AI 戦略と機会の発見
既存のシステム、ワークフロー、判断点を監査し、AI が測定可能な価値を生む領域を特定して実行可能な戦略を策定します。
/ 進め方
私たちはエンジニアをチームの近くに置き、既存システム、ワークフロー、判断の方法、レビュー習慣を理解します。そのうえで導入、定着、運用レイヤーの拡張まで一緒に調整します。
/ サービス
既存のシステム、ワークフロー、判断点を監査し、AI が測定可能な価値を生む領域を特定して実行可能な戦略を策定します。
承認済みの CRM、ERP、文書、コミュニケーション、専門ツールを一つの信頼できる運用コンテキストにつなぎます。
オントロジー、データマッピング、ローカル AI エージェント画面、シンプルなワークフローなどを標準搭載したプラットフォームを導入し、運用に合わせて設定します。
チームの実際のレビュー、判断、承認、フォローアップに沿った AI ネイティブな流れを設計、構築、検証します。
実践的な導入支援と役割別の研修を提供し、チーム全員が新しいワークフローを自信を持って使えるようにします。
定期更新、問題解決、継続的な最適化を通じてシステムを監視、保守、改善し、運用の変化に対応します。
/ 事業成果の例
明確な ROI は、明確な事業成果から始まります。手戻りの削減、履行精度の向上、サービス改善、変更管理、サプライヤー判断の迅速化など、すべての導入と改善を定義した成果に向けることで、抽象的な AI 活動ではなく実際の業務で価値を測定します。
小ロット生産、複雑な仕様、工場からの更新、顧客の期待を分断されたシステム間で調整するメーカー向けです。
対象となる導入
市場やチャネルをまたいで資格、支払い、物流、関係性の背景が動く中、サプライヤーと商談を比較するチーム向けです。
対象となる導入
現地オペレーション、中央チーム、拡大する市場をまたいで、ゲスト、商業、投資の判断を行う複数施設グループ向けです。
対象となる導入
店舗、倉庫、厨房、メッセージチャネルをまたいで、商品、在庫、顧客対応、準備作業を調整する事業者向けです。
対象となる導入
設計判断を守り、繰り返しのレビュー作業を減らし、プロジェクトや市場をまたいで協業者を調整する創業者主導のスタジオ向けです。
対象となる導入
プロジェクトのライフサイクル全体で、改訂、判断、責任、経営報告を揃えるデベロッパーとデリバリーチーム向けです。
対象となる導入
/ 運用プラットフォーム
Proximity は三つの問いから始めます。チームはどう考えるのか、仕事はどう流れるのか、運用はどんな資源に依存しているのか。これにより、各導入は明確な構造を持ちながら、チーム固有の言葉、プロセス、システム、制約に合わせられます。
/ オーケストレーション層
デジタルツインに直接つながる、すぐに使えて設定しやすいカスタム AI 実行層です。質問への回答、境界が明確なタスク、ワークフロー、要約、フォローアップを準備し、重要な書き込みや送信の前に人のレビューへ戻します。

/ 信頼とコントロール
Proximity は専門知識、責任、判断が重要な環境のために作られています。システムはコンテキストを準備し、パターンを見つけ、次の一手を下書きし、レビュー待ち項目を整理できますが、慎重な判断と外部向けアクションは業務を担う人が確認します。


/ 導入とデータコントロール
Proximity はすべての専門チームに同じホスティング、モデル、データ配置を求めません。各導入は、組織のインフラ要件、承認済みモデルプロバイダー、既存サブスクリプション、内部ガバナンスに合わせて構成できます。
マネージドテナントでも、組織自身の環境でのセルフホスティングでも構成できます。
承認済みモデルプロバイダーや既存契約を使い、単一モデル構成への固定を避けられます。
運用コンテキスト、権限、アクセスは、導入時に定義したチーム、ワークフロー、テナント、環境で範囲を決めます。
/ 開始
明確なレビューリズム、ワークフロー、またはチームから始め、より良い運用コンテキストが準備と判断の質をすぐに改善できる場所を見つけます。