01Sports & Health
スポーツ栄養士業務のAI支援
選手ごとの体組成・練習量・試合スケジュールを統合分析し、最適な栄養プランをAIが自動生成。栄養士は高度な判断に集中できる環境を実現。
60%
業務時間削減
Current Reality
01
活用テーマの不明確さ
- どこにAIを使えばROIが出るのか分からない
- テーマが抽象的で、検証計画に落とし込めない
- 経営層と現場で期待値がずれたまま進行
02
社内体制の制約
- AI専門チームが存在しない
- 既存業務との兼任で推進が常に後回し
- 部門横断の調整コストが膨大
03
専門人材の不在
- プロンプト設計・モデル選定ができる人材がいない
- 外注しても社内にノウハウが残らない
- 採用市場でAI人材の獲得競争が激化
これらの壁を、int. はラボ契約型の伴走支援で突破します。
Our Approach
ラボ契約型伴走支援。
Phase 11–2ヶ月
戦略策定
- AI活用テーマの特定・優先順位付け
- ROI試算・KPI設計
- PoC計画策定
Output
実行可能なAI導入ロードマップ
Phase 23–6ヶ月
実装・自動化
- AIエージェント設計・構築
- 既存業務プロセスへの統合
- 継続的な検証・チューニング
Output
本番稼働するAIエージェント群
Phase 32–4ヶ月
知見蓄積・自走化
- 社内ナレッジの体系化・移転
- 運用体制の構築・研修
- 継続改善サイクルの確立
Output
自走可能なAI活用組織
チーム規模
2–3名≒30名以上の機動力
24/7 稼働する組織
AIエージェントが休みなく業務を遂行。人的リソースの制約を超える。
超高速アウトプット
数日かかる作業を数時間で完了。意思決定のスピードが劇的に向上。
人間は創造的意思決定に集中
定型業務はAIに委任。チームは本質的な判断と創造に注力できる。
Solution Map
ソリューション領域
の多次元マップ
導入順序、生産性、AI自律度の3軸で評価。企業の成熟度に応じて、最適な領域から着手可能です。
初期Layer 1–2中期Layer 3–4成熟期Layer 5–6
Layer 1
基盤整備
AI利用技術向上支援（研修等）
Layer 2
現状把握
新規事業・DXプロセスの可視化
Layer 3
組織変革
AI駆動の会社OS立ち上げ
Layer 4
知識基盤
社内知識のRAG化
Layer 5
業務効率化
社内プロセスの自動化
Layer 6
価値創造
新規事業・DX向けシステム開発
Live Incubation
試してみる。
あなたの事業構想を入力すると、AIがインキュベーション戦略を即座に提案します。
AI導入の実績・事例紹介
02Tourism & Inbound
訪日外国人向けスーパーアプリ
交通・宿泊・決済・観光ガイドを一つのアプリに統合。多言語AIコンシェルジュがリアルタイムで旅行体験をパーソナライズ。
4.2x
ユーザー継続率
03Logistics & UX
配送手続きのUX改革
複雑な配送手続きをAIが対話的にナビゲート。書類入力の自動化と直感的なUIで、離脱率を大幅に改善。
85%
手続き完了率向上
Team
実行するチーム。
YS
YUKI SUSAI
CEO / UX Architect
機械工学 → 上海で熱流体研究 → UXコンサルチーム長。ARCHECO創立。大手企業の新規事業を全工程で伴走し、結果にコミットし続ける。人間中心設計認定専門家、SFC研究員。
YM
YASUNORI MOTANI
Business Architect
Hitachi → 大手ネット広告代理店でインキュベーション → LINE Pay立ち上げ → KDDI ブロックチェーン組織創設。シンガポールでバーチャルヒューマンAI会社を創業経営。
KS
KEISUKE SUDO
Incubation Strategist
リクルートで大企業課題の企画〜運用を一貫PM。ソリューションの汎用展開も推進。CCCグループで新規事業開発部門を立ち上げ、3年間で30プロジェクトをインキュベート。
HK
HIROKI KUMAZAWA
UX/UI Design Lead
日産自動車で新型エルグランドの内外装設計を人間工学的視点で担当。UX/UIコンサルファームを経て、多くのクライアントの既存/新規事業のUX設計・ワークショップをリード。
Client Voice
共創の声。
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