PoC を作るだけでは、業務は変わりません。現場で使われる AIにするには、業務理解、データ整備、運用設計、そして「人の判断を残す設計」が必要です。
eap AX は、AIモデルを作るだけではなく、業務フローのどこに組み込むか、誰が使うか、どの指標で改善するかまで設計します。CEOが PMとして直接プロジェクトに入り、技術ありきではなく、事業課題から逆算して実装します。完全自動化ではなく、人が判断できる余地を残す。それが、現場に残る AI の条件です。
PoCで終わらせず、本実装まで進んだ案件 100%。平均で工数を 60% 削減しています。
通信販売・中古車販売・製造卸での実装事例。守秘の範囲で匿名化。
AI導入のご相談では、「何から始めればいいのかわからない」「PoCまで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。
eap AXでは、AIを導入する前に、まず業務上の判断・例外処理・属人化している作業を丁寧に分解します。「どこを AI化するか」より先に、「どこで人の判断が止まっているか」を見ていきます。
値付け、仕入れ判断、見積もり作成。限られた人しか判断できない業務が、事業のスケールを止めています。担当者が休むと業務が遅り、辞めると引き継ぎに数ヶ月かかる。そしてその判断ロジックは、本人の頭の中にしか存在しません。
売上、顧客、在庫、仕入れ、接客履歴。Excel・紙・FAX・基幹システム・スプレッドシートに散らばっていますが、横断で見える形に揃っていません。わずかな集計にも数日かかる状態では、AI以前に、打ち手を見つけることそのものが難しい。
ベンダーの提案は抽象的、構想書だけで数百万円使った経験がある、社内で話しても手法の評価ができない。「次の一手を、何を基準に決めればよいか」の部分が、そもそも押さえられていない。そのまま時間だけが過ぎていきます。
精度 85%のモデルはあるのに、業務フローへの組み込み・例外処理・責任範囲が決まらず、運用に乗らないまま放置されている。AI開発の失敗は、ほぼここで起きます。モデルを作るよりも、現場の業務に組み込むところの設計のほうが、もともと難しい。
eap AX が支援するのは、単なるチャットボットや AIツール導入ではありません。業務の中で人が判断している箱所を見極め、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。
スプレッドシート、CRM、販売管理システム、データベースなど、既存ツールとも連携し、現場の業務フローに無理なく組み込みます。「導入のために、もう一つツールを覚えてもらう」という設計はとらません。
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。単に予測値を出すのではなく、「どの変数が、どう効いてこの結果になったか」という判断根拠も併せて可視化します。現場の担当者が「なぜこの推奨値になったか」を説明できる状態を、作り込みます。
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。実務でよくある「システムはあるのに、判断に使えるデータが揃っていない」状態を、まず解消します。可視化とダッシュボード化は、AI開発の前提工程として位置づけています。
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。実務で起きる「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。「きれいなデータに揃えてから AI」にしないことが、現場で使われる条件です。
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。「もう一つシステムを覚えてもらう」設計はしません。業務フロー、会議体、KPIに接続し、使い続けられる状態まで伴走します。
AI開発の失敗は、モデル精度ではなく、業務への組み込みで起きる。だから私たちは、AIモデルから始めません。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、段階的に進めます。
どの判断が止まっているか、誰が止めているかを、まず業務フローで見る。AIにする前の工程。
→散らばったデータを集めて、横断で見える形に揃える。AIの土台はここで作る。
→実データでPoC。精度ではなく「この判断は AIで再現できるか」を確かめる。Go/No-Goを切る。
→Excel・基幹システム・既存画面に組み込む。AI単体ではなく、業務フローに組み込んで初めて効く。
→現場が使い続ける状態まで伴走する。閾値調整、トレーニング、フィードバック反映。ここまでが私たちの仕事。
順番が肝— モデル精度はあとから上がります。先に組み込みの設計を決めないと、PoCは机上で終わります。
AI開発は、技術だけで完結しません。実際の業務では、例外処理、現場の習慣、既存システムとの連携、社内承認、利用ルール、責任範囲など、実装前後に多くの論点が発生します。
eap AX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。
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す設計です。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。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作ります。
最初から大きな開発を行わず、PoC、本実装、運用改善の順番で進めます。業務整理 → データ → PoC → 本実装と、フェーズごとに Go/No-Goを判断できる契約に分けています。投資判断をしやすくし、失敗時の損失も抑えられます。途中で止める判断も、設計に含めています。
AIツールを作って終わりではありません。現場の業務フロー、既存ツール、会議体、KPIに接続し、使われ続ける状態まで伴走します。現場トレーニング、閾値調整、フィードバックの反映まで、一連を完遂します。PoC → 本実装の継続率は 100%、全件を現場に残しています。
AIは、作るよりも、使われ続ける形にするほうが、難しい。— eap notes 04 / Implementation over accuracy
最初から大規模な AI開発を行うのではなく、まずは業務課題を絞り、短期間で検証可能な PoCを設計します。その後、精度・運用負荷・現場利用率を確認しながら、本実装へ移行します。
本実装後も、使われているか、判断精度が上がっているか、業務時間が削減されているかを見ながら改善を続けます。各フェーズで Go/No-Goを判断できる構造にしています。「相談したらすぐ契約」ではなく、まずは現状を整理する時間として、無料相談をご利用ください。
CEO黒崎が直接お話を伺います。30分のオンラインヒアリングで、現在の業務フロー、属人化している判断、データの保有状況を伺い、AIが御社の課題に合うかどうかを率直にお伝えします。「合わない」も、この段階で言います。
業務フローの可視化、AI活用ポイントの特定、データの現状チェック、提案書の作成までを行います。ここで「やる/やらない」を経営者と一緒に切り分けます。提案内容は抽象語ではなく、どの業務を、どの順番で、何ヶ月で進めるかを明記します。
実データで AIの効果を検証します。プロトタイプ開発、精度評価、現場での試験使用、本番移行判断レポートまで。精度だけでなく、現場で使えるか、既存業務に組み込めるか、運用負荷が高すぎないかまで確認します。成果が出なければ、ここで止める判断も可能です。
AIモデル精度向上、業務ツール開発、既存システム連携、現場トレーニングまで一貫して行います。運用開始後も、データ追加、精度確認、現場フィードバック反映を続け、使われ続ける状態を作ります。ここまでが、私たちの「完遂」の定義です。
PoC で止めず、業務に残る形まで作った事例です。精度ではなく、現場で何が変わったかで見ています。
広告枠の価格設定は、過去実績、放送時間帯、番組特性、需要状況など複数の要素を見ながら判断する必要があり、担当者の経験に依存しやすい業務でした。1日 150〜300枠を 8名で手作業対応しており、ベテランが抜けると判断の質が落ちる。引き継ぎは事実上できていない状態でした。
eap AXでは、過去データをもとに価格判断のロジックを整理し、AIが推奨価格と適正指値レンジを提示する仕組みを構築しました。データ基盤の構築から AIモデル、業務ツールへの組み込みまで一気通貫で実装しています。
最終判断は人が行う設計にすることで、完全自動化ではなく、担当者の意思決定を支援する形で運用できるようにしています。判断のスピードと再現性が、人の入れ替わりに依存しなくなり、育成期間の短縮と属人リスクの低減にも繋がりました。
中古車の仕入れ判断では、車種、年式、走行距離、相場、在庫状況、販売見込みなど、多くの情報を短時間で確認する必要があります。従来はベテラン一人の暗黙知に依存しており、不在時に判断の質が下がり、機会損失と仕入れミスが両方起きていました。
eap AXでは、複数のデータソース（車両情報・画像・過去取引・ベテランの暗黙知）を統合し、仕入れ可否と想定利益を判断するための AI支援ツールを構築しました。テキスト・画像・暗黙知の 3層構成で判断を支援し、HITL設計で人と AIが協働する形にしています。
現場担当者が判断材料を一目で確認できるようにし、属人的だった仕入れ判断を再現性のあるプロセスへ近づけています。ベテラン不在時でも判断が継続できるようになり、定型作業の工数 60% 削減を達成しました。
AIを活用したくても、必要なデータがスプレッドシート、CSV、外部システム、担当者の手元に分散しているケースは少なくありません。従来は Excel・FAX・紙書類が散在し、データ活用が実質的に不可能な状態でした。AIを検討していたものの、足場が無いため何度も止まっていました。
eap AXでは、まずデータの所在と形式を整理し、OCR と手入力でデータ化して、形式を統一し DBに蓄積しました。その上で、分析・機械学習に使える状態へと整備し、ETLパイプラインと機械学習の基盤を採りました。
業務ダッシュボードや AIモデルと連携できる基盤を構築し、継続的に改善できる状態を作りました。ここまで作ると、次の AI活用は段階的に積み上げられます。
外部のExecutive Assistant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。
eap 代表取締役 / CEO。BANK → セーフィー → Deltan COO。「技術ありき」ではなく「事業課題ありき」で設計します。プロジェクトには直接、PMとして入ります。
東京大学大学院修了。ヤフー → GO。機械学習モデル構築、LLM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ます。
eapグループの受託開発会社。Webアプリ・業務システム・インフラ構築の実績多数。オフショアではなく内製チームが担当します。
AI開発は、作るものの範囲、データの状態、既存システムとの連携有無によって、必要な工数が大きく変わります。そのため eap AXでは、最初に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。
各フェーズ完了時に、継続・中止を判断いただけます。中止の場合、以降の費用は発生しません。「やめる判断」も含めて、契約を設計しています。
まずは小さく検証したい企業向けのプランです。対象業務を 1つに絞り、AIでどこまで判断・分類・予測できるかを検証します。本実装前に、精度・データ品質・運用負荷を確認したい場合に適しています。
PoCだけでなく、業務システムへの組み込み、既存データとの連携、現場運用まで含めて進めるプランです。経営課題として AI導入を進めたい企業や、すでに AI活用テーマが明確な企業に適しています。
AIは導入して終わりではありません。運用後のデータ追加、精度確認、改善要望、現場からのフィードバック対応が必要です。継続的に使われる仕組みにするため、月次で改善を行います。
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。
株式会社 eap（イープ）について。
見えている景色がある。たどり着く道筋も分かっている。ただ、実行の速度が追いつかない。やりたいことに対して、手が足りない。時間が足りない。自分がやれば早いが、自分の時間が一番足りない。
eap（イープ）は、あなたの事業に入り込み、一緒に手を動かす。戦略だけ渡して去ることはしない。マーケもテックも AIも育成も、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（イープ）は、経営者が次の挑戦に向かうための土台をつくる会社です。
まずは現状を、30分で整理してみませんか。
CEO黒崎が直接お話を伺います。AI活用の可否を率直にお伝えします。1営業日以内にご返信いたします。