AI実装支援

なぜ“コンサル”ではなく“実装”か

多くのAI支援は、助言や研修で終わります。でもAisleには、サイトのAI認識を測るEmergence Scope、問いに答える出現ページとそれをRefBaseへ公開する仕組み、業務を回すワークフロー、Claude Codeでの開発——すでに動く成果物があります。設計して終わりではなく、つくって、公開して、成果につなげる。だからAisleは「コンサルティング」ではなく「実装支援」と名乗っています。出現設計も、現場のAI活用も、社内への組み込みも、本質はすべて“実装”だからです。AAWの公式サイトやAMAS、Aisle自身のサイトも、すべて自分たちで手を動かしてつくってきました。だからこそ、絵に描いた設計ではなく、現場で実際に動く実装としてお渡しできます。助言は手段の一つで、目的はいつも“成果が出ている状態”をつくることです。

支援領域

「AIに選ばれる」も「AIを使える」も、ひとつの実装として束ねて支援します。

AI出現設計

AIの答えに自社が出てくる状態を設計・実装する。出現設計・AIO・LLMO・GEO。

AI活用設計

研修ではなく、課題起点で現場がAIを使える状態に。勉強より、実装。

業務への組み込み

Teams・社内システム・RAGで、AIを日常業務に溶け込ませます。

AIページ実装

AIが読みやすい構造のページを生成・公開します（RefBaseへの公開まで）。

自動化支援・AI人材育成

Claude Code・Codexで単発の作業を“線”の自動化へ。あわせて、組織にAIレンズを定着させます。

業務は、こう変わる

AIを入れる目的は、ツールが増えることではなく、業務そのものが変わることです。レポート作成は、毎回ゼロから集計・清書していたものが、AIが下書きを自動生成し、人は確認と調整に集中する形へ。社内の問い合わせ対応は、その都度マニュアルを探していたものが、社内AI（RAG）が一次回答し、人は例外だけ対応する形へ。営業の提案準備は、毎回一から資料を作っていたものが、たたき台をAIが用意し、人は中身の判断に時間を使う形へ。広告運用は、入稿文の作成・分析を手作業で回していたものが、作成〜分析〜改善のループにAIを組み込む形へ変わります。

AI実装後に起こる変化

Aisleが目指すのは「AIを導入する」「AIを使う」ことではなく、AIで仕事が進む状態です。実装が現場に根づくと、こんな変化が起こります。人が考える時間が増える——作業を減らすためではなく、判断や改善に時間を使えるようになる。アイデアを試しやすくなる——「やってみる」が安くなり、改善の回数が増える。仕事が前に進みやすくなる——止まっていた業務が動き、実行までの距離が短くなる。そして、AIが使われるようになる——導入して終わりではなく、現場で実際に使われる状態を目指します。

進め方

いきなり作り始めるのではなく、観測（事実）から始めます。出現も活用も、回し方は同じです。①観測／課題：いまAIがどう答えているか、現場のどこが詰まっているかを事実で押さえる。②設計：何を・どんな言葉と構造で伝え、何を自動化するかを組み立てる。③実装：ページ・仕組み・ワークフローとして形にし、実際に動かす。④改善：出方や使われ方を見ながら磨き、次の一手へ。

勉強するより、使う

とくにAI活用の現場では、Aisleは「AIを勉強するな、仕事に使え」という立場です。ツールの使い方を座学で覚えるより、目の前の課題を一つAIで片づけるほうが、何倍も早く“使える”ようになります。課題が先、ツールは後。完璧なプロンプトもいりません。大手SIが売る「大規模なDX変革」とは立ち位置が違います。Aisleは、現場が今日から動く小さな実装から始め、定着を見ながら広げる。速くて、実務的で、続く。それがAI実装支援です。

AI Presence Foundation・Operationsとの関係

AI実装支援は、AI活用全般を対象にした支援ですが、出現設計の文脈では特に重要な役割を担います。AI Presence Foundationの段階では、Reference制作だけでなく自社サイトの改善・実装支援としてAI実装支援のノウハウを使います。AI Presence Operationsの段階では、Reference更新やEvidence追加を、業務として無理なく回せる仕組みに落とし込みます。

たとえば、こんな相談

「AIに自社の名前が出てこない」→ いまの出方を観測し、出ない理由を見つけ、AIが理解できる情報へ設計し、ページとして実装します（出現の実装）。「全社にAIを入れたのに使われない」→ なぜ使われないかを原因分析し、現場の具体業務に紐づけた使い方と自動化を実装します（活用の実装）。どちらも、設計して終わりにせず、動く形にして成果につなげます。出現だけ、活用だけ、どちらの入り口からでも構いません。まずは現在地を見るところから、必要な範囲を一緒に決めていきます。

AI Support Plan

価格：個別見積もり

AI実装支援は、目的、対象業務、既存システム、利用データ、セキュリティ要件、実装範囲によって必要な設計と工数が異なるため、個別にお見積もりします。

依頼内容の例：営業へのAI活用定着、レポート作成の自動化、社内AI（RAG）構築、Claude Code・Codexでの開発、広告運用の効率化など。上記の「たとえば、こんな相談」も参考にしてください。

• 個別見積もり：固定パッケージではなく、案件ごとに設計・工数をお見積もりします。
• 支援範囲の確認：目的・対象業務・既存システム・利用データ・セキュリティ要件・実装範囲を確認したうえで見積もります。
• 要件整理からの相談：要件がまだ固まっていない段階からご相談いただけます。

まずは要件を相談する