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内製化支援｜システム開発の、いちばん深い関わり方
AI導入を、内製化まで
原田祥吾｜株式会社リノエッジ 代表取締役・ホーチミン在住。日本人PM＋ベトナム専属チームで、システム開発と内製化の伴走をやっている会社です。本文の「効率30倍」の現場も、僕たちの仕事の一つです。
AI導入を、内製化まで
伴走で設計する。
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。開発コストが4分の1になる。そんな現場を、僕たちは実際に見てきました。
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。
リノエッジのAI内製化支援は、独立した商品というより、システム開発の「関わり方」のいちばん深い形です。納品して終わりにするか、運用の引き継ぎまでか、内製化まで伴走するか——その一番奥にあたります。線引きの設計からAIエージェントの本番稼働、御社チームだけで回せる状態までを伴走します。AI専任を置けない規模の会社にこそ、丸投げでも独学でもない道があると考えています。
その最初の一歩が、30分の「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。
原田祥吾｜株式会社リノエッジ 代表取締役・ホーチミン在住。日本人PM＋ベトナム専属チームで、システム開発と内製化の伴走をやっている会社です。本文の「効率30倍」の現場も、僕たちの仕事の一つです。The Difference
AI導入が失敗する原因は、ツールの性能ではありません
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。
The Third Way
「内製か、外注か」——AI導入は、この二択がいちばん失敗します
AIを本格的に入れようとすると、たいてい「外部に頼むか、社内でやるか」の二択で議論が始まります。でも僕たちが見てきた限り、うまくいかない原因はだいたいこの二択の中にありました。
丸投げ外注——動くものは来る。でも、何も残らない
ベンダーに任せれば、システムは納品されます。ただ、AIは「作って終わり」ではなく「運用しながら調整するもの」です。業務が変わるたびに見積もりを取り、精度が落ちても社内の誰も気づけない。数年後に残るのは、中身のわからないシステムと、抜けられない保守契約です。
完全内製——その「1人」が、採用できない
「AI人材を採ればいい」と言うのは簡単ですが、僕たちの周りでも、求人を出して簡単に採れたという話はほとんど聞きません。仮に採用できても、その1人が辞めたら全部止まる。属人化のリスクをAIで減らしたかったはずなのに、「AIがわかる人に依存する会社」が出来上がってしまう。本末転倒です。
伴走型の内製化——作るのは一緒に。回すのは、御社で
リノエッジの日本人PMと専属開発チーム（ベトナム）が、業務の整理からAIエージェントの本番稼働までを一緒に作ります。並行して階層別AI研修で「使う側」を育て、運用を御社チームが引き取れる状態まで伴走する。最後に残るのがベンダーへの依存ではなく、御社の中で回り続ける仕組みであること。ここをいちばん大事にしています。
人を大事にすることと、人に依存しないことは、矛盾しない。
「属人化を避けたい」と言うと、もしかすると冷たく聞こえるかもしれません。でも実際は真逆です。特定の1人に頼る体制は、その人が休めない・辞められない体制でもあります。一緒に働く人を信じているからこそ、その人に全部を背負わせたくない——だから仕組みにする。AIの内製化も同じで、「AIがわかる誰か」を育てて終わりではなく、その人がいなくても回る仕組みが御社の中に残った状態をゴールにしています。これは僕たちがリノエッジの経営でも実践している原則です。そして、今、仕組み化でその実現のハードルは下がってきていると実感しています。
この「内製化まで伴走する」は、僕たちの中では独立した商品ではなく、システム開発の関わり方の、いちばん深い形です。納品して終わり／運用の引き継ぎまで／内製化まで伴走——どこまで御社の中に残すかという選び方は、業務システムでもモバイルでも、どの開発でも同じです。
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。
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ラボ型開発で実証から始める、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ラボ型開発。体制のパターンはシステム開発ページで説明しています。
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。
Process
AI内製化支援の進め方——最初の30分から、内製移行まで
どのステップも「次に進むかどうか」を御社が判断してから進みます。契約で縛って引きずるやり方はしません。
1
30分の壁打ち（無料）
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。売り込みはしません。「今じゃない」「他社の方が合う」という結論も、正直に言います。
2
業務の観察と整理
現場に1日張りついて、誰が・どの画面で・何を判断しているかを見ます。AIに任せる範囲と人間が判断する範囲の線引きは、資料ではなくここで決まります。
3
小さく作って、動かす
1つの業務・1つのチームに絞って先に動かします。成果指標と撤退ラインを最初に決めておくので、うまくいかなくても傷が浅いうちに方向転換できます。
4
本番稼働と定着
数字が動いたら範囲を広げます。現場が使い続けられる画面・運用フローまで作り込むのはこの段階です。AIが動いていても現場が使わなければ成果はゼロなので、ここに一番時間をかけます。
5
内製移行
階層別AI研修と運用の引き継ぎで、御社チームだけで回せる状態にします。僕たちの仕事は、僕たちがいなくても回る状態を作って終わる——そこがゴールです。
目安として、最初の成果（業務時間の削減など数字の変化）まで3〜4週間、全社レベルの展開や内製移行までは3〜6ヶ月です。
Pricing
費用の目安——先に、数字の話をします
「問い合わせないと費用がわからない」ページは、比較検討の候補にすら入らない——自分が発注側ならそう思うので、先に出せる数字を出しておきます。
30分の壁打ち
無料
売り込みなし。状況の整理と、次の一歩の方向づけまで。
ラボ型開発（専属チーム）
人月40〜60万円月額固定・人材×期間ベース
PM＋開発者1名の最小体制から。リノエッジのエンジニア単価は人月40〜60万円で、日本の国内受託相場（80〜120万円）のおおむね半分です。ただし、立ち上げ・コミュニケーション工数を含めた総コストでは約35%の削減が実感値です。単価差ほどには縮まりません——それを含めてご判断ください。体制の詳細はシステム開発ページへ。
AI導入コンサルティング
壁打ち後に見積もり
状況を聞かずに数字だけ出しても、たいてい外れて二度手間になるので、課題の規模を伺ってから提示します。
参考: AIエージェントを使った開発では、以前なら2,000万円規模だった開発を500万円程度で作れた感覚があります。ただしこれは開発費の話で、現場に定着させる工数は別にかかります。安くなった分をどこに使うかまで含めて、壁打ちで話しましょう。
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導入・内製化支援のよくあるご質問
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。研修は開発とは独立した事業ラインなので、単独でも実施できます。階層構成・講師・所要時間・費用の詳細はAI研修ページにまとめています。
Q05 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。
Q06 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。
Q07 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。いずれも人材×期間ベースの契約で、月額固定で予算が立てやすい形です。体制のパターンと選び方はシステム開発ページで説明しています。
Q08 AI内製化支援の費用はどのくらいかかりますか？
Linnoedgeのコンサルティングは、まず30分の壁打ちセッション（無料）から始まります。エンジニア単価は人月40〜60万円で、日本の国内受託相場（80〜120万円）のおおむね半分です。ただし、立ち上げ・コミュニケーション工数を含めた総コストでは約35%の削減が実感値で、単価差ほどには縮まりません。具体的な費用は課題の規模・スコープによって異なるため、まずセッションでお話を伺ってから提示します。
Q09 AI導入の効果が出るまでどのくらいかかりますか？
多くの企業では、30分のセッションで「どこが詰まっているか」が特定でき、3〜4週間以内に最初の成果（業務時間の削減、判断の自動化など）が見えてきます。ただし「AIを全社展開」は3〜6ヶ月のプロジェクトになります。まずどこに着手するかを明確にすることが最初のゴールです。
Q10 ベトナムのチームでも日本語で対応できますか？
はい。Linnoedgeではブリッジエンジニア（日本語対応）が窓口を担当します。日常のやり取りはSlack・Chatwork・Backlog等、日本企業が使い慣れたツールで進めます。日越時差は2時間のため、同日中のやり取りが基本です。
Q11 他社のAIコンサルと何が違いますか？
大きな違いは2つです。①結論ではなく「現場で何が起きているか」から入ること——講演スライドのような答えではなく、御社の業務フローを実際に見た上での提案です。②提案で終わらないこと——実装チームと一体になっているため、「言うだけ」になりません。
Q12 どんな規模の会社が対象ですか？
主に従業員数10名〜200名程度の中小企業をサポートしています。「AI担当者がいない」「どこから手をつければいいかわからない」という段階の会社が最も多いです。大企業向けの大規模プロジェクトは対象外です。
Q13 内製化できるようになるまで、どのくらいかかりますか？
対象業務の数によりますが、1つの業務なら最初の成果まで3〜4週間、御社チームだけで運用を回せる状態までは3〜6ヶ月が目安です。研修と並行して進めるかどうかでも変わるので、壁打ちで状況を聞いてから具体的な計画をお出しします。
Q14 内製化支援と、普通のオフショア開発は何が違うのですか？
普通のオフショア開発は「作って納品する」ことがゴールです。内製化支援は「僕たちがいなくても御社の中で回り続ける状態」がゴールなので、開発と同時に業務の整理・判断基準の言語化・研修をセットで進めます。開発だけ依頼したい場合はラボ型開発を単体でも使えます。