そもそもどんな要件で設計すればいいのかわからない
「自動化したい」という思いはあっても、何をどこまで任せ、どんな流れで動かすのか——要件に落とす段階でつまずきます。設計が曖昧なまま作り始めると、後から手戻りが増えます。
01
THE PROBLEM
AIエージェントの最適な構築ができない
いざAIエージェントを作ろうとすると、多くの企業が同じ壁に突き当たります。要件の立て方、ツールの選定、現場での定着、そして精度。よくあるつまずきは、次の4つに整理できます。
最適なツールがわからない
Dify、Agent Skills、スクラッチ開発など選択肢は多く、それぞれ得意・不得意があります。要件に合わない構築方法を選ぶと、拡張性や運用のしやすさで後悔しがちです。
作ったものの使われない
リリース直後は使われても、しばらくすると元のやり方に戻ってしまう——最も多い失敗です。業務の流れの中に「使う場面」が設計されていないと、現場には定着しません。
十分な精度が得られない
試してはみたものの、期待した精度に届かず本番で任せられない。プロンプトやデータ設計、人が確認する範囲まで詰めないと、実用に耐える精度は安定しません。
02
FROM DREAM TO SYSTEM
曖昧な要望を要件定義に落とし込み、実装まで一気通貫で。目指すのは、その業務をなくすことです
「こんなことを自動化したい」という夢物語レベルの要望からで構いません。ディレクターとエンジニアが伴走し、業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込んで要望を要件に落とし込み、業務で毎日動くシステムまで一気通貫で開発します。私たちが目指すのは、その業務そのものをなくすことです。
夢物語
「こんなことを自動化したい」という、まだ形のない願い。曖昧なままで構いません。
要件定義
業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込み、「作るべきもの」を仕様に翻訳します。
動くシステム
PoCではなく、業務に組み込まれて毎日動くAIエージェントとしてリリースします。
ディレクター＋エンジニアが伴走
ビジネス翻訳と技術実装、両方のプロがひとつのチームで並走します。
LLMOps として運用まで
リリース後の精度改善・プロンプト管理・モデル更新まで面倒を見ます。
内製化も、研修も
社内に技術を残したい場合は内製化伴走へ。必要ならインプットの時間（研修）も設けます。
OUR COMMITMENTAUTOMATE
曖昧な要望のヒアリングから要件定義、実装、そして現場定着まで。作って終わりにせず、日常的に使われ続けるところまで伴走します。
- 要件定義から実装・LLMOps・内製化まで一気通貫
- E2E
- Dify・Agent Skills・スクラッチ、手段を選ばない
- Any
- 定着のための体験設計: トリガリング / ノープロンプト / Human in the Loop
- 3原則
- ユーザーがプロンプトを書かない設計を標準に
- 0プロンプト
03
EXPERIENCE DESIGN
作って終わりにしないための、定着の体験設計
一気通貫でシステムを作り切ったうえで、それを現場に根付かせるために欠かせないのが体験設計です。あくまで主役は要件定義から実装までの開発ですが、日常的に使われ続けるかどうかは、次の3つの設計で決まります。
TRIGGERING
トリガリング設計
人が呼び出さなくても、業務イベントを起点にAIエージェントが自動で動き出す。
メール受信・フォーム送信・日次バッチ・チャットの発言——業務のなかで必ず起きるイベントを起点に設計するから、「使うのを忘れる」が構造的に起こりません。
NO-PROMPT
ノープロンプト戦略
一人ひとりがプロンプトを書くのではなく、裏側に設計されたプロンプトが動く。
そもそも現場がプロンプトを書いている状態では、AIは定着しません。プロンプトはシステムの裏側に閉じ込め、ユーザーはいつもの業務操作をするだけ、にします。
HUMAN IN THE LOOP
Human in the Loop
人が必要な所でチェックし、責任とクオリティを担保する設計。
全自動が正解とは限りません。判断が重い箇所には人の承認ステップを織り込み、「どこまでAIに任せ、どこから人が責任を持つか」を明確にします。
04
ANY TOOL
Dify・Agent Skills・スクラッチ開発。要件に合わせて作り方を選びます
特定のツールを前提にしません。要件・社内の運用体制・将来の拡張性を踏まえて、ローコード構築からフルスクラッチ開発まで、最適な構築方法を選定します。
Claude
ChatGPT
Gemini
GitHub Copilot
Dify
Cursor
Azure OpenAI
Google Cloud
05
PROCESS
要件定義から運用・内製化まで、5つのフェーズ
ヒアリングからリリース後の運用まで、すべてのフェーズで「現場で毎日使われるか」を判断基準に進めます。
ヒアリング・要件定義
「こんなことを自動化したい」という曖昧な願いを、業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込んで仕様に翻訳します。
プロトタイプ
最小構成の動くプロトタイプを短期間で構築し、実データ・実業務で「本当に効くか」を早期に確かめます。
体験設計・実装
トリガリング・ノープロンプトを前提に、現場が毎日使える形でAIエージェントを本実装します。
検証（Human in the Loop）
人の承認ステップを組み込みながら精度と運用フローを検証し、AIに任せる範囲を段階的に広げます。
運用（LLMOps）・内製化移行
リリース後の精度改善・プロンプト管理・モデル更新を継続。ご希望に応じて社内チームへの移行まで伴走します。
06
ENGAGEMENT
運用まで任せるか、内製化を目指すか。支援の形は選べます
「まず成果を出したい」場合も「自分たちで作り続けたい」場合も、組織のフェーズに合わせて最適な関わり方をご提案します。
LLMOps 運用型
開発から運用まで、まるごとお任せいただく形。精度モニタリング・プロンプト改善・モデルアップデートを継続的に実施し、エージェントを「動き続ける資産」に育てます。
社内にAI人材がいない／まず成果を出したいチームに
内製化伴走型
ディレクター＋エンジニアが貴社チームと並走しながら開発を進める形。設計思想・実装ノウハウ・運用スキルを移転し、プロジェクト終了後も社内に技術が残ります。
将来的に自社でAIエージェントを作り続けたい組織に
研修つき
必要に応じて、開発と並行してインプットの時間を設ける形。生成AIの基礎からエージェント設計の考え方まで、現場・マネジメント双方に向けた研修を組み込めます。
導入と同時に組織のAIリテラシーを底上げしたい場合に
07
FAQ
よくあるご質問
何を作りたいか、まだ曖昧な状態でも相談できますか？
はい、その状態こそ私たちの得意領域です。「こんなことを自動化したい」という夢物語の段階からヒアリングし、業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込んで要件定義に翻訳します。むしろ要件が固まりきる前にご相談いただいた方が、体験設計まで含めた最適な形をご提案できます。
将来的には内製化したいのですが、対応できますか？
対応できます。内製化伴走型では、ディレクター＋エンジニアが貴社チームと並走しながら開発を進め、設計思想・実装ノウハウ・運用スキルを移転します。必要に応じて研修（インプットの時間）も組み込めるため、プロジェクト終了後も社内でAIエージェントを作り続けられる体制を残せます。
Dify で作ってほしいのですが、可能ですか？
もちろん可能です。Dify でのローコード構築のほか、Claude の Agent Skills、フルスクラッチ開発まで、特定のツールに縛られず対応しています。要件・社内の運用体制・将来の拡張性を踏まえて、最適な構築方法をご提案します。「Dify で始めて、必要に応じてスクラッチに移行する」といった段階的な進め方も設計できます。
既存の社内システムやSaaSと連携できますか？
できます。むしろ既存システムとの連携こそ、トリガリング設計の要です。メール・チャットツール・CRM・kintone・スプレッドシートなど、業務で実際に使われているツールのイベントを起点にAIエージェントが自動で動く形を設計します。API が無いシステムについても、運用フローを含めた現実的な連携方法をご提案します。
LET’S FIND YOUR NEXT POSSIBILITY
“自動化したいこと”があれば、要件定義から一緒に形にします。
“何を自動化したいか”さえ決まっていれば大丈夫です。要件定義から体験設計・実装・定着まで伴走します。
- 曖昧な要望を要件定義に翻訳
- 毎日使われる体験設計（トリガリング/ノープロンプト/Human in the Loop）
- Dify・Agent Skills・スクラッチに対応
- LLMOps運用も内製化支援も
ご相談は無料です。まずは「何を自動化したいか」「どんな課題があるか」だけでも構いません。
担当者より2営業日以内にご連絡いたします。
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