスト作成、基準が属人的 | 100点スコアで注力企業を自動抽出、基準を全社統一 抽出工数 約80%削減 |
| 人材 | Grow | 面談記録が個人メモに散在、不調の兆候に気づけない | 記録を一元化し変化を可視化、フォローを早期化 フォロー 早期化 |
| 教育 | Campus | 研修資料が散在、受講は自己申告頼み | 教材・受講履歴を集約、習得スキルを可視化 把握 即時化 |
| アサイン | 2match | スキル情報が表記ゆれで点在、手作業で突合 | スキルを正規化し案件条件と自動照合 照合 大幅短縮 |
| 経営 | KAIRO | 月次でExcel手集計、出そろう頃には状況が変化 | 主要指標を常時可視化し、判断すべきことを提示 集計 ほぼ自動化 |
※数値は自社実測の代表例です。
提供価値
「言うだけ」のAIとの違いWhy We Are Different
私たちが売るのはAI技術ではなく、自社でやり切った「変革プロセスそのもの」です。
自分たちで作った
外部パッケージの寄せ集めではなく自社の業務に合わせて内製。だから「なぜそう作ったか」まで説明できる。
毎日使っている
導入して終わりではなく日々の業務で回し続けている。使い続けて見えた勘所こそ、御社に還元できる価値。
定着まで見届けた
ツールを配るだけでは現場は変わらない。全社に根づかせる試行錯誤を自社で経験済み。
他社が資本や提携では買えない「自社をAIネイティブに作り変えきった実体験」を、御社の変革に活かします。
アプローチ
御社への提供アプローチHow We Work With You
6つの視点で現状を捉え、PoCで小さく検証し、現場に定着するまで伴走します。
6視点での分析
- 経営視点
- 事業視点
- 業務視点
- システム視点
- データ視点
- AI視点
自社実践を出発点に
当社が自ら通った変革の型を、御社の業務に合わせて再設計。ゼロから手探りしない。
PoCファースト
まず単一テーマを90日で検証し、効果を数値で確かめてから広げる。投資リスクを抑える。
定着まで伴走
ツール提供で終わらせず、現場に根づくまで並走。運用・改善まで含めて支援する。
私たちは、委託先ではなく共に変革をつくる共創パートナーとして参画します。
進め方
導入までの進め方The Roadmap
小さく始めて効果を確かめ、段階的に全社へ広げます。
-
STEP 1
課題ヒアリング
6視点で現状と課題を整理。変革の出発点を特定。
〜1ヶ月 -
STEP 2
PoC設計
単一テーマに絞り、測定KPI（検出率・工数等）を設計。
〜1ヶ月 -
STEP 3
PoC実施
小規模で構築・検証し、効果を数値で確認。
3〜6ヶ月 -
STEP 4
本格導入
AI-Readyデータ基盤を整備し、対象業務へ展開。
6〜12ヶ月 -
STEP 5
定着・改善
運用に根づかせ、継続的にモデルと業務を改善。
継続
まずはSTEP 1〜3（PoC）から。効果を確かめてから本格導入をご判断いただけます。