01人の問題
採用も育成も、間に合わない
AI人材は採れないし、採れても戦力化まで時間がかかる。一方で事業の要求は待ってくれない。
cotomu AI実装伴走 / AI × データ活用特化
AI実装を、
相談だけで終わらせない。
社内にCTOもAIエンジニアもいなくて大丈夫。
月額固定で一人のプロが現場に伴走し、
小さな実装テーマを見つけ、検証から運用まで積み上げるAI実装伴走です。
- 現場に入り、最初の改善テーマを小さく決める
- 月額固定・契約期間は1ヶ月単位でいつでも見直し可能
- 既存のベンダー・SaaS・社内メンバーをそのまま活かす
相談前に整理したい状況
AIを入れたのに、
何も変わらなかった。
研修、ツール導入、担当者の任命だけでは、次に誰が何を決めるかまでは定まりません。
- 01
AI研修を実施したが、現場で試す業務と担当者が決まっていない
- 02
ChatGPTやSaaSが増え、連携方法と運用ルールを整理できていない
- 03
AI推進担当を置いたが、優先順位と次の判断期限が曖昧になっている
- 04
PoCは作れたが、本番運用へ移す要件と責任者が決まっていない
- 05
ベンダーへ相談したいが、比較できる要件を社内でまとめられない
AI活用が進まない3つの構造的課題
どれだけ頑張っても、
単独では解けない問題があります。
02ツールの問題
ツールを入れるほど現場が疲弊する
SaaSは導入したが、ツギハギの連携で運用工数とコストがむしろ増える。使いこなせる人が不在。
03AIの問題
何ができるか、自社と結びつかない
生成AIの進化が速すぎて、自社業務とどうつながるのか、何から着手すべきかが判断できない。
私たちの解決策
研修でも、受託でもない。
現場で一緒にはたらくAI実装パートナー。
“教える”でも“作って渡す”でもなく、現場の意思決定に混ざって一緒にAIを動かし続けます。
01
現場に“一緒に立つ”伴走型
研修でも受託開発でもない、第三の選択肢。貴社の事業・現場・メンバーを理解した上で、意思決定と実装の両方に手を動かします。
外注ではなく、社内メンバーの感覚で動きます。
02
小さく・早く・検証できる一歩を
いきなり大きな基盤を作らず、現場で試せる小さなテーマから着手。検証結果と現場の納得感を積み上げながら、対象範囲を広げます。
小さな実装テーマから、着実に始めます。
03
既存ツール・既存資産をそのまま活かす
総取っ替えではなく、いま使っているSaaSやベンダー、社内データを前提に設計。無駄な投資を増やさずに、AIとデータを“効く形”に組み替えます。
既存の取り組みを、最大限に“活かす”。
AI活用の進め方
絵を描いて終わりにしない、
5つのフェーズを地続きで。
各フェーズの検証結果を次の判断材料として残し、段階ごとに進めます。
01
STEP 01
理解
事業・現場・既存ツールを把握し、“いま効く打ち手”を見つけます。
02
STEP 02
設計
最初の“一勝”を定義。KPIと制約条件、担当者の巻き込み方まで設計します。
03
STEP 03
試作
早い段階で触れる試作を用意し、LLM・ワークフロー・データ基盤を組み合わせて検証します。
04
STEP 04
実装
現場にフィットする形で本番運用へ。必要なら外部ベンダーを巻き込んで加速します。
05
STEP 05
改善
使われ続けるための運用ルール・レビュー・改修サイクルを現場に根づかせます。
01
STEP 01
理解
事業・現場・既存ツールを把握し、“いま効く打ち手”を見つけます。
02
STEP 02
設計
最初の“一勝”を定義。KPIと制約条件、担当者の巻き込み方まで設計します。
03
STEP 03
試作
早い段階で触れる試作を用意し、LLM・ワークフロー・データ基盤を組み合わせて検証します。
04
STEP 04
実装
現場にフィットする形で本番運用へ。必要なら外部ベンダーを巻き込んで加速します。
05
STEP 05
改善
使われ続けるための運用ルール・レビュー・改修サイクルを現場に根づかせます。
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・社外CTO・技術顧問として、必要なフェーズからご相談いただけます。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。
事業要件の整理要件定義
構想・設計設計
PoC・試作PoC
実装・体制づくり実装
運用・改善運用
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・不要リソース・料金モデルや予約の見直し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
段階的に試せる料金プラン。
まずは無料相談・1dayお試しから。月8万円〜の顧問プランは判断支援、実装を一緒に進める伴走プランは月30万円〜です。月額プランは月次で変更・解約できます。
1
まずは気軽に試す
STEP 2（任意）
いきなり契約は不安な方へ1dayお試し
5万円/ 1日（税別）
いきなり契約は不安な方へ。丸一日ご一緒し、課題整理と最初の打ち手案までお渡しします。
- オンラインまたは対面での終日ワークショップ
- 課題の棚卸し・AI活用の初期ロードマップ
- その場で使える打ち手のプロトタイプ提案
2
相談から実装まで、必要な稼働を選ぶ
※ 表示価格はすべて税別です。契約形態は準委任契約（月額固定）が基本。月次での変更・解約に対応します。
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。
社外CTO技術顧問データ活用AI活用縦型動画
ご利用の流れ
まずは無料相談から
01
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。
02
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。
03
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。
01
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。
02
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。
03
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？
顧問プラン（月1〜2回のオンライン定例）、伴走プラン（週3時間程度の稼働）、CTO代行プラン（週1日程度の稼働）から、必要な役割と実行範囲に合わせてご提案します。相談中心で始め、必要に応じて途中でプランを変更できます。
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、料金モデルや予約の見直しまで、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
CTO代行の総合資料を無料でダウンロード
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
PDF形式 / 全32ページ
初回相談
相談内容は、選ぶだけで構いません
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。