生成AI内製化支援・AI人材育成 / 6ヶ月の伴走プログラム
生成AI内製化支援を、
6ヶ月の実装伴走で、
社内のAI活用が自走する状態を目指します。
生成AI内製化は、研修を受けるだけで終わらせません。
型を学び、自分で創れるまで。 社内にAI活用の知見を残し、
自社で改善を続けられる運用づくりまで支援します。
- 6ヶ月かけて、社内で改善を続ける状態を目指す
- “型を学ぶ”研修と“自分で創る”実装プロジェクトの2段階構成
- 技術面と運用面の両方をレビューし、定着まで伴走
こんなお悩み、ありませんか？
研修も、ツールも、担当任命も。
“やってはみたが進まない”が繰り返されていませんか。
助成金でAI研修を受けたが、“それっきり”になっている
学んだ知識が業務に繋がらず、現場では今まで通りのやり方が続いている。
AIを活用したいが、“何から始めるか”がわからない
情報は入ってくるが、自社業務とどう結びつけるかの判断基準が社内にない。
ベンダーに発注したが、少しの修正も外注しないと動かせない
納品物のロジックが社内に残っておらず、改修のたびに費用と時間がかかる。
ツール導入を重ねた結果、運用工数とコストがむしろ増えた
SaaSの乱立とツギハギ連携で、現場は使いこなせず、請求だけが積み上がっている。
AI担当者を任命したが、一人でプロジェクトが進まない
社内に相談相手も設計レビューできる相手もおらず、孤独なまま失速している。
AI導入が定着しない現場で、よくある要因
AIを入れても、現場の負担が
減らないことがある。
よくある背景の一つが、社内で改善を続ける役割や判断軸が定まっていないことです。
外部支援を使う場合も、知見と運用を社内へ残す設計が重要です。
研修・ツールを入れるたびに外注する
社内に詳しい人がいないので、毎回ベンダーに頼むしかない。請求書は増える一方。
現場に知見が残らない
納品されたツールが「なぜそう作られたか」が社内に残らず、少しの変更も外注が必要に。
外部依存が固定化する
改善のたびに予算と時間がかかり、現場の“こうしたい”が動かなくなる。結果、AIが楽にしてくれない。
AIを「外から入れる」だけでは、現場は変わりません。
改善できる人材が現場にいる状態を作ることが、本当のスタート地点です。
私たちの解決策
一日研修でも、
パッケージ開発でもない。
“型 → 実践 → 定着”の6ヶ月。
学ぶだけでも、作って渡すだけでもなく。
現場の方が自分で動くものを作り、使われ続ける仕組みまで一緒に整えます。
Phase 1
型を学ぶ
LLM・ワークフロー・データ活用の“考え方の型”を、座学ではなく業務課題ベースでインストール。「何から手を付けるか」の判断軸を揃えます。
Phase 2
自分で創る
自社の業務課題をテーマに、受講者自身が実際に動くAIワークフロー・ツールを構築。CTOが設計レビューで伴走し、本番運用を見据えて進めます。
Phase 3
組織に定着させる
構築したツールが使われ続ける運用・レビュー体制を整備。受講者が“次の改善の起点”になれるよう、社内ナレッジとレビュー手順を引き継ぎます。
二重伴走。 技術面は設計レビューで、運用面は1on1で。
「わからないまま置いていかれる」が起きない設計です。
6ヶ月のプログラム構成
6ヶ月かけて、小さく・着実に。
現場に知見を残すことを目指します。
AI活用の判断軸をインストール
- ・LLM・RAG・Agent・ワークフローの考え方
- ・自社業務の棚卸し / AI適用候補の洗い出し
- ・“作らない判断”の基準づくり
プロンプト・データ設計の型
- ・業務プロンプトの設計パターン
- ・データ基盤・スプレッドシート連携の基礎
- ・個人課題での小さな試作
業務課題テーマでの構築開始
- ・受講者ごとの業務テーマ設定
- ・ワークフロー / ツールの設計レビュー
- ・実装キックオフ
試作 → 現場投入
- ・関係者を巻き込んだフィードバック
- ・設計の手戻り最小化
- ・運用ルール・チェック項目の整備
本番運用・改善サイクル
- ・安定運用のためのログ・エラー設計
- ・現場への展開・社内説明の支援
- ・成果指標の測定と調整
“次の改善”を生む仕組みづくり
- ・社内ナレッジ・ドキュメント整備
- ・社内勉強会・発表の設計
- ・卒業後のセルフレビュー基準
※ スケジュールは受講者の習熟度・業務テーマに応じて調整します。
公開済みの支援実績
AI × データ領域で確認できた支援実績
以下は当社が公開しているAI・データ支援の事例です。AI Boostの6ヶ月プログラムを修了した企業だけの成果ではなく、同様の成果を保証するものでもありません。
週次レポート作成工数
SaaS企業 / 3ヶ月
初稿作成時間
制作会社 / 4ヶ月
GCP月額コスト
EC事業者 / 2ヶ月
課題
蓄積したログデータが分析活用できていない
支援時の成果
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
支援時の成果
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
支援時の成果
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。これらはAI Boostの卒業成果として集計した数値ではありません。
料金プラン
まずはおためしから。
合わなければ、そこで終わって問題ありません。
すべてのプランで初回30分の無料相談付き。無理な営業はしません。
おためしプラン
6ヶ月プログラムの初期フェーズを体験いただける短期プラン。相性確認にも。
- LLM・ワークフロー設計の入門講義
- 自社業務での小さな試作1本
- 1on1フィードバック込み
集合研修プラン
複数社または複数名での合同開催。他社事例からの学びと、低コストでの内製化が魅力。
- 6ヶ月の定例研修＋実装伴走
- 月次の設計レビュー会
- 業務テーマ別の1on1サポート
- 卒業時の社内ナレッジ整備
単独開催プラン
貴社専用カリキュラムで、業務テーマ・受講者数・期間をフルカスタマイズ。
- 専用カリキュラム設計
- 経営層・現場層の二層設計も可
- 自社データでの実装サポート
- 卒業後の運用レビュー契約にも接続可
※ 表示価格はすべて税別です。集合研修・単独開催は受講者数・テーマにより個別見積となります。
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（30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（30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。
CTO代行ガイド
CTO代行を検討する経営者向けの実践ガイド
業務委託での入れ方、CTO代行の役割、費用を同じ条件で比べる方法を、 実務経験をもとに解説します。
最初に読む
CTO業務委託とは｜任せられる仕事・費用・契約の決め方
外部CTOへ任せる仕事、費用、契約、依頼先の選び方を整理し、正社員採用までの空白を埋める方法を解説します。
役割を知る
CTO代行とは、社外から技術責任者の機能を借りることです
CTO代行に任せられる技術判断と実行支援、経営者に残す最終決裁を整理します。
費用を知る
CTO代行の費用相場。月8万円〜と60万円〜の違いを役割で比べる
顧問・伴走・CTO代行の3プランを、月額だけではなく任せる仕事と稼働条件で比較します。
代表・岩崎の発信
AI活用・開発組織の実践知
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
受講者にプログラミング経験がなくても大丈夫ですか？
ほぼ問題ありません。プログラムはコード中心ではなく、業務プロンプトとワークフロー設計を中心に進めます。スプレッドシート・Slack・ノーコード基盤を組み合わせて“動くもの”を作るカリキュラムです。
受講者ごとにスキル差があっても進められますか？
前提です。月次の1on1で受講者ごとの設計テーマとペースを調整します。集合研修形式でも、個別の課題にフィットさせるのが特徴です。
どんな業務テーマを題材にできますか？
社内レポート自動化、問い合わせ対応の半自動化、制作フローへのAI組み込み、データ集計、RAGを使った社内ナレッジ検索など、日常業務のボトルネックであればほぼ対応可能です。
既にAIコンサルや受託ベンダーが入っていますが、併用できますか？
できます。むしろ“外注に任せる部分”と“自社で回す部分”を整理できるよう、設計レビューと棚卸しから一緒に進めます。
6ヶ月後、プログラム終了後の関係はどうなりますか？
“卒業”が基本ですが、設計レビューだけの月額顧問契約や、次テーマでの追加プログラムに接続することも可能です。依存構造を作らないことを優先します。
オンラインだけで完結しますか？
基本はオンライン（Google Meet / Slack）で完結します。ご希望があれば、キックオフや卒業発表を対面で実施することも可能です。
研修中に受講者が辞めてしまった場合は？
後任者の中途参加に対応しています。これまでの設計資料と1on1ログを引き継げる形で運用しているため、途中からでもキャッチアップ可能です。
まずは30分、話を聞くところから。
“やってはみたが進まない” を、
6ヶ月かけて自走へ近づけませんか。
初回30分、完全無料。
貴社の業務テーマを伺い、プログラム適合性と最初の一歩をその場で整理します。
強引な営業はいたしません。お気軽にご相談ください。
資料請求
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CTO代行の支援範囲・料金・事例をまとめた総合資料です。各サービスをご検討中の社内共有用にもご活用ください。
cotomu CTO代行 総合資料
- ・ 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
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課題をうまく説明できない段階から相談できます。
近い状況を選んでもらえれば、初回60分で一緒に整理します。