既存システムが多く、最初に改善すべき業務が決まっていない
社内ツール、外注で作った仕組み、スプレッドシート中心の作業が並んでいて、どこから直すべきか順位付けされていません。
既存ソフトウェア診断 · 調査 → 調整 → AI 連携
AI に接続する前に、まず既存ソフトウェアを診断する
多くの会社にとって、最初の一歩は「すぐ AI を導入する」ことではありません。まず既存のソフトウェア、業務フロー、外部ベンダーが作った仕組みを棚卸しし、調整すべき箇所を見つけ、そのうえでどのシステムを AI に接続する価値があるかを判断します。
20 年
技術・製品・運用の意思決定に伴走してきた経験
大企業／スタートアップ／中小企業
あらゆる規模のチームの調達・データ・提供の制約を理解しています
米国 · 日本 · 台湾
複数市場のチームが意思決定の言葉と進行ペースをすり合わせる支援をします
適用シーン
AI の前に、すでに動いているソフトウェアを見る必要があります。
多くの会社には、既存システム、スプレッドシート、外部ベンダーが作った仕組み、そして一部の AI 利用がすでに混在しています。難しいのは、それらを一つの地図に載せ、何を調整し、何を AI につなぎ、何を今は触らないかを判断することです。
データには価値があり、外部に出せない境界もある
顧客データ、社内文書、見積、契約、業務ノウハウは、利用できる範囲、アクセス権限、人による確認方法をまず明確にする必要があります。
ChatGPT や Gemini は使っているが、社内システムにつながっていない
AI は社内に入り始めていても、ERP、HR、契約、見積、帳票データに触れられなければ、現場の仕事にはつながりません。
社内 IT、SI、経営層が異なる言葉で話している
SI、IT アウトソーシング、エンジニアリングチームが関わる場合こそ、アーキテクチャ、受け入れ基準、長期の保守責任、予算判断を、一つの共通した提供合意にまとめる必要があります。
サービス範囲
「既存ソフトウェアを動かすべきか、AI にどうつなぐか」を意思決定できる作業に分解します。
重要なのは、すべてのシステム変更を一度に終わらせることではありません。まず各選択肢を明確に分解し、何を先に行い、何を保留し、次の一歩を誰が担うかを判断できるようにします。
どのツールや業務フローから動かすべきか分からない
既存システムと業務フローを価値、頻度、データ成熟度、人による確認、リスクで順位付けし、まず検証可能な出発点を 1 つ選びます。
データを AI に使えるか、社内で合意が取れていない
データソース、機微な項目、権限、クラウドに出せる範囲、企業の境界内にとどめるべき範囲を整理し、議論できるデータ利用ルールにまとめます。
SaaS を買うか、API をつなぐか、自社環境に導入するか決めかねている
データ境界、レイテンシ、運用、調達、拡張の要件に応じて、クラウド、プライベート環境、現場導入の実現可能な選択肢を比較します。
試行は安くても、本番でコストが暴走しないか心配
SaaS のライセンス、API 利用量、クラウド費用、導入コスト、社内人員、保守を一つの比較表にまとめます。実際の効果は利用量と現場により評価します。
AI のワークフローを新たなブラックボックスにしてはならない
誰がどのデータを見られるか、誰が承認できるか、どの操作を記録すべきか、どの提案に人によるレビューを残すべきかを定義します。
ベンダー、IT、業務オーナーが共通の受け入れ基準を持っていない
経営層、社内 IT、エンジニアリングチーム、SI、ベンダーが、ペース、責任、提供の境界、検証できる次の一歩を確立できるよう支援します。
AI はあるが、ERP・HR・契約システムにつながっていない
多くの会社はすでに Gemini や ChatGPT を使っていますが、AI が社内の ERP、HR、契約データに届かなければ実務には乗りません。ERP 業務向けの社内 MCP を作るなど、既存システムを AI につなぐ方法を整理します。
進め方
診断からロードマップまで、明確な意思決定ポイントを保ちます。
各案件はまず、経営層が決定すべき問いを明確に書き出すことから始め、状況に応じて診断、意思決定メモ、試行段階のガバナンス、または長期的な伴走を組み立てます。
-
1
現状を診断
業務フロー、データソース、既存ツール、ベンダー、コスト、既知のリスクを棚卸しします。
-
2
意思決定メモを整理
実行可能な選択肢、リスク、コストの前提、データ境界、推奨しない事項を、経営層が議論できる文書にまとめます。
-
3
実行可能なロードマップを策定
最初に取り組むワークフロー、測定方法、レビューのチェックポイント、技術的な責任、進行ペースを定義します。
-
4
伴走と引き継ぎ
一定のペースで意思決定、リスク、提供状況を追跡し、社内チームやパートナーベンダーが保守を引き継げるようにします。
匿名化した実績
公開できる範囲のシナリオで、当社が扱うソフトウェア診断と AI 連携の課題をご説明します。
現場データ、人による確認、設備、帳票フローを棚卸しし、「AI をやりたい」を検証可能な単一の試行範囲に収束させます。
既存のプロダクトチームが、AI エージェント機能、データ権限、クラウド API のコスト、顧客導入の境界を評価できるよう支援します。
社内文書、契約、見積、ナレッジベースの案件を支援し、どのデータを使えるか、どのデータを企業が管理する環境内にとどめるべきかをまず定義します。
複数市場にまたがるチームが、経営層の期待、ベンダーの役割、進行ペース、長期の保守責任をすり合わせられるよう支援し、文化の違いが実行段階で初めて表面化することを防ぎます。
CTO Advisory を選ぶ理由
当社の判断は、実際に AI を稼働させた経験に基づいています。
貴社のソフトウェア診断と AI 連携の意思決定に伴走する同じチームの背後には、毎月 100 万米ドルを超える価値の企業意思決定を支える実運用システムがあります。当社の判断は、机上の空論ではなく、その規模で実際に AI を稼働させた経験から生まれています。
USD 1M+／月
当社の助言を支える実運用システムが扱う、毎月の企業意思決定の規模——判断は、この規模を実際に運用した経験から生まれています。
摩擦の少ないスタート
診断の予約はまだ早いですか？まずは診断シートで現状を棚卸ししましょう。
メールアドレスをご記入いただければ、診断シートをお送りします。まず社内で、事業上の課題、既存ソフトウェア、データの準備状況、導入の境界、推進できる体制を棚卸しし、そのうえで小さな agent、CTO 診断、または Omni Care の構築支援のいずれが適しているかをご判断ください。
よくある質問
よくある質問：まず協働の範囲と境界を明確に。
これはどのようなサービスですか？
Omni Care が提供する、経営層向けの技術的意思決定サービスです。既存ソフトウェア、業務フロー、データ境界、アーキテクチャ、コスト、セキュリティ、保守責任を、議論でき実行できるロードマップに整理する支援をします。
すでに IT・SI・エンジニアリングのチームがある場合でも必要ですか？
既存チームと協働します。この役割は既存チームを引き継ぐのではなく、目標、アーキテクチャ、責任、受け入れ基準の定義を支援し、社内外のチームが提供しやすくなるようにします。
コストや法務の結論をそのまま提示しますか？
試算やワークフローの提案を確定的な結果として提示することはありません。コスト、法務、監査は企業の状況と専門的な審査に基づく判断が必要であり、本サービスは意思決定の枠組みと追跡可能な技術的根拠を提供します。
最初の一歩に何を準備すればよいですか？
シナリオがまだ定まっていなければ、まずソフトウェア診断シートをご請求ください。すでに方向性がある場合は、改善したいワークフロー、現在使用しているツール、データソース、主な制約、意思決定者をご用意ください。
診断から始める
最初の AI ワークフローをどう始めるべきか、一緒に見極めます。
現在お使いのツール、データ境界、チームの状況、解決したいワークフローをお聞かせください。まず無料の診断シートを請求することも、初回診断を直接予約することもできます。貴社の状況に応じて次の一歩をご提案します。