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Business × IT × AI

AI × ITで、
ビジネスの「変える」を実現する。

ITコンサルティングとAIプロダクトで、
企業の業務・サービス・ビジネスを変革します。

ITコンサルティングについてAIプロダクトを見る

Consulting & Technology

  • ITコンサルティング
  • DX / 業務改革
  • AI導入支援
  • Salesforce
  • AWS
  • Heroku
  • アジャイル開発
  • API / データ連携

Challenges

こんな課題を、
抱えていませんか？

変革が進まない理由は、技術そのものではないことがほとんどです。
業務のどこに、どんな非効率が生まれているのか。
私たちはまず、その一点を明らかにするところから始めます。

業務がExcelやメールに分散している

同じ情報が複数のファイルに散らばり、どれが最新かわからない。集計と転記だけで、担当者の時間が消えていく。

申請・承認に時間がかかる

紙とハンコ、あるいはメールでの依頼と催促。プロセスが可視化されていないため、どこで止まっているかも追えない。

蓄積された情報を活用できていない

データは社内にある。しかし探せない、つながらない、意思決定に届かない。資産が資産として機能していない。

システムが複雑化している

増改築を重ねた結果、連携が絡まり、保守コストだけが膨らむ。新しい施策を打とうにも、まず既存の解きほぐしが必要になる。

DXを進めたいが、何から始めればいいか

経営からの期待はある。ツールの情報もある。だが自社の業務のどこに当てるべきかが決まらず、検討が止まってしまう。

AIを導入したいが、活用方法がわからない

AIで何かできそうだ、という感触はある。しかし自社のどの業務で、どれだけの効果が出るのかが描けない。

ひとつでも当てはまるなら、それは技術の問題ではなく、業務設計の問題かもしれません。

私たちのアプローチを見る

Our Approach

課題を理解し、
未来のかたちを共につくる。

私たちは、システムをつくることを目的にしていません。現状を深く理解し、あるべき業務を設計し、テクノロジーで実装し、変革を続ける。この4つを、ひとつのチームで、途切れさせずに担います。

  1. 01

    Understand

    現状を理解する

    業務の流れ、データの在り処、現場の実感。ヒアリングと業務分析から、課題の構造そのものを描き出します。

  2. 02

    Design

    理想を設計する

    あるべき業務プロセスとサービスの姿を定義。何を止め、何を自動化し、何に人が集中するかまで含めて設計します。

  3. 03

    Build

    実装する

    Salesforce、AWS、クラウド、AI。目的から逆算して技術を選定し、アジャイルで素早くカタチにします。

  4. 04

    Transform

    変革し続ける

    つくって終わりにしない。利用状況とデータをもとに改善を重ね、ビジネスそのものの変革へつなげます。

提案書を渡す関係ではなく、
同じテーブルで考える関係へ。

Understand から Transform まで、ひとつのチームで担います。

Services

相談から実装、その先まで。

コンサルティング、開発、AI。私たちはこれらを別々のサービスとしてではなく、ひとつの変革プロセスとして提供します。だから、提案と実装の間に断絶が生まれません。

IT Consulting

ビジネス課題から、変革の道筋を描く

「何を導入するか」の前に、「何を変えるべきか」を定めます。業務分析から実行計画まで、経営と現場の両方が納得できる道筋を設計します。

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  • システム導入
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  • AI導入支援

解決できること
— 検討が進まないDXに、着手できる第一歩をつくる

Technology

構想を、動くシステムに変える

設計した業務を、実際に回るシステムとして実装します。クラウドを前提に、拡張性と運用のしやすさを両立した構成を選定します。

  • システム開発
  • アジャイル開発
  • AWS
  • Salesforce
  • Heroku / Cloud
  • API / データ連携

解決できること
— 分断されたシステムとデータを、ひとつの業務基盤に統合する

AI

AIを、日々の業務に組み込む

実験で終わらせません。どの業務のどの工程にAIを置けば効果が出るかを見極め、既存システムとつなぎ、運用に乗せるところまで伴走します。

  • AI導入支援
  • AI業務活用
  • AIエージェント
  • 業務自動化
  • AIプロダクト
  • 社内データ活用

解決できること
— 属人化した判断と作業を、再現可能な仕組みに変える

Products

AIとクラウドで、
仕事のあり方を変える。

現場の課題から生まれた自社プロダクト。導入したその日から、これまで人が担っていた一次対応・確認・記録が、仕組みに置き換わります。

Product 01 — AI

OmniDeskbot

電話・メール・LINE・Instagram・Amazon。バラバラだった顧客対応の窓口をひとつのワークスペースに統合し、AIが一次対応から記録までを担います。

Problem
チャネルごとにツールも担当も分断され、応対履歴が残らない。電話は取りこぼし、記録作業に時間を奪われる。
Automate
着信の一次対応とシナリオ対話、メール・DMの下書き、応対後の要約と起票、満足度調査、多言語での応答。
Impact
オペレーターは判断が必要な対応に集中でき、ナレッジは自己学習RAGに蓄積されて次の応対に効きます。
  • 40+対応言語
  • 99%SLA 稼働率
  • 最短48h本番稼働まで

適した企業 — EC・通販など複数チャネルで顧客対応を行う企業、多言語対応が必要な事業者、サポート体制の拡大に人員増で対応しきれない企業

製品サイトを見る
Product 02 — AWS

CC VirusScan

S3バケットへのアップロードをトリガーに、自動でマルウェアをスキャン。運用者の手を煩わせず、重要データを守り続けるフルマネージドサービスです。

Problem
外部からファイルを受け取るS3に、対策が入っていない。自社開発すればOS更新・定義更新・障害対応が延々と残る。
Automate
アップロード／更新の検知とスキャン、感染ファイルへのタグ付与、隔離バケットへの移動、Slack・メール・SNSへの通知。
Impact
スキャンはお客様のAWS環境内で完結するため、機密データが外部に出ません。監査用の月次レポートも自動で揃います。
  • 最短15分導入から保護開始
  • ゼロインフラ運用負荷
  • 外部送信なし自社環境内で完結

適した企業 — 外部からのファイルアップロードをS3で受け付ける企業、コンプライアンス上データを外部SaaSに送信できない企業、複数AWSアカウントを横断して管理したい情報システム部門

製品サイトを見る

検知エンジン：ClamAV + YARAルール ／ AWS Marketplace からワンクリック導入

Case Studies

何を導入したか、ではなく、
何が変わったか。

私たちが語るべきなのは、採用した技術の名前ではありません。その前と後で、お客様の業務がどう変わったのか。3つの変革をご紹介します。

製造業 — 営業・顧客情報の統合

Salesforce業務分析データ統合

Before

顧客情報が営業部門ごとのExcelと個人のメールに分散。担当者が変わるたびに履歴が失われ、経営が全体像を把握できない状態でした。

Transformation

まず営業プロセスを可視化し、本当に必要な項目だけを再定義。そのうえでSalesforceを軸に情報を集約し、基幹システムとAPIで連携。入力負荷を増やさない設計にしました。

After

顧客情報が一元化され、担当交代時の引き継ぎコストが大幅に低減。経営判断に必要なデータが、その日のうちに揃うようになりました。

▲60%報告資料の作成時間
即日案件状況の把握

サービス業 — クラウド移行と運用の自動化

AWSCloudAPI連携

Before

オンプレミス環境の保守に人手が取られ、繁忙期にはリソースが足りず、新しい施策に着手する余力がありませんでした。

Transformation

移行そのものを目的とせず、業務のピークとデータの流れを分析。AWS上に拡張可能な構成を設計し、監視とバックアップを自動化。運用手順もあわせて再設計しました。

After

繁忙期にも安定して稼働し、運用工数を削減。空いた時間を、新サービスの企画と改善に振り向けられるようになりました。

▲40%運用工数
99.9%稼働率

新規事業 — MVP開発によるサービス検証

アジャイル開発MVPユーザー検証

Before

新サービスの構想はあるものの、要件が固まらず社内検討が長期化。市場に問う前に、時間だけが過ぎていました。

Transformation

検証すべき仮説をひとつに絞り込み、最短2ヶ月でユーザーが実際に触れるMVPを開発。リリース後は利用データをもとに、優先度を毎スプリント見直しました。

After

机上の議論では見えなかった本当のニーズが明らかになり、投資判断のスピードが向上。不要な機能を作らずに済みました。

2ヶ月MVPリリースまで
2週間改善サイクル
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Why CoCreation

なぜ、共創サービスなのか。

コンサルティング会社でも、開発会社でもない。課題の定義から実装、その後の変革までを、同じチームで担い続けられること。それが私たちの立ち位置です。

01

Business×Technology

ビジネス課題から考える

技術ありきの提案はしません。事業として何を達成したいのかを起点に、必要な手段だけを選びます。

02

Consulting×Development

実装まで、責任を持つ

提案書で終わりません。設計した業務を自分たちで実装するからこそ、実現できる案だけを提案できます。

03

AI×Cloud

組み合わせて解く

AI、AWS、Salesforce。単体で語らず、既存資産とつなぎ合わせて、業務全体として成立する構成を設計します。

04

Agile

小さく速く、確かめながら進む

最短2ヶ月でユーザー検証可能なMVPを開発。想定と現実のズレを早く見つけ、手戻りのコストを最小化します。仕様書の完成度ではなく、動くものでの合意を重ねます。

05

Co-Creation

同じチームとして、未来をつくる

発注者と受注者ではなく、ひとつのチームとして。お客様の業務を深く理解している方々と、私たちの技術を持ち寄ってはじめて、本当に使われる仕組みが生まれます。社名に「共創」を掲げているのは、それが手段ではなく前提だからです。

Development Process

アイデアを、素早くカタチにする。

時間をかけて完璧な仕様書をつくるより、早く動くものをつくって確かめる。私たちは、この順番のほうが確実だと考えています。

  1. 01

    現状分析

    業務の流れとデータの実態を把握する

  2. 02

    課題定義

    解くべき課題をひとつに絞り込む

  3. 03

    対応策

    検証したい仮説と実現方法を設計する

  4. 04

    MVP開発

    最短2ヶ月で、実際に触れるものをつくる

  5. 05

    ユーザー検証

    現場に使ってもらい、事実を集める

  6. 06

    改善

    優先度を見直し、次のサイクルへ

04〜06 を繰り返しながら、プロダクトを育てていきます

2ヶ月

最短2ヶ月で、ユーザー検証可能なMVPを。

長期の開発計画に投資する前に、まず市場と現場の反応を確かめる。小さく速く出して学び、確信を持ってから本格投資に進む。このやり方が、結果として最も早く、最も無駄がありません。

Recruit

つくる人が、
会社そのものです。

Technology×People×Challenge

私たちの仕事は、お客様の課題を理解するところから始まります。
だから求めているのは、技術が好きで、その先にいる人の業務にまで関心を持てる人です。
大手企業のDXプロジェクトから、自社AIプロダクトの立ち上げまで。
手を挙げれば、任される環境があります。

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AI・新規プロダクト

自社AIプロダクトの企画・開発。何をつくるかから関われます。

Cloud / AWS

クラウド設計から運用自動化まで、構成を任される役割。

Salesforce

コンサルから実装まで。業務を理解した上での設計が求められます。

アジャイル開発

短いサイクルで検証と改善を回す、MVP起点の開発チーム。

あなたのビジネスを、次のステージへ。

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