REMOTE FIRST, AI FIRST, AI NATIVE SYSTEM INTEGRATION.
既存業務に AI をねじ込んでも、 進まない。
workflow を設計し、 環境を設計し、 構築する。 その三つを、 一気通貫で。
12 時間から、 90 分へ。
歴史は繰り返さない。 だが、 韻を踏む。 我々が目指すのは、 モーターライゼーションとコンテナリゼーションがもたらしたのと 同じ種類の、 圧倒的なスピードと効率化である。
1913 年、 Henry Ford が Highland Park 工場で組立ラインを始動させた。 自動車は 既にあった。 工場も既にあった。 にもかかわらず、 Model T 一台あたりの組立時間 は 12 時間半から 93 分に縮んだ。 起きたのは「機械を導入した」 ことではなく、 「機械の前提で工場を作り直した」 ことだった。
1956 年、 Malcolm McLean の SS Ideal-X が初の本格的なコンテナ船として Newark を出航した。 港湾労働者は猛反発した。 コンテナそのものは、 技術的に 新しくも難しくもない、 ただの規格化された箱である。 問題は、 港の設計が 「労働者が箱を担いで運ぶ」 前提でできていたことだった。
10 年かけて港のクレーンが規格化され、 trailer の寸法が世界で統一され、 倉庫の動線が再設計されたとき、 はじめてコンテナは威力を発揮した。 海上輸送 コストは 90% 下がり、 世界の物流地図そのものが書き換わった。
自動車もコンテナも、 単体では「ただの道具」 だった。 道具の前提で workflow を再設計し、 環境 (港、 工場、 道路) を設計し、 そして物理的に 作り直したとき、 はじめて圧倒的なスピードと効率化が現実になった。 設計だけでも、 構築だけでも足りない。 設計と環境と構築の三つが揃って はじめて、 革命と呼ばれる規模の効率化が起きる。
同じことが、 いま AI の周辺で起きている。
歴史は韻を踏む
かつて SI は、 オワコンと呼ばれた。 クラウドと SaaS が当たり前になったころ—— 2010 年代初頭—— 「SI はオワコンだ」 という空気があった。 同じ画面を人月で量産し、 万人向けの型を現場ごとに複製する仕事は、 パッケージと SaaS に食われた。 その感覚は、 ある意味で正しかった。
終わったのは、 古い生産手段のままの SI である。 人手の手数を積み上げ、 工数と請求がほぼ比例するコスト構造。 再現性は属人に寄り、 スケールは採用人数に縛られる。 そこに万人向けの型を売る側が乗れば、 マスの仕事はそちらへ流れる。
いま状況が変わったのは、 説教や気合いの話ではない。 新しい生産手段が生まれた からである。 人が一文字ずつ積む前提から、 AI が走れる道と環境を一式で作る前提へ—— 実装と結合と観測の単位が移った。 生産手段が変われば、 コスト構造も変わる。 同じ「一区切りのシステム」 でも、 箱を人が担ぐ港と、 規格の揃った港では、 費用の形が別物になる。
我々が AI Native SI と呼ぶのは、 オワコンと呼ばれた型への回帰ではない。 新しい生産手段の前提で workflow と環境を設計し、 構築する SI である。
韻は、 メディアの側にも聞こえている。
テレビが衰え、 YouTube などが興った
テレビは、 万人に同じ番組を同じ時刻に届ける装置だった。 制作費は高く、 枠は限られ、 中身はマスに寄せるのが合理だった。 それが唯一の正しさではなく、 当時の生産手段とコスト構造に沿った形である。
撮影と編集と配信の手段が変わり、 一人や小さなチームでも作品を出せるように なると、 状況は動いた。 YouTube をはじめとする場が興り、 万人向けでなくても、 特定の誰かのためのものが現実的になった。 趣味も、 専門も、 ニッチも—— マスの平均値の外側が、 ビジネスとして成立し始めた。
これは「マスが嫌われた」 だけの話ではない。 生産手段が変わり、 コスト構造が変わった 結果、 特定の誰か向けに作ることが、 机上の理想ではなく現実の選択肢になった、 という話である。 工場と港の韻が、 画面の中でも踏まれている。
ソフトウェアも、 同じ韻の上にある。
AI を入れただけで、 業務は速くならない
AI は新しいコンテナに近い。 既存の workflow に AI を「合わせて」 入れても、 港湾労働者が箱を担いだのと同じことになる。 ボタン押下も承認も依然として 人間、 例外処理は属人化したまま、 自動化は数% で止まる。
必要なのは、 道具の名前の羅列ではない。 workflow を AI 前提で再設計し、 環境ごと作り直す ことである。 業務の入り口と出口を機械が触れ、 例外の線が言語で残り、 agent が自走できる「道」 が通ったとき、 はじめて速度は変わる。
workflow を支える「環境」 を、 設計原則として作る
港におけるクレーンと trailer の規格、 工場における組立ラインのレイアウトに あたるものを、 我々は AX (AI Experience) の設計原則として置いている。 道具のカタログではなく、 workflow を再設計し、 それが走る環境を設計し、 構築するための軸である。
- 01
Agent 主体の運用
人間は要件・例外承認・検収に集中する。 実行と監視は agent に寄せる。
- 02
つながる形を先に決める
後付けのつなぎ込みに頼らず、 業務とシステムが機械から触れ合う境界を 設計の中心に置く。
- 03
言葉を一次の仕様にする
要件と例外を、 人が読める言葉で先に残し、 実装はその下流に置く。
- 04
観測できること
何が起きたかを後から追える。 因果が検証できる形で残す。
- 05
自分たちで先に回す
紙の原則にしない。 自社プロダクトで先に運用し、 通った道を SI に展開する。
そうして、 我々は eatreel.ai をつくった
万人向けの平均に寄せた機能の束を、 もう一つ増やす話ではない。 生産手段が変わり、 コスト構造が変わったことで、 特定の誰かのためのものが現実的になった—— その韻の上で、 食事記録と AI コーチングの eatreel.ai を、 企画から設計・実装・運用まで自社でつくった。
お客様に提案する workflow の再設計と環境の構築は、 まずここに通した道である。 内部メモのスライドではなく、 利用者が触れるプロダクトとして公開し、 回し続けている。
eatreel.ai
食べたものを記録し、 記録に基づいて AI がコーチングする食事管理 (iOS + Web)。 特定の体験のために、 道と環境ごと自社で一気通貫した。
作り方ごと実証する
agent 主体で機能追加と改修を回す。 人間は要件・例外・検収に集中し、 何が起きたかを追える形で残す。
後付けにしない
AI を既存手順にねじ込まない。 AI が走れる workflow と環境を、 最初からセットでつくる。
公開して検証する
実サービスとして運用中。 SI の根拠は、 触れるプロダクトの側に置く。
AI を使って、 自分たちで保守運用できるパックも用意する
SI のあとが、 いつまでも外部の人月に縛られる必要はない。 新しい生産手段は、 作る側だけのものではなく、 保守と運用の側にも同じ道具が乗る とき、 コスト構造は本当に変わる。
だから我々は、 一気通貫で設計・構築するだけでなく、 AI を使って御社自身が保守・運用できるパック も用意する。 納品物は「動く画面」だけで終わらせない。 仕様、 手順、 観測、 次の改修を自分たちの手で回せる道—— を一式として残す。
ベンダーにしか触れないブラックボックスを増やす仕事ではない。 港の規格とクレーンの使い方ごと渡す仕事である。 伴走が必要な期間は伴走し、 自走できる形へ渡す選択肢を、 最初からメニューに置く。
設計・構築の伴走
workflow の再設計から環境の構築、 一区切りの実装まで。 AI Native の前提で道を通し、 本番に載せる。
自社保守運用パック
AI を使って御社が改修・監視・例外対応を回せる形で引き渡す。 仕様・手順・観測をセットにし、 人月ロックインを前提にしない。
あなたの workflow と環境を、 設計し、 構築する
10 分前後の AI agent hearing で、 業務構造の現状と AX 5 原則の適用余地を 整理し、 workflow の再設計・環境の構築・実装ロードマップの 3 点を概算規模で お返しします。 自社で AI 保守運用できるパックのご希望も、 この段階で伺えます。 個別相談は hearing 後、 必要なときだけご提案します。
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