01
採用は遅く、コストもかさむ
必要なのは、プロダクト、デザイン、エンジニアリング、QA、運用、サポート、財務、マーケティングです。一人の採用に数か月かかり、戦力になるまではさらにかかります。そして一人が去るたび、知識も会社の外へ出ていきます。
// ずれ — 最も埋めにくい職こそ、次に買うものを動かす職です
AI チーム · 規制産業
AI チームを、御社自身のクリーンなデータの上で。
まず御社の環境の内側にデータ基盤を築き、その上で AI チームが動きます。初日から、監査に堂々と耐えられます。
仕組みによる統制
エージェントがルールを破ることはできません。ガバナンスはエージェントの外側で、コードとして動きます。
エージェントがルールを破ることはできません。ガバナンスはエージェントの外側で、コードとして動きます。
完全な監査証跡
あらゆる操作が記録され、あらゆる主張が生きた情報源まで辿れます。
あらゆる操作が記録され、あらゆる主張が生きた情報源まで辿れます。
御社のデータ、御社のクラウド
プラットフォームは御社の環境の中で動きます。保有も運用も、御社の手にあります。
プラットフォームは御社の環境の中で動きます。保有も運用も、御社の手にあります。
課題
いま経営層が直面している課題
多くの企業は、すでに複数の AI ツールを抱えながら、見せられる成果はわずかです。原因がモデルにあることは、まれです。仕事は、文脈を共有するようには作られていないシステムをまたいで進み、その仕事を理解している人材こそ最も埋めにくい職であり、それらのツールが必要とするデータを、誰も一か所にまとめたことがありません。問題は三つあり、どれか一つだけを解いても何も変わりません。
02
単機能の AI ツールはつながらない
文章には一つ、コードには一つ、分析にはまた一つ。どれも文脈を共有せず、御社の事業を理解せず、先週の出来事すら覚えていません。
// 代償 — どれも毎月の費用がかかり、どれも他の上に積み上がりません
03
データがあちこちに散らばっている
ポートフォリオ管理システム、CRM、ERP、会計ソフト、そして十数枚の表計算。そのどれもが、絵の一部だけを握っています。誰かがそのデータをまとめ、ラベルを付けるまで、どの AI もその上で確実には働きません。
// 順序 — 基盤は AI チームより先に入れるものであって、並行して進めるものではありません
その答え
御社自身のクリーンなデータの上で動き、御社の事業に合わせて仕立てた、完全な AI チーム。
チャットボットでも、ありきたりの汎用ライセンスでもありません。これは 5 つのフェーズで進める取り組みです。まず御社の事業を読み解き、AI に必要なデータ基盤を築き、そのうえで御社のチームが指揮する、業界特化の AI チームを展開します。
デジタル化
私たちはまず、データ、権限、規制の地ならしを整えます。その上で初めて、何かが動きます。紙の上に、表計算の中に、あるいは誰かの頭の中にあったものが、以後の仕事が土台にできる記録になります。
対象フェーズ
AI・データプラットフォーム
私たちは、AI チームが動く土台そのものを築きます。ひとつに束ねたデータストアに、ラベルと統制を備え、報告する数値のすべてに出どころを持たせます。チームが生み出したものは、もとになった記録まで必ずたどれます。
対象フェーズ
ソフトウェアエンジニアリング
カスタムソフトウェアがうまくいかないのは、運用の文脈が、ついぞ構築の中に取り込まれなかったからです。御社の業務を動かすのと同じチームが、同じガバナンスのもとで、そのソフトウェアを書き上げます。
単独で、いつでも
何かが動き出す前に、まずガバナンスを御社の本物のデータで検証する PoCフェーズ 4 から、御社のチームが運用
提供のしかた
五つのフェーズ。どれも、御社に残る成果で終わります
最初の四つのフェーズがデータ基盤を築き、御社のチームに引き渡します。五つ目で、御社の AI チームがその上で働きはじめます。
フェーズ 1 · 探索
発見とロードマップ
御社のソースシステム、プロセス、データ品質、規制の文脈を見渡し、最も大きな価値を最初に解き放つユースケースから優先順位を付けます。
成果。 優先順位の付いたユースケースと目標アーキテクチャを記した、戦略ロードマップ。進めるかどうか、どう進めるかは、御社がお決めになります。
フェーズ 2 · アーキテクチャと PoC
アーキテクチャと概念実証
データプラットフォームの基盤を設計し、御社の実データの一部を用いて、端から端まで動く PoC を組み上げます。
成果。 承認済みの技術設計と、御社の実システム上で動く PoC。本番への踏み込みは、すべてその後です。
フェーズ 3 · 構築
データプラットフォームを構築
パイプラインは御社の環境のなかに組みます。データを取り込み、洗い、層に整理し、実行を組み、走るところを見守ります。出てくるデータにはラベルが付き、そのまま照会できます。
成果。 御社自身のクラウドの上に立つ、本番対応のデータプラットフォーム。のちに AI チームが動くのは、この上です。
フェーズ 4 · プラットフォーム研修
御社のチームが運用できるよう育成
御社のチームは、BI ツールをつなぎ、集約されたデータに問い合わせ、私たちを必要としない AI の仕事を自分で回せるようになります。
成果。 御社のチームが、プラットフォームを端から端まで自力で動かします。
フェーズ 5 · チーム展開
御社向けに仕立てた AI チームを展開
AI チームを御社の部門・プロセス・用語に合わせて調整し、ValoStack を展開し、御社のチームが指揮できるよう育成します。
成果。 御社のクリーンなデータの上で動く、業界特化の AI チーム。それを指揮できるよう育成された、御社のチームとともに。
御社の人材
御社の人材は、どこに位置づけられるか
これは誰の代わりにもなりません。結果を伴う判断は、すべて御社の人材が持ちます。何をつくるか、何を出すか、何を約束するか。その判断から生まれる作業量を、AI チームが引き受けます。
御社の人材戦略と優先順位を定める
AI チームその優先順位に沿って実行する
御社の人材重大な意思決定を下す
AI チーム分析を添えて選択肢を整える
御社の人材リリースするものを承認する
AI チームレビューと QA のプロセスを回す
御社の人材顧客との関係を担う
AI チームサポートの量とフィードバックをさばく
御社の人材ブランドを定義する
AI チームブランドの規範を一貫して適用する
御社の人材が決める。AI チームが届ける。
監査に耐える仕組みによる品質ゲート御社の AI チームが自ら構築
ValoLab を選ぶ理由
経営層が ValoLab を信頼する理由
規制産業の買い手が、まず尋ねる問いは一つです。これを監査人にどう説明するのか。その答えは、構造そのものにあります。あらゆる操作が、仕組みによって統制され、記録され、レビューできます。
指針ではなく、仕組みによるガバナンス
ルールは、エージェントの外側にあるコードが強制します。エージェント自身に、選ぶ余地はありません。
詳細は投資家向けです
重なり積み上がる組織の記憶
ある案件が学んだことが、次の案件の出発点になります。事実にはどれも、その出どころが付いています。
詳細は投資家向けです
行動に移せる情報
外から来た主張はどれも、お手元に届く前に出典との突き合わせを通ります。
詳細は投資家向けです
品質ゲートのパイプライン
要件から本番まで、立ちはだかるチェックポイント。
詳細は投資家向けです
差し替えられる業界知識
別の業界へ移って変わるのは、AI チームが何を知っているかであって、どう組まれているかではありません。
詳細は投資家向けです
一度つくり、まるごと使い回す
次の案件は、前の案件が組み上げた組織から始まります。白紙からではありません。
詳細は投資家向けです
あらゆる操作に、完全な監査証跡
誰が、いつ、どの権限のもとで、何をしたか。
詳細は投資家向けです
御社の事業に合わせて構成モデルではなく、一つのチーム取り組みを重ねるごとに積み上がる
AI チーム
御社の AI チームができること
AI チームは九つの部門にわたり、そのどれもが、御社がすでに担っている機能に対応します。私たちはそれを、ひな型にではなく御社の仕事の進め方に合わせて調整します。稼働は、フェーズ 5 の展開と同時です。
プロダクトと戦略
要件をまとめ、ロードマップに優先順位を付け、価格モデルを組み立てます。
デザインと体験
インターフェースを設計し、コンテンツを書き、ブランドの一貫性を保ちます。
エンジニアリング
アーキテクチャを設計し、コードを書き、本番へとデプロイします。
品質とセキュリティ
コードをレビューし、パフォーマンスを試験し、セキュリティを点検し、コンプライアンスを検証します。
運用とデリバリー
生産を計画し、ベンダーを管理し、需要を予測し、運用を監視します。
カスタマーサクセス
ユーザーの導入を支え、サポートに対応し、フィードバックを集め、御社の業界に即した助言を行います。
財務とコンプライアンス
業績を分析し、リスクを見積もり、規制の変化を追います。
エグゼクティブオフィス
経営陣に日次で要点を伝え、求めに応じて調べ、業界で動いていることを追います。
マーケティングとグロース
キャンペーンを展開し、コンテンツを制作し、成長施策を検証し、成果を測ります。
第 1 層 · 組織第 2 層 · 領域第 3 層 · クライアント
ValoStack
ValoStack。重ねるほど賢くなる頭脳。
案件はどれも次の案件をよくします。そして、ご同意のないかぎり、そのどの部分も動きません。
案件はそのつど、御社の仕事が実際にどう回っているかを記録します。手順、判断、そしてその領域が拠って立つ規則です。記録にはどれも日付と、専門家の承認が付きます。
境を越えるのは、御社のデータではありません。ご同意のうえで、ValoStack に渡るのは、型と、検証済みの領域ロジックだけです。それが、案件から案件へと私たちが持ち運ぶ頭脳です。新しいパートナーは、それが他所ですでに学んだところから始められます。
御社のデータは、あくまで御社のものです。共有される強みとなるのは、パターンと検証済みの業務ロジックだけです。
これまでのすべての取り組みの学びを保ち、一つひとつの成果がどう導かれたかを説明する監査証跡を残す、AI チームです。
御社の環境の中に構築御社のものコードもエージェントも、御社のもの
御社のもの
プラットフォームは御社の形に合わせて組みます。部門の単位まで
プラットフォームは、フレームワークとしてお届けします。御社の中で実際に息づくその版は、御社のためだけに築かれたものです。
御社の部門
9 つの部門が、御社の実際の組織図に対応します。御社に要らない機能は、一つもありません。
御社のソースシステム
プラットフォームは、御社がすでに動かしているシステムにつながります。データはある場所から、そのまま取り出します。
御社の規制の文脈
領域レイヤーは、御社の法域と業界に合わせて構成されます。
もし私たちがいなくなったら？
データプラットフォームは、御社自身のクラウドの上で息づきます。フェーズ 4 の後は、御社のチームがそれを運用します。エージェントの定義は markdown ファイルであり、保管も、フォークも、拡張も御社の自由です。御社の業務が、私たちの存続に左右されることは決してありません。
プロダクトポートフォリオ
各製品がいまどこまで来ているかを、投資家に向けて書いています。それぞれが何のためにあり、どこまで築かれたか。六つがなぜ六つの基盤ではなく、統治された一つの基盤を分かち合うのかも書いてあります。だからこそ、次の製品は新しい会社ではなく、一度の展開で済みます。
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