AI × データ活用に強い
CTO代行・技術顧問
事業要件の言語化からPoC・本番運用まで、
一人の責任で伴走する CTO代行・業務委託CTO・社外CTO・技術顧問のサービスです。
スタートアップから中堅企業まで、技術意思決定を支援しています
「何を作るべきか」の段階から壁打ちしてもらえたのが大きかった。外注先との橋渡しも含めて、技術の意思決定を丸ごと任せられる安心感があります。
データはあるけど活かせていない状態から、BigQueryの基盤構築とダッシュボード整備まで一気に進みました。社内にエンジニアがいない我々には不可欠な存在です。
こんな課題はありませんか？
技術は分かる人がいる。でも、
事業の意思決定までできる人がいない。
AIを活用したいが、何から作るべきか決まらない
生成AIの活用余地は感じているものの、事業課題に紐づいたユースケース設計ができる人が社内にいない。
データはあるのに、意思決定に使えていない
各システムにデータは蓄積されているが、分断されていて分析・活用の基盤になっていない。
PoCは作れるが、プロダクトまで持っていけない
エンジニアはいるものの、事業・UX・運用まで見据えて本番レベルに引き上げられる技術責任者が不在。
ベンダーに発注したいが、要件を固める人がいない
開発会社に相談する前段の、事業要件定義と技術方針の言語化を任せられる相手がいない。
既存の選択肢では、なぜ解けないのか
「上流から実装まで」地続きで見られる人が、どこにもいない。
| 事業要件の設計 | AI・データ知見 | 実装・運用 | 立ち上げスピード | 大規模リプレイス | |
|---|---|---|---|---|---|
| cotomu CTO代行OURS | ◎ | ◎ | ◯ | ◎ | △ |
| 受託開発会社 | ✕ | △ | ◯ | △ | ◎ |
| フリーランス | ✕ | △ | △ | ◯ | △ |
| CTO採用 | ◯ | △ | ◯ | ✕ | ◯ |
| コンサル会社 | ◯ | △ | ✕ | △ | △ |
※ 基幹系システムのリプレイスや大規模インフラ移行は、パートナー企業のご紹介で対応します。
ここまで読んで、自社の課題に当てはまった方へ
提供価値
事業 × 技術 × 運用を、一人の責任でつなぐ
事業要件から整理する
「何を作るか」の前に「何を解くか」を定義します。KPIと制約条件を言語化し、プロダクトのスコープを固めます。
AI・データを前提に設計する
生成AI活用とデータ基盤設計を前提にしたアーキテクチャで、後戻りのないMVPを設計します。
実装・運用まで地続きで伴走する
開発体制の構築・ベンダー選定・PoC運用・改善サイクルの確立まで、絵を描いて終わりにしません。
支援範囲
上流から運用まで、
ひとつながりで伴走します
CTO代行・業務委託CTO・社外CTO・技術顧問として、必要なフェーズからのご相談もOKです。途中から入る場合も、前後の設計を含めて整理し直します。
得意な支援テーマ
AI × データ活用領域に特化しています
基幹系・業務系システムのリプレイスや、汎用的な開発マネジメント代行は対象外です。
生成AIを活用したプロダクト開発
LLM・RAG・Agent を組み込んだプロダクトを、要件定義からアーキテクチャ設計・本番運用まで一気通貫で支援します。
社内業務のAI活用・自動化
社内オペレーションや制作フローに生成AIを組み込み、属人化した業務を再現可能なワークフローに落とし込みます。
データ基盤の設計・構築
BigQuery を中心としたデータ基盤を設計し、分散したデータを意思決定に使える状態まで整えます。
ダッシュボード・レポート自動化
各種APIと計測データを統合し、ダッシュボード・アラート・週次レポートを自動化します。
マーケ × 開発のデータ活用組織の立ち上げ
データエンジニア／アナリスト／マーケの役割分担と、意思決定プロセスを設計します。
新規プロダクトの技術責任者代行
新規事業の技術責任者として、要件定義から開発体制の立ち上げまでを兼任します。
クラウドインフラのコスト削減
GCP / AWS のサーバー費用を棚卸しし、構成の見直し・不要リソースの整理・Committed Use Discount の活用まで踏み込んで削減します。
BigQuery / データ基盤のコスト削減
BigQuery のクエリ・ストレージ費用が膨らむ原因を特定し、テーブル設計・パーティション・クエリ最適化で月次コストを下げます。
料金プラン
課題のフェーズに合わせて、
3つのプランからお選びいただけます
すべてのプランで初回60分の無料相談が付きます。途中でのプラン変更も可能です。
伴走プラン
週1〜2回の稼働で、設計・実装・体制づくりまで一緒に手を動かすプラン。
- 週1〜2回の定例 + 稼働
- 要件定義・設計ドキュメント作成
- PoC・プロトタイプの実装支援
- ベンダー選定・発注マネジメント
- チーム採用・育成の助言
CTO代行プラン
週3日以上の稼働で、技術責任者として開発組織をリードします。
- 週3日以上のフルコミット
- 開発チームのマネジメント
- 採用面談・評価制度の設計
- 経営会議への参加・報告
- アーキテクチャ設計・コードレビュー
- セキュリティ・インフラの管理
※ 表示価格は税別です。契約形態は準委任契約（月額固定）が基本です。詳細は無料相談時にご説明します。
実績・事例
AI × データ領域での支援実績
SaaS企業 / 週次レポート作成工数
制作会社 / 初稿作成時間
EC事業者 / GCP月額コスト
自社プロダクト事例
cotomu — ショート動画クリエイティブ分析プラットフォーム
TikTok / YouTube Shorts / Instagram Reels のクリエイティブを横断で分析し、勝ちパターンの発見とレポート業務の自動化を支援するSaaSを企画・設計・運営しています。
媒体連携
3媒体横断
TikTok / Shorts / Reels
活用領域
AI × データ
生成AI・分析基盤
運営体制
企画から運用まで
自社内製で運営中
課題
蓄積したログデータが分析活用できていない
成果
BigQueryデータ基盤を構築、週次レポート作成工数を週8h→0hに削減
課題
社内制作フローが属人化、生成AI活用が手探り
成果
制作フローにLLMワークフローを組み込み、初稿作成時間を50%削減
課題
GCPコストが急増、内訳が不明瞭
成果
クエリ・ストレージ最適化により月額コストを40%削減
※ お客様の許諾を得た範囲で匿名化して掲載しています。詳細は無料相談時にお伝えします。
経営者紹介
岩崎 裕馬
株式会社adding 代表取締役
2014年から株式会社Speeeにてマーケティング支援システムの開発にリードエンジニアとして従事し、ネイティブ広告プラットフォームUZOUの立ち上げをリード。広告配信・計測まわりの実装経験をこの時期に蓄積。
2019年7月から identify株式会社 で取締役CTOを務め、縦型動画素材プラットフォームDeLMOを立ち上げから事業成長まで牽引。2025年6月に退任。
現在は株式会社adding の代表として、複数のスタートアップで社外CTO・技術顧問を務めながら、広告分析プラットフォームcotomuを自社内製で運営。AI・データ活用領域での実装経験を活かし、事業と技術の両面からクライアントの成長を支援しています。
ご利用の流れ
まずは無料相談から
お問い合わせ
フォームまたは資料ダウンロードからお気軽にご連絡ください。
無料相談（60分）
オンラインで課題をヒアリングし、支援の方向性を整理します。
ご提案・ご契約
スコープ・稼働量・費用をご提案し、合意の上で開始します。
お問い合わせ
フォームまたは資料ダウンロードからお気軽にご連絡ください。
無料相談（60分）
オンラインで課題をヒアリングし、支援の方向性を整理します。
ご提案・ご契約
スコープ・稼働量・費用をご提案し、合意の上で開始します。
お役立ち情報
非エンジニア経営者向けの
技術・組織づくりの実践知
技術・エンジニア採用・AI活用・組織設計について、
代表の岩崎がnoteで発信している内容の一部を紹介します。
組織の情報設計そのものを、AIが働ける前提で作り変えよう
AI導入を「ツール導入」で終わらせず、組織の情報フローそのものをAIが扱える形に再設計する必要性について。
あなたの開発チームは「AIを活かせる状態」になっていますか？
AI活用の前提となるチーム体制・ドキュメント文化・評価制度をどう整えるか。非エンジニア経営者にも読みやすい内容。
AIコーディングエージェントを組織に入れて変わること、変わらないこと
Claude Code / Cursor などを実際に導入して見えた、個人と組織レベルでのリアルな変化と、変わらない本質。
どうして開発チームはClaude Codeをうまく活用できないのか
AI開発ツールの導入がうまくいかない組織の共通課題と、それを乗り越えるための具体的なアプローチ。
Claude Code時代に求められる「快適な開発環境」という土台
AIコーディングツールの効果を最大化するための開発環境整備と、組織の土台づくりについて。
スタートアップにおいて「積極的に機能削除をする」ことの重要性
プロダクトの肥大化を防ぎ、開発速度を維持するための機能削除という意思決定について。
「社内にエンジニアがいないので受託で新規プロダクトを作りたい」という相談を受ける
エンジニア不在のスタートアップが外注で新規プロダクトを作る際の注意点と、内製化への道筋。
AIが書いてAIが送るスカウト、その先にあるのは「誰もスカウトを読まない未来」
エンジニア採用におけるAI自動化の限界と、本当に候補者に届くコミュニケーションとは何かを論じる。
言語化が下手な人は5つのタイプに分けられる
経営とエンジニアの橋渡しで鍵になる「言語化力」を5タイプに分類。マネジメント視点で解説。
FAQ
よくあるご質問
受託開発会社とは何が違いますか？
受託開発会社は「決まった要件を実装する」ことが主業務です。私たちは、その前段にある事業要件の整理、AI・データ活用を前提とした設計、開発体制づくりまでを担当します。実装が必要な場合は、適切なベンダーの選定・発注・マネジメントまで支援します。
契約形態や稼働量はどう決めますか？
顧問契約（月1〜4回の定例）から、準委任契約（週2〜3日の稼働）まで、課題のフェーズに合わせてご提案します。初期は相談中心、途中からフルコミットに切り替えるパターンも対応可能です。
既にベンダーや開発パートナーがいるのですが、大丈夫ですか？
問題ありません。既存ベンダーと並走する「発注側の技術責任者」として入るケースは多いです。要件整理・レビュー・品質担保の役割でご活用いただけます。
AI・データ活用の知識が社内にゼロでも相談できますか？
むしろそのフェーズが得意領域です。「何から始めればよいか」のロードマップ作りから一緒に進めます。
クラウドやBigQueryのコストが膨らんできたのですが、削減支援もできますか？
可能です。GCP / AWS のサーバー費用、BigQueryのクエリ・ストレージ費用の棚卸しから、テーブル設計・クエリ最適化・CUD活用まで、構成見直しの実装レベルで踏み込んで支援します。
料金はどのくらいですか？
顧問プラン（月額8万円〜）、伴走プラン（月額30万円〜）、CTO代行プラン（月額60万円〜）の3つをご用意しています。まずは無料相談で、必要なスコープをお伺いしてからご提案します。
資料請求
サービス資料を無料でダウンロード
支援範囲・料金・事例をまとめた資料をお送りします。社内共有用にもご活用ください。
cotomu CTO代行サービス紹介資料
- ・ 支援範囲とプロセス
- ・ 料金プラン
- ・ 支援事例・実績
- ・ よくあるご質問
PDF形式 / 全16ページ
お問い合わせ
まずはお気軽にご相談ください
AI・データ活用で何を作るべきか、どこから始めるべきか。
現時点で整理されていなくても構いません。課題の言語化から一緒に進めます。