01
本当に効果が出るのか
「数字が動かなかったら、稟議を通した自分の立場がない」
OUR ANSWER
最初にお渡しするのは提案書ではなく「成果指標」の整理です。何が動いたら成功で、何が動かなかったら撤退するか。この線を最初に引きます。
LinnoEdge
AI時代のシステム開発 × 活用支援
AIと人間の協働を、
AIと人間の協働を、
設計する。
AIエージェントが自律的にコードを書き、レポートを生成し、業務を回す時代になりました。開発コストは4分の1になった。それは事実です。
でも、50代の営業所長は項目名が変わっただけでシステムを使わなくなる。電話をかけてフォローして、隣に座って教えて、ようやく動き出す。AIが賢くなっても、この泥臭さは変わりません。
だから、AIに何を任せて、どこは人間が判断するのか。その線引きの設計が、今いちばん必要なことだと考えています。
その設計を、30分で一緒に始めるのが、リノエッジの「壁打ち」です。壁打ちの後に、ラボ型開発が必要になる方もいれば、研修だけで十分な方もいます。まず話してみませんか。
The Difference
AIエージェント時代に、成果が出る会社と出ない会社の違い
AIは「使うもの」から「一緒に働くもの」に変わりました。Claude Code、Cursor、Microsoft Copilot——AIエージェントが自律的にファイルを読み、コードを書き、業務を判断する時代です。
問題は「AIを使っているか」ではなくなりました。「AIにどこまで任せるかの線引きができているか」——これが、成果の分かれ目です。PoCで終わらせない。エージェントが実際の業務で動いている状態まで持っていけるかどうか。
ある会社では「水曜はAI以外やるな」と業務命令を出しました。真面目な社員ほど従来の仕事を優先するから、強制しないと新しい働き方に移行しない。結果、各自がClaude Codeで自分の業務に合った自動化を作り始めて、一気に加速しました。強制したから動いたわけではないと思っています。その前に「何をAIに任せるか」の整理があったから、命令が機能した。
別の製造業の会社では、現場に1日張りついて、普段の見積もり画面をそのまま再現してシステムを作りました。モダンなUIにした瞬間に使われなくなる。年齢でくくりたくはないですが、50代、60代の方は画面が変わること自体に嫌悪感を持つ人もいます。
一方で、AIエージェントが効率を30倍にした現場では、別の問題が噴出しました。便利になりすぎたことで商品の仕入れが追いつかなくなった。AIが自動で処理する範囲が広がったことで、人間がチェックすべきポイントが見えにくくなった。
Key Insight
共通しているのは、AIが動き始めた後の設計ができていなかったことです。
業務フローが誰の頭にも整理されていない。判断基準が言語化されていない。AIエージェントに任せる前に、まずそこを整理する必要がある。この「AIの前の整理」を一緒にやれる相手がいるかどうか。それが、動くかどうかの分岐点だと感じています。
こんな光景、御社でも起きていないでしょうか。
Common Pitfall
よくある失敗パターン
- 導入したが現場に浸透しない
- ツール選定で止まる
- 研修を仕組みに落とさずに終わる
生産性向上
+5%
LinnoEdge Way
リノエッジ方式
- 業務フローに組み込む
- 現場で動く仕組みを作る
- 成果が数字で見える
生産性向上
+40%
3 Concerns
AIに手を出すとき、頭をよぎる3つの不安
AIエージェントを本格的に入れようとしたとき、こんなことが頭をよぎることはないでしょうか。
02
社内にわかる人間がいない
「相談できる相手が社内にいない。外部コンサルは高いし、売り込みも嫌だ」
OUR ANSWER
30分の壁打ちは、そのためにあります。依頼するかどうかは話した後に決めてもらえれば構いません。技術用語を並べた説明はしません。御社の業務の言葉で話します。
03
失敗したときの責任は誰が持つのか
「判断の責任は、最終的に自分に返ってくる」
OUR ANSWER
だから、小さく始めます。1つの業務・1つのチームで先に動かす。撤退ラインを決めておき、失敗しても傷が浅いように設計します。
Next Steps
30分の壁打ちの後、自然な次の一歩は状況によって違います
御社が今どこで止まっているかによって、壁打ちの後に自然に見えてくる次の一歩が変わります。
以下のどれか、あるいは「今じゃない」「他社の方が合う」という結論に、話の中で自然にたどり着きます。
Situation A
A
すでにAIを配ったが、現場が動いていない
ChatGPT や Copilot、Gemini のアカウントを全社に配ったが、実際に使っているのは一部の人だけ——このパターンが今いちばん多いです。
まず、配ったツールを誰がどう使っているかを1週間観察するところから始めます。使われていない理由を聞いていくと、ほぼ毎回、ツールではなく業務フローの問題に行き着きます。何を誰が判断していて、どこがAIに任せられて、どこは人間が引き取る必要があるのか。この整理をした上で、「任せる範囲」を1業務だけ決め直します。
上流の業務整理から入れる「当社PM参画ラボ」(リノエッジの日本人PMが御社PMと連携して動くラボ型開発体制)、または階層別AI研修で社内の運用力から底上げする選択肢。
Situation B
B
これから本格導入を考えている
稟議を通す前に整理するのは、成果指標だけじゃないです。誰が判断して、誰がチェックして、うまくいかなかったら誰が止めるのか。この役割の設計が先にないと、成果指標を決めても現場は動きません。
撤退ラインを最初に決めておくと、うまくいかなかった場合でも傷が浅いうちに方向転換できます。「やってみないとわからない」という言葉で投資判断をぼかさずに、数字で報告できる状態を稟議前に作ります。
要件定義・設計の段階から一緒に動ける「当社PM参画ラボ」で実証から始める、あるいは経営層向けAI研修で社内の合意形成から整える。
Situation C
C
新規に業務システムを作り直したい
AIエージェントを使えば、以前なら2000万円かかっていた開発規模が、500万円程度で作れる感覚はあります。ただし、それは開発費の話です。現場に定着させるまでの工数は、開発費よりもかかります。
現場に行って、後ろで1日仕事を見させてもらう。どんな画面で、どんな順番で、何を判断しているかを理解する。そこから、AIに任せていい作業と、人が判断しなければいけない作業を切り分けます。
御社専属の開発チームをベトナムに持つ「通常ラボ」または「ITディレクター日本常駐ラボ」。
入り口がどこでも、最終的に目指すのは同じ状態です——AIと人間が役割を持って動いている現場。そこまでの道のりは、御社の状況によって変わります。
まず測ってみる
いきなり相談する前に、その場で測ってみる
壁打ちまでは気が重い、という方へ。御社がいま動くべき状況なのか、どのくらいコストが変わるのか。その場で測れる無料ツールを2つ用意しています。結果を持って壁打ちに来ていただくと、話が早く進みます。
Start Here
AIが御社で「止まっている理由」は、
話してみないと分かりません。
AIに投資した。でも現場が使っていない、成果が数字で見えない——その原因はAIの性能ではないことがほとんどです。30分の壁打ちで「いまどこで止まっているか」を聞いて、次の一歩を一緒に考えます。提案書より先に話します。
「合わないと思ったら、
正直にそう言います。」
正直にそう言います。」
1
30分の壁打ちを予約する。事前準備はいりません。いまどこで止まっているかを話してもらうだけで十分です。
2
状況を聞いて、出発点を一緒に整理する。AI活用支援がそのまま合うこともあれば、まず研修から、ということもあります。
3
フィットすれば、次のステップを具体化する。合わないと思ったら正直に言います。より合うやり方を一緒に考えます。
話す相手
原田 祥吾
代表取締役 — 株式会社リノエッジ・ホーチミン市
今、自分の会社をAI実装の実験台にしています。経営のほぼ全部をAIと組んで回す試みを始めて数ヶ月。一日の仕事でAIを使わない時間の方が少なくなっています。
何が動いて、何が動かないか——自分たちで先に試して、先に失敗してから御社に持っていく。それが原則です。
FAQ
AI時代のシステム開発・活用支援に関するよくあるご質問
Q01 リノエッジに壁打ちを申し込むと、その後はどういう流れになりますか?
30分の壁打ちで御社の状況を聞き、自然な次の一歩を一緒に見つけます。多くの場合、ラボ型開発(専属チーム)または階層別AI研修につながります。話した結果「今じゃない」「うちは他社の方が向いている」となることも、それはそれで正直な結論だと思っています。
Q02 AIエージェントを活用すると、開発費はどのくらい変わりますか?
開発費は下がります。以前なら2000万円かかっていた規模が、500万円程度で作れる感覚はあります。ただし、現場に定着させるまでの工数は変わりません。AIで速くなった分は、品質チェックと仕組みの改善に回しています。
Q03 AIを入れたのに現場が変わりません。何が原因ですか?
多くの場合、「どこまでAIに任せるか」の線引きが曖昧なまま運用が始まっています。AIが自動処理した結果を誰がチェックするのか、判断が必要な場面でどう人間に戻すのか——この設計が抜けていると、AIが動いていても現場の成果に繋がりません。
Q04 階層別AI研修だけの依頼も可能ですか?
可能です。4つの研修は単独でも実施できます。役員向けだけ、あるいは新人研修に組み込む形での依頼も対応しています。研修後にラボ型開発の相談につながるケースもありますが、研修単独で完結する形でも問題ありません。
Q05 研修の講師は誰ですか?
階層別AI研修プログラムは、設計者である COO 内田伸(うちだ しん)を中心に、代表の原田、開発リードのダンなど、現場を知る幹部メンバーが、御社の階層と状況に合わせて講師を担当します。全員が自社の経営や開発でAIを日常的に使っている人間です。日本語・英語どちらにも対応できますので、グローバル拠点や外国籍メンバーを含む研修にも使えます。
内田伸（うちだ しん）
COO / 研修プログラム設計者
IT業界35年以上。医療システムから始まり、ネスレ・メルセデスベンツ・エコリング・OCN など大手企業のシステム開発を経て、現在はAIを組み込んだ業務設計・システム開発のプロデュースを担っています。
Q06 研修の所要時間と費用を教えてください。
1研修あたり60分が基本コマです。費用は5万円〜（対象人数・カスタマイズの範囲によって変わります）。まず30分の壁打ちで状況を聞いた上で、見積もりをお出しします。
Q08 なぜベトナムでAI開発をするのですか?
正直に言うと、コスト目的だと思われることが多いです。実際にコストは安い。でもそれだけなら、2〜3年で他の国に抜かれます。ホーチミンに15年拠点を置いて、日本企業の文脈を理解したチームを地道に育ててきました。今は、AIと人間の役割分担を設計できるチームとしての価値を積み上げています。コストは入口で、それだけで終わらせるつもりはありません。
Q09 AI活用で失敗する企業に共通するパターンはありますか?
「AIを入れること」が目的になっている場合です。AIが自動処理を始めたのに、その結果を誰もチェックしていない。判断が必要な場面でAIの出力をそのまま通してしまう。僕が見てきた範囲では、うまくいっている会社はAIに任せる範囲と人間が判断する範囲を明確に設計していました。入れた後の設計が、入れる前の選定より大事だと思っています。
Q10 壁打ちの後、ラボ型開発を選ぶとどうなりますか?
御社専属の開発チームをベトナムに持つ「ラボ型開発」に移行します。3体制から選べます:
- 通常ラボ: 御社PMがベトナム側ITディレクターに直接指示。オフショア経験者向け
- ITディレクター日本常駐ラボ: ベトナム人ITディレクターが日本に常駐、日本語でやりとり。海外チーム初心者向け
- 当社PM参画ラボ: リノエッジの日本人PMが御社PMと連携。上流の要件定義から手伝ってほしいケース向け