AIネイティブな基幹システムと組織を、最短で構築する。
業務のやり方と基幹システムの両方を、AIを前提に作り直す。 設計から運用までを、一気通貫で伴走します。
データ活用の価値が非連続に上がり、ソフトウェア実装のコストが急速に下がった
なぜ今、基幹システムを作り直すのか。答えはシンプルです。2つの経済シフトが同時に起き、業務と個社仕様の基幹システムへの投資は、損益分岐点をすでに越えています。
図 2つの経済シフトの交差（概念図）。損益分岐点はすでに越え、差はこれから開きます。投資の損益分岐点を、越えた
基幹システムを、5ヶ月・1,500万円で本番稼働
基幹業務システムのAIネイティブ開発
物流業複数の基幹業務（配車・請求・勤怠・顧客管理）が個別のExcelと手作業で運用されていた状態から、要件書を起点にしたAI中心の開発で本番稼働まで到達しました。終了後は、システムとあわせてAIネイティブ実行能力が残っています。
AIネイティブ共創プラットフォーム
大学研究機関複数の情報源（Stock・Slack・Google Drive・組織ポータル）が個別管理されていた状態から、3層構造（データ基盤 → AIエージェント基盤 → アプリ）を設計・構築しました。内製化伴走型の契約で、1年後の自立的な開発体制への移行を見据えて進行中です。
行政のAIネイティブ化アドバイザリー
行政機関AIを前提とした行政運営への移行を、単発の施策導入ではなく組織全体の変革として支援するアドバイザリー契約です。ビジョンの策定から、現場が迷わず活用するための制度・人材・調達の設計までを継続的に伴走しています。
私たち自身が、AIネイティブで経営しています
数字はすべて自社の実測です。戦略・財務・調査・ドキュメントの各AIエージェントが自律稼働し、このサービスで提供する型の作り方・検証設計を、自ら日常的に実践・検証しています。初回面談では、この環境をそのままデモできます。
ツールの導入ではなく、組織がAI前提で滑らかに動く状態を作る
特定のAIツールを導入することがゴールではありません。組織そのものがAIで回り続け、ベンダーに頼らずに自走できる状態を作る。業務を「一度作って終わる成果物」ではなく「組織の中で回り続ける流れ」として設計し、データの蓄積と改善が時間とともに積み上がっていく構造を残します。
AIネイティブとは、改善が積み上がるサイクルが回り続けている状態
AIネイティブとは、現場の状況がデータ化され、AIが実行し、結果が現場に還元され、改善が積み上がるサイクルが回り続けている状態を指します。ツールをたくさん使うことではありません。
⑤ 改善は ① データ化へ戻り、回すたびに次の実行が上手くなります。情報が循環するだけでは足りず、AIが実行し、改善が積み上がるところまで回って初めて真の競争優位性に繋がります。
基幹システムの構築にとどまらず、組織・プロセス・定着まで支援する
AIネイティブ化は、システムを入れ替えるだけでは完成しません。組織側の変化と、自走できる運用体制までを一体で支援します。
組織・人
- AI人材の採用要件定義・選考支援
- 経営層・現場のAI活用育成
- AI活用を前提にした役割・評価設計
プロセス・実装
- AIエージェント構築
- ワークフロー構築
- 現場のデータ化
- データ基盤構築
定着・自走
- 御社運用への移管支援
- 継続運用（マネージド）
- AIエージェント基盤の運用・改善の仕組みづくり
どの領域も単体でご相談いただけます。多くのプロジェクトは業務のAIネイティブ化（プロセス・実装）から始まり、定着・自走の支援へ進みます。
基幹システムを、AIが動く前提で作り直す
使いづらい
10年前の設計のまま。現場は回避策で運用している。
データが取り出せない
ベンダー独自の構造で、他システムとの連携もAI活用も進まない。
細かい調整もベンダー頼み
小さな変更に見積もり・数週間。機動力を失っている。
パッケージは業務に合わない
受注生産など標準でない業務は、システムに業務を合わせられない。
フルカスタムはロックイン、パッケージは業務不適合。この二択しかなかった領域を、AIによる開発・保守の限界費用の低下が変えつつあります。個社の業務に合わせたシステムを、AIが動く前提の構造で構築します。
進め方は、周辺から段階的に、一括リプレースは行いません。帳票・データ連携・二重入力の解消など、業務を止めないところから入り、効果を確認しながら基幹の中心部を段階的に置き換えます。パッケージで足りる場合は、その旨を正直にお伝えします。
契約を終えても、業務が止まらない構造でお渡しします
安全とAI活用は、対立しない
「使わせない」ではなく、「安全に使う設計を先に固める」。権限・契約・監督・記録の4点を設計段階で織り込むことが、徹底活用の前提です。
アクセス権限
誰が・どのAIが・どのデータに触れられるかを明確にします。権限の設計が、活用範囲の設計そのものです。
データの境界
入力した情報がAIの学習に使われない契約・設定を確認します。社外に出てよい情報の線を先に引きます。
リスク別の監督
顧客情報・財務情報を扱う業務ほど、人の確認を厚くします。全件確認ではなく、リスクに応じた例外設計です。
記録と監査
AIが何をしたかログを残し、後から検証できるようにします。監督責任を仕組みとして支えます。
IGSAは、業務もシステムも両方できて、自ら実践し、囲い込まない
業務もシステムも、両方できる
業務改革コンサルorシステム開発会社という従来の二分法を超え、業務とシステムを一体で設計・実装します。
松尾・岩澤研究室発の技術基盤
東京大学松尾・岩澤研究室発のAI企業として、最先端のAI技術と実践知をベースに、クライアントの課題に向き合います。
自社実践で得た生きた知見
自分たちで日常的にAIネイティブに経営・開発しているからこそ、どの階層まで自律化するか、人間の介在をどこに配置するかという生きた知見を移植できます。
囲い込まない設計
データとドキュメントは御社の手元に、ソースコードは目的に沿った改変権限をお渡しします。運用ノウハウもエージェント基盤に形式知化されるため、いつでも移管できる状態が保たれます。契約が続く理由は、囲い込みではなく、改善が速く回り続けることだと考えています。
設計から実装、運用まで、一気通貫で入る
大きなインパクトへの道筋を描き、その第一歩を、確実に回る範囲で作り切る。IGSA Xの関わり方の根幹となる3つの考え方です。
大きな構想と、確実な第一歩
はじめに全体像を描きます。現在地と、AIネイティブ化によって到達する状態を明らかにします。そのうえで、全体へは一気に向かわず、短期間で成果を出せる範囲から着手します。最初の成果は、展開の足がかりです。他の業務への広がりと、大きな変化へ向かう道筋も、設計段階で併せてお示しします。
業務とシステムを一体で構築する
私たちは業務改革コンサルティング会社でもなければ、システム開発会社でもありません。業務プロセスとシステムの両方を、同じプロジェクトの中で同時に設計し、同時に実装します。業務とシステムは同時に進化するため、片側だけでは変わらないからです。
自走できる状態まで伴走する
作って終わりにしません。改善が積み上がる循環に載せ、御社の中にAIネイティブな組織とプロセスが残る状態を作ります。運用を御社チームに移すか、IGSAが継続して担うかは選べて、どちらでもいつでも移管できる状態を保ちます。
5つのフェーズで、設計から運用まで
システムは初日から御社の資産として作ります。フェーズで移っていくのは所有権ではなく、運用の主導権です。運用を御社チームに移すか、IGSAが継続して担うかは Phase 4 で選べます。どちらを選んでも、いつでも移管できる状態を保ちます。
Phase 1（150万・2ヶ月）で始められます。成果物を確認してから、Phase 2以降を判断できる契約構造です。運用の手順や判断基準はエージェント基盤に形式知化されるため、IGSA運用を選んだ後からでも、御社運用への切り替えはいつでも可能です。
成果物単位の定額で、人月見積もりはしません
費用の中心は、AI基盤の構築とAIの稼働コストです。従来のような人数×期間の見積もりではなく、何がいつ手に入るかを成果物単位でご提示します。
各フェーズは独立に区切って契約します。Phase 1 の成果物を確認してから、Phase 2 以降のスコープと定額を合意します。人月・人日での見積もりは行いません。
従来型SIとの比較（基幹システム級・実績ベース）
はじめ方（3ステップ）
お問い合わせ
課題・スコープをヒアリング
Phase 1提案
対象範囲を合意
Phase 1開始
2ヶ月で設計を固め、Phase 2以降を判断
5分で、御社業務のAIネイティブ度を診断
AIネイティブ度診断ツール「ものさし」なら、25問に答えるだけで、貴社の組織と事業がどこまで AIネイティブに進化できる状態かを診断します。結果からおすすめの着手領域をIGSA XのAIエージェントがご提案、会社の未来もAIと覗けます。
※本診断は現在ベータテスト中です。内容や結果は今後も改善を重ねていきます。
アプリ内からフィードバックを送れますので、ぜひ積極的にお寄せください。
まずは一度、ご相談ください
投資の損益分岐点は、すでに越えています。 現状の課題や方向性をお聞かせください。IGSAから課題整理とアプローチのご提案をいたします。