eapAI開発無料で相談する→

業務理解から、実装・運用定着まで

AI導入を、構想で終わらせない。

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。

無料相談を申し込む→作るものを見る →

まだ要件が固まっていなくても大丈夫です。無理な営業はいたしません。原則1営業日以内にご返信します。

業務フローの図と帳票、整理用のメモを机に広げ、担当者が鉛筆でAIを活用する箇所の優先順位を検討している手元
イメージ写真

eap AI開発の前提

AIモデルからではなく、業務の整理から始めます。

  • 対象

    通販・中古車・製造卸での実装提案

  • 範囲

    PoCから本実装・運用まで

  • 設計

    人の判断を残すHITL設計

01こんな状態

こんな状態が、
続いていませんか。

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。

01

ベテランしかできない業務が、ボトルネックになっている

02

データはあるのに、活用できる状態になっていない

03

AI導入の検討が、1年以上止まっている

04

PoCで精度は出たのに、現場で使われていない

要点

1つでも当てはまるなら、AIの前に、まず業務の整理からご相談ください。

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02AI導入が止まる理由

AIを入れるだけでは、
業務は変わらない。

AIツールを入れるだけでは、一部の作業は速くなっても、会社全体の業務生産性は増えません。利用料・導入支援・社内教育・運用ルールと、コストだけが先に増えていきます。

ツールだけを入れた場合

  1. 01AIツールだけ導入する
  2. 02業務プロセスも人員配置もそのまま残る
  3. 03アウトプットだけ増え、AIコストが上乗せされる
  4. 04会社全体の生産性は、上がらない

AIの前に、先に必要な4つのこと

  1. 業務整理

    業務フロー・判断・例外処理を可視化し、どこで判断が止まっているか、誰が止めているかを見えるようにします。

  2. データ整備

    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。

  3. 人とAIの役割分担

    AIで代替できるもの・補助できるもの・人が判断すべきものに仕分け、人が確認する箇所を決めます。

  4. 既存業務への組み込み

    業務フロー・既存システム・会議体・KPIに接続し、現場が普段使っている画面の中で使える形にします。

AI導入の本質は、便利なツールを入れることではなく、AIを前提に業務プロセスそのものを見直すことです。

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03作るもの

チャットボットではなく、
現場で使う業務システムを。

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。作るものは、次の5つの領域です。

01

判断AI構築

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。

出すもの
推奨値・スコア、あわせて「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
人の役割
最終判断は人が行うHITL設計。例外対応と責任ある判断は人に残します
02

データ基盤構築・可視化

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。

データ化
OCR・データベース化、形式の統一
可視化
ダッシュボード化。AI開発の前提工程として位置づけています
03

マルチモーダルAI開発

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。

前提
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
04

業務システム・既存システム連携

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。

連携
API連携、CSV連携、Excel出力など、既存システムに合わせた連携方法を設計
方針
「もう一つシステムを覚えてもらう」設計はしません。大掛かりな改修なしで導入できる形をまず検討します
05

業務DX・自動化

定型処理・データ連携・通知・記録など、繰り返し作業を仕組みに置き換えます。

連携先
Slack / Notion / Google Workspace / SaaS連携
役割分担
人がやること・AIがやること・システムがやることを、業務ごとに線引きします
04最初に行うこと

AIモデルからは、
作り始めません。

最初に行うのは、業務とデータの整理です。ここを飛ばすと、PoCは机上で終わります。かかる期間は業務の範囲とデータの状態で変わるため、初回相談で率直にお伝えします。

無地の資料や抽象的なグラフ、付箋を机に並べ、データと業務の整理を進めている作業風景
イメージ写真
  1. 01

    業務フロー、判断、例外処理の把握

    どの判断が止まっているか、誰が止めているかを業務フローで可視化し、属人化している作業を分解します。

  2. 02

    データの所在・品質・利用可否の確認

    Excel・紙・FAX・基幹システムのどこに何があるか、形式と品質、クラウド上で扱ってよい範囲を確認します。

  3. 03

    AI化する範囲と、人が判断する範囲の設計

    AIで代替できるもの・補助できるもの・人が判断すべきものに仕分け、人が確認するポイントを決めます。

  4. 04

    PoCか本実装か、進むための判断材料の整理

    PoCから始めるべきか、一気通貫で進めるべきかを整理し、次のフェーズに進むかどうかを判断できる材料をそろえます。

まずは、業務のどこで判断が止まっているかを整理する。PoCから始めるか、一気通貫で進めるかが決まっていなくても大丈夫です。

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05PoCだけで終わらせない

精度だけでは、
現場は変わらない。

AIツールの導入やPoCだけで進めた場合と、業務に組み込む前提で進めた場合の違いを、6つの観点で整理しました。

業務理解

AIツール・PoCだけ

作れるAIから考え、業務フローは後から合わせる

業務に組み込むAI開発

どの判断が止まっているかを業務フローで可視化してから、AI化する箇所を決める

データ整備

AIツール・PoCだけ

揃っているデータの範囲で試す

業務に組み込むAI開発

どんなAIを作るために、どのデータから揃えるかを逆算して整備する

人の確認

AIツール・PoCだけ

精度の数字で良し悪しを判断する

業務に組み込むAI開発

人が確認・最終判断するポイントを残し、判断根拠も併せて出す（HITL）

既存システム連携

AIツール・PoCだけ

新しいツールを、もう一つ覚えてもらう

業務に組み込むAI開発

Excel・基幹システム・既存画面に組み込み、普段の画面の中で使えるようにする

運用定着

AIツール・PoCだけ

検証が終わった時点で区切りになる

業務に組み込むAI開発

現場トレーニング、閾値調整、フィードバック反映まで行う

改善サイクル

AIツール・PoCだけ

次に何を直すかが決まらない

業務に組み込むAI開発

実行結果を次の推論に生かし、精度をモニタリングして継続的に改善する

※ 左列は特定の会社・サービスではなく、AIツールの導入やPoCだけで進めた場合によく起きる進め方を示したものです。

06提案例

ご相談の多い課題を、
こう解くと提案しています。

ご相談の多い課題に対する提案例です。数値は導入時の想定・試算であり、確定実績ではありません。

提案例 01/ TV放送枠の値付けAI ／ 通信販売

提案例想定・試算想定スケジュール 6ヶ月

1日300枠の値付けを、
8名の経験からAIへ。

想定される課題

広告枠の価格設定が、担当者の経験に依存しやすい。1日150〜300枠規模を、少人数の手作業で対応している。ベテランが抜けると判断の質が落ち、引き継ぎが難しい。

ご提案するアプローチ

  • 過去データから価格判断のロジックを整理します
  • 推奨価格と適正指値レンジを提示するAIを構築します
  • データ基盤からモデル・業務ツールまで一気通貫で実装します
  • 最終判断は人が行うHITL設計で運用します
想定期間
6ヶ月
技術（想定）
GCP / BigQuery / Vertex AI / Looker Studio

想定・試算の指標

値付け担当者（試算）

8 → 3名（想定）

確定した実績ではありません

提供する成果物

  • 値付けAI（推奨価格・適正レンジを提示）
  • 価格判断のデータ基盤
  • 属人リスクを下げる運用フロー

構成（想定）

  1. 1過去実績・番組データ
  2. 2データ基盤 (BigQuery)
  3. 3値付けAI (Vertex AI)
  4. 4業務ツール・Looker

提案例 02/ 中古車仕入れ判定AI ／ 中古車販売

提案例想定・試算想定スケジュール 4ヶ月

ベテラン不在でも、
判断の質を落とさない。

想定される課題

車種・年式・走行・相場・在庫など多数の情報を短時間で判断する必要。ベテラン一人の暗黙知に依存しやすい。不在時に判断の質が下がり、機会損失と仕入れミスが起きやすい。

ご提案するアプローチ

  • 車両情報・画像・過去取引・暗黙知を統合します
  • 仕入れ可否と想定利益を判断するAI支援ツールを構築します
  • テキスト・画像・暗黙知の3層構成で判断を支援します
  • HITL設計で、人とAIが協働する形にします
想定期間
4ヶ月
技術（想定）
n8n / LangGraph / Gemini / Airtable

想定・試算の指標

定型作業の工数（試算）

−60%（想定）

確定した実績ではありません

提供する成果物

  • 中古車仕入れ判定AI（HITL）
  • 判断材料を一目で確認できる現場ツール
  • 再現性のある仕入れ判断プロセス

構成（想定）

  1. 1車両情報・画像・取引履歴
  2. 2データ統合 (Airtable)
  3. 3判定AI (Gemini/LangGraph)
  4. 4現場ツール (HITL)

提案例 03/ データベース化・ML基盤 ／ 製造・卸売

提案例想定・試算想定スケジュール 5ヶ月

AIの前に、
まず足場を作る。

想定される課題

必要なデータがスプレッドシート・CSV・紙・担当者の手元に分散。Excel・FAX・紙書類が散在し、データ活用が進まない。足場が無く、AI検討が止まりやすい。

ご提案するアプローチ

  • データの所在と形式を整理します
  • OCRと手入力でデータ化し、形式を統一してDBに蓄積します
  • 分析・機械学習に使える状態へ整備します
  • ETLパイプラインとML基盤を構築します
想定期間
5ヶ月
技術（想定）
OCR / Cloud DB / ETL / ML基盤

想定・試算の指標

統合する対象データ

Excel / FAX / 紙

確定した実績ではありません

提供する成果物

  • 統合データベース（OCR + ETL）
  • 分析・MLに使えるデータ基盤
  • 継続的に改善できるML基盤

構成（想定）

  1. 1Excel・FAX・紙
  2. 2OCR・データ化
  3. 3Cloud DB (ETL)
  4. 4ML基盤・ダッシュボード

※ 上記は当社の提案例であり、導入実績ではありません。数値は導入時の想定効果（試算）です。詳細はご相談時にお伝えします。

近い状況があれば、まずは業務の整理だけでもご相談ください。

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07提供する成果物

構想ではなく、
動くものを残します。

AI開発で提供する成果物の例です。どこまで必要かは、業務の範囲とデータの状態によって変わるため、現状整理のあとにご提案します。

成果物 01設計図

業務フロー設計図

中身
  • 業務フロー・判断・例外処理の可視化
  • 属人化している作業の分解
  • AI化すべき箇所・残すべき判断の特定
使いどころ

どこをAIで支援し、どこを自動化するか

業務フロー上で見極めるための土台になります

成果物 02モデル

判断AI（推奨値・スコア出力）

中身
  • 推奨値・スコアの提示
  • 「どの変数がどう効いたか」という判断根拠の可視化
  • 人が確認・最終判断する前提のHITL設計
使いどころ

人が確認し、最終判断する

例外対応と責任ある判断は人に残します

  • 03基盤

    データ基盤

    • Excel・紙・FAX・基幹データの統合
    • OCR・データベース化
    • 横断で集計できる状態への整備
  • 04レポート

    AI検証結果

    • 実データでのAI精度検証
    • 運用負荷・現場利用のチェック
    • Go / No-Go の判断材料
  • 05画面

    現場ツール・既存システム連携

    • 現場が普段使う画面への組み込み
    • API・CSV・Excel出力による連携
    • 判断材料を一目で確認できる画面
  • 06文書

    KPI・指標定義書

    • 業務フロー・会議体・KPIへの接続
    • 改善を判断する指標の定義
  • 07運用

    運用設計

    • 現場トレーニングの実施
    • 閾値調整・フィードバックの反映
    • 精度モニタリングの継続

どの成果物が必要かは、現状を伺ってからご提案します。資料が揃っていない段階でも相談できます。

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08なぜeap AI開発なのか

AIを、業務に
組み込む会社です。

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。大切にしているのは、次の3つです。

  1. 01

    人の判断を残す、HITL設計

    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します。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つくります。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。

  2. 02

    Go / No-Goを判断できる、段階的な進め方

    最初から大きな開発は行いません。PoC・本実装・運用改善の順で、フェーズごとに継続・中止を判断できる契約に分けます。投資判断をしやすくし、うまくいかなかった場合の損失も抑えます。

  3. 03

    既存業務・既存システムに組み込み、定着まで扱う

    AIを作って終わりにしません。業務フロー、既存システム、会議体、KPIに接続し、現場トレーニング、閾値調整、フィードバックの反映まで行います。開発はグループ会社ラフノートの内製チームが担当します。

09進め方

順番を間違えると、
AIは効きません。

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、各段階で成果を確認しながら進めます。どこから必要かは、現状整理からご一緒に決めます。

  1. ステップ 01

    業務整理

    目的
    どの判断が止まっているか、誰が止めているかを業務フローで可視化する
    判断基準
    AI化する箇所と、人に残す判断が特定できたか
    成果物
    業務フロー設計図
  2. ステップ 02

    データ整備

    目的
    散らばったデータを集め、横断で集計できる形に揃える
    判断基準
    検証に使えるデータの所在と品質が確認できたか
    成果物
    統合データベース・データ基盤
  3. ステップ 03

    AI検証（PoC）

    目的
    実データで「この判断はAIで再現できるか」を確かめる
    判断基準
    精度・運用負荷・現場利用から、Go / No-Go を判断
    成果物
    AI検証結果
  4. ステップ 04

    業務ツール実装

    目的
    Excel・基幹システム・既存画面に組み込む
    判断基準
    現場が普段の画面の中で使える状態か
    成果物
    判断AI・現場ツール・既存システム連携
  5. ステップ 05

    現場定着

    目的
    現場が使い続ける状態まで伴走する
    判断基準
    使われ続け、精度をモニタリングできているか
    成果物
    運用設計・KPI定義・現場トレーニング

PoCの結果、効果が見込めないと判断した場合は、そこで止めることもできます。料金は料金体系をご覧ください。

ご相談から運用定着まで

初回相談は無料です。30分のヒアリングで、AIが御社の課題に合うかを率直にお伝えします。

  1. 01無料相談CEO黒崎が直接ヒアリング
  2. 02課題整理・ご提案AI活用ポイントを特定
  3. 03PoC（実証実験）実データで検証
  4. 04本実装既存システム連携まで
  5. 05運用定着精度改善を継続
10料金体系

フェーズごとの料金で、
途中で止める判断もできます。

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フェーズごとに個別にお見積りします。

料金
個別お見積り

フェーズごとにお見積りします

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。

  • PoC（実証実験）標準 2〜3ヶ月
  • 一気通貫（PoCから運用定着まで）標準 6〜9ヶ月
  • 運用月額・継続
ご契約
フェーズごと

各フェーズで、継続・中止を判断できます

長期契約に縛られる構造にはしていません。「もう少しだけ」で長引かせるような進め方はしません。

  • 各フェーズ完了時に Go / No-Go を判断
  • 中止の場合、以降のフェーズ費用は発生しません
  • 設計の段階で「止める判断」を含めています
対応スコープ
判断AI構築データ基盤構築・可視化マルチモーダルAI開発業務システム・既存システム連携業務DX・自動化OCR・データベース化
補足
  • 初回相談は無料です。30分のヒアリングで、AIが御社の課題に合うかを率直にお伝えします。
  • 期間は目安です。課題の複雑さとデータの状態により変動します。
11よくあるご質問

聞かれる前に、
答えておきます。

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。

Q.01社内にAI人材がいませんが、大丈夫でしょうか？
問題ありません。CEOがPM、AI責任者が技術担当として直接入ります。業務整理、要件定義、データ確認、AI開発、システム実装、運用改善まで、こちらで伴走します。社内側では、業務内容のヒアリングや判断基準の共有にご協力いただければ進行できます。AIの専門家を社内に揃える必要はありません。
Q.02PoCで終わらず、本当に現場で使えるようになりますか？
eap AI開発の最大の特徴です。HITL設計で、現場が納得して使える仕組みを構築します。「精度は出たけど現場で使えない」状態を作らないために、業務組み込みの設計をPoCの前に決めます。使う人、使うタイミング、使う画面、改善サイクルまで、セットで設計します。
Q.03データが整備されていない状態でも、始められますか？
はい。多くのプロジェクトがデータ整備から始まります。Excel・紙・FAXのデータベース化から支援します。むしろ、データが揃っていないことを前提に設計しています。「データを揃えてからAIを考える」ではなく、「どんなAIを作るために、どのデータから揃えるか」を逆算して進めます。
Q.04既存の基幹システムと、連携できますか？
API連携、CSV連携、Excel出力など、既存システムに合わせた連携方法を設計します。大掛かりなシステム改修なしで導入できる形を、まず検討します。既存の業務フローを大きく変える提案には、原則しません。
Q.05セキュリティは大丈夫ですか？
GCP等のエンタープライズ対応クラウドを使用します。NDA締結、セキュリティポリシー準拠で対応いたします。守秘の範囲、データの取り扱い、クラウド上での保管・処理の許容範囲は、プロジェクト開始の最初に整理し、文書化します。
Q.06どのくらいの期間がかかりますか？
PoCで2〜3ヶ月、本実装を含めて6〜12ヶ月が目安です。課題の複雑さとデータの状態により変動します。フェーズで区切るので、長期契約に縛られる構造にはなっていません。ご課題を伺った上で、適切なスケジュールをご提案します。
Q.07過去にAI導入に失敗した経験があります。何が違いますか？
業務課題の特定 → データ基盤 → AI → 業務ツール の順で段階的に進めます。各段階で成果を確認してから次に進むため、大きな失敗を防げます。失敗の多くは、データが揃っていない状態でAIから着手すること、もしくは現場フローへの組み込み設計を後回しにしたことで起きます。その両方を、設計の最初に位置づけています。
Q.08途中で中止した場合の費用は、どうなりますか？
フェーズごとの契約です。各フェーズ完了時に継続・中止を判断できます。中止の場合、以降のフェーズ費用は発生しません。設計の段階で、「止める判断」を含めています。「もう少しだけ」で長引かせるような進め方はしません。
Q.09開発は外注（オフショア等）ですか？
グループ会社ラフノートの内製チームが担当します。コミュニケーションの齟齬なく、品質を担保できる体制です。業務理解と開発が分断されず、一つのチームとして連動して進めるため、仕様変更やフィードバックの反映も迅速です。
Q.10まず、何をすればいいですか？
下記フォームから無料相談をお申し込みください。30分のオンラインヒアリングで、AIが御社の課題に合うかどうかを、率直にお伝えします。しつこい営業はいたしません。「押さないこと」を、業務の一つにしています。
12推進体制

CEOがPMとして、
直接プロジェクトに入ります。

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。

KY
PM / 全体統括

黒崎 勇也

Yuya Kurosaki

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。

経歴
BANKSafieDeltan (COO)eap (CEO)
MA
AI責任者 / 技術担当

メンバー A

Member A

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。

経歴
機械学習大規模言語モデル需要予測・レコメンドeap

※ 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。

13代表からのご挨拶

「技術ありき」ではなく、
事業課題から、AIを設計します。

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」というお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。

だから私たちは、AIモデルから始めません。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てから作ります。

プロジェクトには、私がPMとして直接入ります。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、業務理解と開発を分断させずに進めます。

AIは、作るよりも、使われ続ける形にするほうが難しい。現場で使われ続ける状態まで、一緒に作り切ります。まずは、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相談ください。

株式会社eap（イープ）代表取締役 黒崎 勇也

開発体制

戦略だけでなく、動くものまで作る。

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」の内製チームが担います。AIモデルを作るだけでなく、業務システム・基盤・運用までを一貫して構築します。

創業
2007年創業18年。2025年12月にeapが承継
保守継続率
90%作って終わりにしない
体制
10名業務委託を含む開発体制
CTO
早坂 充Ruby on Rails 20年超
  • 01

    AI実装

    Claude / OpenAI / MCP を業務システムへ組み込み

  • 02

    業務システム

    Ruby on Rails / Next.js による業務システム・社内SaaSの内製開発

  • 03

    既存システム連携・刷新

    業務を止めずに、既存システムとつなぐ・置き換える

  • 04

    DX・自動化

    Slack / Notion / Google Workspace / SaaS連携

  • 05

    インフラ・保守

    AWS / Cloudflare / GCP 上の設計・運用保守

  • 運用実績

    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・改修しています。

    Ruby on RailsNext.jsAWSCloudflareGCPClaude APIkintone

戦略・業務設計はeap（イープ）、開発・AI実装・保守はラフノートが担当し、一つのチームとして進めます。

eap（イープ）・Ruffnoteグループの支援実績（一部）

業界・規模を問わず、経営者と並走しているグループ全体の実績です。

  • 大和美術株式会社
  • IAP
  • idounews
  • 星野リゾート
  • ライトアップ
  • ブリーチ
  • タイムクラウド
  • HRbase
  • 空き家活用
  • meyco
  • DonDot
  • DOKI DOKI GROOVE WORKS
  • GINGER APP

eap（イープ）が担う戦略・マーケ・AIと、Ruffnoteが担う開発・AI実装を合わせた、グループ全体での伴走実績の一部です。eap AI開発単独の実績ではありません。

14eapについて

可能性を、
実現する力に変える。

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 AI開発は、eap（イープ）が提供するAI実装サービスです。

会社情報を見る→事業一覧を見る ↗
パーパス
可能性を、実現する力に変える。
ミッション
実現したいを、実現できるに変える。
ビジョン
「できない」が、挑戦を諦める理由にならない社会へ。
会社名
株式会社eap（イープ）
設立
2024年3月
代表者
代表取締役 黒崎勇也
所在地
東京都品川区北品川
グループ会社
ラフノート株式会社
15無料相談のお申込み

まずは現状を、
30分で整理してみませんか。

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。

無料相談で、お伝えすること

  • 01AIが御社の課題に合うかどうか（率直にお伝えします）
  • 02業務のどこで判断が止まっているかの見立て
  • 03PoCから始めるべきか、一気通貫で進めるべきかの仮説

ご相談にあたって

  • 無理な営業はいたしません
  • まだ要件が固まっていなくても大丈夫です
  • CEO黒崎が直接お話を伺います
  • 原則1営業日以内にご返信いたします

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具体的なご相談内容がまだ固まっていない段階でも問題ありません。原則1営業日以内にご返信いたします。

プライバシーポリシーに同意のうえ、送信します。ご記入いただいた情報は、ご相談対応の目的にのみ利用いたします。
送信後、原則1営業日以内にCEO黒崎よりご連絡いたします