Challenge
なぜ、生成AIは成果につながらないのか
「導入したか」と「成果が出たか」は別の問題です。成果に届かない原因は、モデルの品質ではなく社内のプロセスとデータが、AIから使える状態に整っていないこと。そして多くの企業が、その整備を「どこから・どうやって始めればいいか分からない」まま止まっています。
生成AIへの投資は300〜400億ドルに達したが、P&Lに効果が現れたのは5%（MIT Project NANDA 2025）
検討80%・評価60%・PoC20%・成果を伴う本番5%。壁はPoCから本番への移行段階にある
効果は社内文書を参照しない用途に偏る（帝国データバンク 2026／活用は34.5%）
AIに適した状態のデータに支えられないAIプロジェクトは2026年までに放棄される（Gartner）
だから私たちは、「何から手をつけるか」から一緒に決めます
活用企業が挙げる課題も、情報の正確性(50.4%)・専門人材の不足(41.3%)・活用範囲の見極め(40.0%)・情報漏洩リスク(33.5%)と、 いずれもツールの機能ではなくプロセスと情報の質・体制に関するもの。追加のライセンスや研修では解消されません。 Tsumugi は、要件が固まっていない構想段階から、業務プロセスとデータの整備を一緒に設計し、成果まで伴走します。
AI-Ready Data
AIから使える社内データの3つの条件
「きれいなデータ」では足りません。用途に合わせて選ばれ、要件を満たし、継続的に管理されている状態を、 私たちが伴走して整えます。
用途に合わせる
データからではなく、現場が実際に発する問いから始める。用途が違えば必要なデータも変わる。まず1業務に絞る。
要件を満たす
量ではなく質。本文がテキストとして読め、機種・版数・状態が属性で付き、廃止版が検索対象から外れている。
継続的に管理する
一度で終わりにしない。新規文書は最初から整った形で作り、権限を棚卸しし、実行ログを残して精度を測り続ける。
出典: MIT Project NANDA「The GenAI Divide」2025 ／ 帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査」2026 ／ Gartner「What Makes Data AI-Ready?」ほか
What We Do
どのフェーズからでも、開発でも伴走でも
構想・検証(PoC)から、要件定義〜開発、SaaS化・保守運用まで。 どのフェーズにも、実装を担う「開発」か、貴社主体を支える「伴走支援」のどちらでも入れます。
PoC・構想検証
「何から始めるか」「本当に効果が出るか」を小さく試す。対象業務の選定、プロセスとデータの現状把握、精度の検証まで。
- ✓答えるべき問い・対象業務の選定
- ✓業務プロセス／データの現状把握
- ✓小さく作って精度・効果を検証
要件定義〜開発
プロセスとデータを「AIから使える状態」へ。整備要件の定義、メタデータ設計、エージェント・業務アプリの実装、本番構築まで。
- ✓整備要件の定義・設計
- ✓メタデータ／業務プロセス設計
- ✓エージェント・アプリ開発・本番構築
SaaS化・保守運用
作って終わりにしない。プロダクト化、運用定着、精度の継続改善、監視・保守まで。使い続けられる形で残す。
- ✓プロダクト化・SaaS化
- ✓運用定着・社内展開
- ✓精度の継続改善・監視・保守
How We Engage
どのフェーズも、2つの関わり方から選べます
設計から実装まで当社が手を動かします。データ整備・メタデータ設計・エージェント/アプリ開発・本番構築まで一貫して担当。
貴社や既存ベンダーが手を動かし、当社は設計判断・レビュー・論点整理で並走します。内製の力を社内に残しながら前へ進めます。
途中からでも、途中で切り替えても大丈夫
PoCだけ・開発だけ・保守だけ——どのフェーズからでも。伴走で始めて、体制が整った工程から開発に切り替える、といった進め方も可能です。
Products
Tsumugiが紡ぐプロダクト
保育向けAI文書ジェネレーターから、エンタープライズSaaS・自治体AI・生成AI自動運用パイプライン・中小企業向け軽量Webアプリまで。 業界・規模を問わず、AIや最新の技術を現場に届けています。
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