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RESEARCH & PRACTICE

自社で試したことを、公開する。

A&Aの自社実践、海外の一次情報をもとにした記事、公開している開発資産。確認できたことと、まだ試していることを分けて紹介します。

01 / OUR PRACTICE

自分たちでつくり、 仕事で確かめる。

調査、発信、営業、開発。A&Aの支援は、自社で使い、確認し、改善する実践から生まれます。

A&A / PUBLIC PRODUCT DEMO
公開中の見積フォローデモ。架空の見積に対する確認内容と返信下書きの画面
公開デモの実画面 · 架空入力の収録済みAI下書き+状態判定

FROM INPUT TO HUMAN REVIEW

何を受け取り、 どこで人が判断するか。

たとえば見積フォロー。見積と対応状況をもとに返信案を用意し、送る前に担当者が確認します。公開デモでは、その流れを確かめられます。

画面上で新たなAI推論やメール送信は行いません。顧客の導入成果を示すものではありません。

入力と出力を確かめる

調べる → 公開する

一次情報の調査から日英の記事制作、公開後の内容照合まで。

届ける → 確認する

自社記事をSNSへ展開し、成功・失敗・確認待ちを記録。

反応を集める → 判断する

返信・不達・サイトの反応を集約し、営業の次の打ち手へ。

HUMAN DIRECTION / AI TEAM

人が決め、AIのチームが仕事を進める。

たとえば、新しいサービスを考えるとき。

左から人の判断、進行、調査、製作の担当者が連携する概念図
人の判断進行調査製作
  1. 人が、目的を決める

    試したい事業の方向と、守るべき条件を伝える。

  2. AIが、調べて組み立てる

    調査と試作を分担し、根拠と選択肢をまとめる。

  3. 大事な分岐は、人へ

    選択肢と確認事項を見て、進める方向を選ぶ。

  4. つくり、確かめ、届ける

    決めた範囲で進め、結果と次の確認点を残す。

  5. 次の可能性を、試す

    結果を受け取り、人は次に試したいことを考える。

AIと人の仕事の進め方を描いた概念図です。顧客の導入事例ではありません。導入範囲と判断点は業務ごとに設計します。

IN OUR OWN BUSINESS

自分たちの仕事で、 ここまで形にしています。

調査から発信、反応の確認まで。自社で運用し、実行記録を確認できた取り組みの一部です。

自社で運用実績あり

海外AI事例のリサーチ・記事制作

海外の一次情報を調べ、事業にどう使えるかを整理。日本語・英語の記事制作から、公開内容の確認までAIを組み込んでいます。

判断に使える情報を、調べて届ける。

自社で運用実績あり

記事からSNSへの展開

自社記事をSNS向けの文章と画像に展開。投稿結果を確認し、失敗や確認待ちも記録しています。

ひとつの知見を、届けるところまで。

自社で運用実績あり

営業活動の自動集計

メールの返信・不達、サイトでの反応を集約。営業状況を自動更新し、次の打ち手を判断する材料にしています。

反応を集めて、次の行動を考える。

A&Aの自社運用例です。人による判断・確認を含む仕組みとして運用し、得られた知見を支援に活かしています。

自社で確認した仕事の流れ

実行を確認した記録

調査から、日英の記事公開まで

  1. 一次情報を調べる
  2. 日英原稿をつくる
  3. 確認して公開する
  4. 公開内容を照合する

日英の記事を公開し、公開後の内容まで照合した自社運用の記録です。

公開した記事を見る

実行を確認した記録

記事から、投稿結果の確認まで

  1. 自社記事をもとにする
  2. SNS向けに編集する
  3. 投稿する
  4. 成功・失敗・確認待ちを記録する

記事をもとにSNSへ展開した自社運用例です。確認できた投稿と、確認待ちの投稿を分けて扱います。

実行を確認した記録

営業の反応を、次の判断材料へ

  1. 返信・不達を確認する
  2. サイトの反応を集める
  3. 営業状況を更新する
  4. 次の打ち手を判断する

返信・不達・サイトの反応を集約する自社運用例です。集計結果は、売上増加を示す実績とは区別しています。

BUILT WITH AI. RUN WITH AI.

私たち自身が、
AIと働く会社です。

経営、営業、制作、開発。仕事ごとに専門エージェントと実行手順を組み合わせ、自分たちの事業で試し、改善しています。

その実践を、御社の戦略と開発へ。

AI組織のコンセプトイメージ

専門エージェント
OVER50AI AGENTS
業務スキル
OVER200WORK SKILLS
支える業務領域
ACROSS08BUSINESS FUNCTIONS
2026年9月確認 · 数字の集計方法

自社の開発・業務環境に整備した専門エージェントの定義54件、業務スキル229件を集計しています。個人用スキルと重複は除外。エージェントには環境設定とプロジェクト内の役割定義を含み、常時同時稼働数や社員数ではありません。8領域は、確認した機能を仕事の役割ごとに整理したものです。

OUR AI TEAM

仕事の役割ごとに、AIの力を。

01

経営・事業戦略

事業の選択肢・値付け・優先順位

02

営業・提案

要件整理・提案・返信対応

03

マーケティング

SNS・SEO・AI検索への対応

04

制作・デザイン

記事・画像・Webの制作

05

開発・品質管理

設計・実装・テスト・レビュー

06

調査・知識管理

一次情報の調査・知見の蓄積

07

経理・事務

請求書・領収書の整理

08

会議・業務支援

商談準備・履歴整理・メール対応

OPEN SOURCE

公開している開発資産

dwhy

プロジェクトで何を、なぜ決めたかを記録し、検索するCLI。MITライセンスで公開しています。

GitHub

LLM Wiki Bundle Design

AIが情報を探すための知識ベース設計とテンプレート。設計資料の公開であり、完成済みの業務システムではありません。MITライセンス。

GitHub

A&Aの支援を紹介する図解アニメーションも公開しています。自社運用の記録とは分けてご覧ください。 紹介動画を見る

LEARNING PROJECT

LLCC — AIと一緒につくる学び

非エンジニアがAIと一緒に仕組みをつくる学習プロジェクト、Let’s Learn Claude Code。オープンソースで学べる形を目指し、公開を準備しています。現在は教材公開・参加募集前です。

公開準備中 — Automate & Augment / 桧原和也

LET’S TALK

まずは、御社のことを 聞かせてください。

ボタンから、ご都合のよい日程をそのまま予約できます。AIに詳しくなくても、導入するものが決まっていなくても大丈夫です。

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