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すべてのデータをつなぐ一つの信頼できる情報源により、業務を可視化し、根拠ある意思決定と、チームの実際の働き方に沿った統制を実現します。

/ 進め方

伝統的な企業のために構築します。

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。

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/ サービス

エンドツーエンドの支援

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。

システムとデータの統合

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。

導入準備済みプラットフォーム

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。

カスタム AI ワークフロー

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。

オンボーディングと研修

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。

継続的な保守

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

対象とする事業成果に、測定可能な価値を。

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。

/ 運用プラットフォーム

すぐに使える、明確なインフラ。

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。

オントロジー demo

オントロジー

実務がどう考えるかの共有モデル。原則、用語、目標、基準、判断がそのように行われる理由を扱います。

リチュアル demo

リチュアル

実務で繰り返される運用リズム。レビュー、引き継ぎ、フォローアップ、責任者、期限、判断が必要な場面を扱います。

支出 demo

支出

実務を支えるリソースのコンテキスト。サブスクリプション、ベンダー、ツール、コミットメントを、それが何を支え誰が担うかで理解します。

/ オーケストレーション層

Actor は領域をまたいでコンテキストをレビュー可能な業務に変えます。

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。

オーケストレーション層 demo

/ 信頼とコントロール

専門判断を残し、強くします。

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。

Approval boundaries
権限を明確に定義 demo

/ 導入とデータコントロール

既存の企業境界に合わせて設計します。

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。

カスタム導入

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。

モデルの柔軟性

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。

ワークスペース制御

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。

FAQ

/ 開始

まず一つの事業成果から始め、そこから広げる。

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。

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