お問い合わせ→

HOME / WORKS

SYS-03  Works

つくって、減らした。
その記録。

業務自動化のプロトタイプ開発から、AI開発の発注顧問、対話型AIの実装支援、AIを組み込んだプロジェクトマネジメント、そして自社プロダクト開発まで。実際の業務に「動く形」で落とし込んだ案件です。

01  Engagements

4つの関わり方。

01

業務自動化

定型業務をAIエージェントが代行。

02

プロトタイプ

動く試作を最短1週間で。

03

AI顧問

発注支援・運用設計・内製化を伴走。

04

自社プロダクト

自ら作り、自ら運用する。

02  Case Studies

実績 / Appendix

実際の業務に「動く形」で落とし込んだ案件です。守秘に配慮し、一部は業種・規模で抽象化しています。

実績 01 / 12 ─ AIプロトタイプ開発 / 業務自動化

実績A ─ 求人広告運用自動化システム

7ステップの自動化パイプライン｜重複判定・データ変換・実在性確認をワンストップ自動化

プロジェクト概要
  • データロード: CSV/XLS/XLSXファイル対応、処理上限チェック
  • 差分フィルタリング: 前回処理済みデータとの差分を抽出、更新分のみ処理対象に絞り込み
  • タイトル正規化（AI補助）: ルールベース優先 → LLMで補完、バッチ100件単位
  • 広告タイトル生成＋職種分類: Claude APIでタイトル自動生成（バッチ50件単位）、職種説明文から自動分類
  • 施設実在性確認: Tavily Search APIで施設情報検索、Claude APIで判定（A〜Dスコア）、並列実行（最大8並列）
  • 証拠取得: C/D判定案件の証拠画像を自動取得
  • 結果出力: 広告完成版Excel・検証レポート・重複判定報告書を出力
実測データに基づく成果指標（約40日間）
累計処理件数12,103件（手作業換算 76営業日分）
人件費削減約54万円 / 月（約597時間削減）
処理スピード手作業の約75倍（3分→2.42秒/件）
死角解消月平均 約2,500件のリスク候補を検知
単なる時短ではなく「実現可能性の創出」。 40日間で605時間相当の作業は物理的に不可能であり、実質、人で実施できていなかった領域です。システム化により死角を100%カバーし、初めて全体チェックが実現しました。
A: 3,076件 (25.4%)実在確認OK
B: 5,676件 (46.9%)低リスクスキップ
C: 2,957件 (24.4%)確証不足（要確認）
D: 394件 (3.3%)不整合（掲載NG候補）
技術スタック Python (Pandas, Openpyxl) Claude API Tavily Search API Playwright（自動証跡取得）

※本数値は 2026/3/23〜5/1 の本番運用実測データです。

実績 02 / 12 ─ AI整形 / RPA / 内製化支援

実績B ─ 求人作成支援システム

求人情報の取り込みから管理画面登録までを一気通貫で支援

プロジェクト概要
  • 【背景】業界専門の求人媒体向けの求人作成支援システム。
  • 【課題】月100件規模の求人作成を1〜2人で担当し、ボトルネックが常態化。依頼元が多岐（求人企業メール/提携先ATS/PDF/Indeed等URL）にわたり属人化。
  • マルチソース: 6経路対応（URL/コピペ/PDF/ATS自動取得/メール/Driveフォルダ）から自動取り込み
  • AI整形: Claude AIで生テキスト→構造化JSON（17項目）に自動整形、63タグ自動選定
  • ATS対応: 主要ATS 8社超対応の自動取得を実現
  • 提供版: Windows / Mac版アプリで現場導入を簡素化
成果指標
工数削減 約85%1件 30〜45分 → 3〜5分
対応ATS数8+ 社（主要採用管理システム）
入力ソース6経路（URL/コピペ/PDF/ATS/メール/Drive）
提供形態Windows / Mac版アプリ
技術スタック Python 3 Node.js Streamlit Claude API OpenAI API Playwright Google Apps Script GitHub Actions CI / pytest PyInstaller / .pkg / .dmg AWS Windows RDP

※プロジェクト名は社内呼称を含みます。詳細はお打ち合わせにて。

実績 03 / 12 ─ AI運用支援 / 提案業務の高度化

実績C ─ 会議記録支援ツール ＋ 提案支援ツール

営業・設計プロセスを支援する2プロダクトを統合運用

プロジェクト概要
  • 会議記録支援ツール: 会議の文字起こしを要約・構造化し、将来のシステム連携を視野に設計
  • 提案支援ツール: 提案入力支援とAIによる提案内容生成プロトタイプを本番環境に展開
  • テキスト生成と画像生成LLMを組み合わせ、提案資料の自動生成までを実現
  • フロント／バックを統合したモノレポ運用で、将来の機能拡張を見据えた開発フローを構築
成果指標・構成
同時運用2プロダクト（会議記録＋提案支援）
展開状況本番展開済み（クラウドデプロイ）
技術スタック Next.js 15 (App Router) / React 19 TypeScript 5 Tailwind CSS 4 Google Gemini API (2.5 Pro + 3.1 Image) zustand / Zod vitest / Playwright / Vercel

※守秘義務のため一部情報を抽象化して記載しています。詳細はお打ち合わせにて。

実績 04 / 12 ─ AI顧問 / 契約・スコープ設計支援

実績D ─ AI開発委託のスコープ・検収・価格交渉 顧問支援

マーケティング/広告テック領域の事業者向け｜外注AI開発の発注側アドバイザーとして参画

プロジェクト概要
  • 【背景】外部ベンダーへ委託する対話型AI分析エージェント開発に、発注側のAI顧問として参画。
  • 契約レビュー: PoC免責・検収条項・知財・NDA論点を整理し、リスク条文を特定・修正案を提示
  • スコープ構造化: 要望機能を「必須／推奨／任意」の3階層に整理し、検収基準と紐付け
  • 価格・工数交渉: 「価格据え置き＋機能追加」「スコープ縮小で値下げ」「段階支払い＋成果連動」の複数着地を設計
  • 意思決定支援: ROI試算・工数妥当性の分析で経営判断の論点を可視化
成果指標
検収基準の明文化精度95% / 90% / 70% の3段階基準を策定
機能スコープ整理必須/推奨/任意の3階層に体系化
交渉カード整備3つの着地シナリオを設計
契約リスク低減免責・知財・検収条項を精査
支援領域 契約レビュー スコープ設計 検収基準策定 価格・工数交渉 ROI試算

※守秘義務のため、クライアント名・案件名・金額は伏せています。詳細はお打ち合わせにて。

実績 05 / 12 ─ AI実装支援 / 技術検証

実績E ─ 対話型マーケティング分析AIエージェント 実装支援・技術検証

マーケティング/広告テック領域｜自然言語で広告データを分析するAIエージェントの要件定義・検証を支援

プロジェクト概要
  • 自然言語分析基盤: DWH × LLM (MCP) で、自然言語の質問からSQLを生成・実行する分析エージェントを設計
  • 安全設計: 書き換え・削除のブロック、日付フィルター必須化など SQLガードレールの設計を支援
  • ナレッジ検索: 提案書・運用マニュアルをMD化し、AIが参照できるナレッジベースを整理
  • 分析要件: 媒体別分解・属性クロス集計・前月比・定型ウィークリーレポート自動生成を定義
  • 受け入れ検証: 10〜15パターンの質問セットでα版を実測し、精度マトリクスでフィードバック
成果指標
自然言語 → SQL非エンジニアが直接データ分析
SQLガードレール破壊操作ブロック・安全実行を担保
受け入れ検証質問セットで精度を実測・改善
レポート自動化ウィークリーレポートのテンプレ化
技術スタック Claude API MCP (Model Context Protocol) BigQuery SQLガードレール ナレッジ検索 (RAG)

※守秘義務のため、クライアント名・案件名は伏せています。詳細はお打ち合わせにて。

実績 06 / 12 ─ AI活用 PMO / プロジェクトマネジメント支援

実績F ─ AIを組み込んだプロジェクトマネジメント支援

大手事業者の開発プロジェクトに、進行管理・品質管理のワークフローとしてAIを組み込み

大手事業者A ─ 大規模開発プロジェクト
  • 仕様 × 実装のギャップ分析: 結合テストケース表とコード実装をAIで突合し、未実装・カバー漏れを自動抽出
  • Issue / PR 管理: マージ済みPRと参照Issueの整合をAIでサマリし、クローズ候補・対応漏れを検知
  • E2E検証: 仕様テストケースをブラウザ自動操作で検証し、結果を構造化レポート化
  • タスク割り当て支援: 未割り当てIssueの担当アサインと進捗可視化を自動化
事業会社B ─ 複数プロジェクト横断
  • タスク管理ダッシュボード: チケットをステータス別に集約し、進行状況を一元可視化
  • 進行レポート自動化: 担当別タスク・メンション課題を自動抽出し、週次の進行管理を効率化
  • 横断PMO: 複数プロジェクトの進捗・リスクをAIで整理し、優先順位付けを支援
AIを「PM業務そのもの」に組み込む。 ドキュメント作成だけでなく、仕様と実装の突合・テスト検証・Issue整合チェックといった品質管理の中核工程にAIを常設し、属人化しがちな進行管理を仕組み化しました。
活用技術・ツール Claude (Agent / Skill) GitHub (Issue / PR) Playwright (E2E) 課題管理ツール連携

※守秘義務のため、クライアント名・業種を伏せて抽象化しています。詳細はお打ち合わせにて。

実績 07 / 12 ─ 自社プロダクト開発 / AI Chat OS

実績G ─ AI Chat OS「Shadow（社内業務自動化）」自社開発プロダクト

チャットの文脈からやりたいことを判定し、経費精算・請求書・FAQをインラインで自動化｜AIエージェント駆動開発で内製

プロジェクト概要
  • 【位置づけ】受託で培った自動化ノウハウを還元し、自社で企画・開発しているAI Chat OS。従業員の「自動化秘書」として業務を支援。
  • 文脈インテント判定: チャット内容からやりたいこと（経費精算・請求書作成・FAQ応答）をAIが判定し、タイムライン内にインラインウィジェットを自動生成
  • AIウィジェット11種: 画面遷移なしでチャット内に完結
  • 外部連携基盤: Google Drive / Gmail / Calendar / freee / マネーフォワード を想定したプラグイン構造
  • 2層構造: 一般社員向け（Phase 1 実装済み）＋経営層向け組織分析レイヤーを後続フェーズで設計
実装状況・特徴
Phase 1 実装済み一般社員向け（チャット＋自動化ウィジェット）
AIウィジェット 11 種経費・請求書・FAQ などを内製
エージェント駆動開発5エージェントのPDCA体制で内製
品質担保ユニットテスト54件以上PASS / 型チェック厳格
「AIで作る」開発体制そのものが強み。 企画・設計・実装・テストを5つのAIエージェントによるPDCAで回し、自社プロダクトを高速に内製しています。
技術スタック Next.js 15 (App Router) / React TypeScript (strict) Tailwind CSS 4 zustand Prisma + PostgreSQL NextAuth v5 Claude API Vitest

※自社開発プロダクト（開発中）。記載は2026年5月時点の実装状況です。

実績 08 / 12 ─ 大規模SaaS / マルチテナント基盤

実績H ─ 健康経営プラットフォーム（大手ヘルスケア機器メーカー）

従業員の健康データをテナント分離で安全に管理｜ストレスチェック・産業保健連携・分析レポートを統合

プロジェクト概要
  • マルチテナント設計: 複数企業の従業員データをテナント分離で安全に管理
  • 認証・権限: 2FA必須、RBACによる役割別アクセス制御
  • 業務機能: ストレスチェック・健康診断・産業保健連携・分析レポート
  • 構成: Web / 管理画面 / API をモノレポで統合運用
規模・特徴
テナント分離複数企業を安全に分離管理
認証2FA必須 / RBAC（Cognito）
構成Web / Admin / API モノレポ
状態開発中（本番準備フェーズ）
技術スタック Next.js 16 / React 19 Fastify 5 Prisma + PostgreSQL Amazon Cognito Turborepo Vitest

※大手ヘルスケア機器メーカー向け。守秘のため業種・規模で抽象化しています。

実績 09 / 12 ─ IP管理DX / アーカイブ基盤

実績I ─ 著名IPのアーカイブDB・Web監修システム（大手玩具メーカー）

属人的なドライブ管理から、構造化されたIPアーカイブDB・版管理・Web監修フローへ

プロジェクト概要
  • 脱・属人化: ドライブ等の属人的フォルダ管理を構造化DBへ移行
  • IP資産管理: キャラクター素材・版管理・メタデータ検索を一元化
  • Web監修フロー: 申請〜確認〜承認の監修プロセスをシステム化
  • アクセス制御: RBAC + ABAC（属性ベース）でIP素材の権限を厳格化
規模・特徴
対象著名IPの素材を一元管理
移行属人ドライブ → 構造化DB
権限RBAC + ABAC 併用設計
状態設計フェーズ（アーキ設計済）
技術スタック Next.js / TypeScript NestJS PostgreSQL Amazon OpenSearch S3 + CloudFront OAuth2 / RBAC

※大手玩具メーカーの著名IP案件。守秘のため業種・規模で抽象化しています。

実績 10 / 12 ─ フルスタック開発 / EC基盤

実績K ─ インテリア家具のサブスクEC基盤

家具サブスクのSPA・管理画面・APIを統合運用｜協働開発体制で継続改修

プロジェクト概要
  • フルスタック: 顧客向けSPA・管理画面・APIを統合して運用
  • 構成: フロント React + Vite、バックエンド Laravel の分離型
  • 協働開発: チーム連携での継続的な機能追加・改修
  • 品質: E2E（Playwright）/ ユニット（Vitest）テストを整備
規模・特徴
構成SPA + 管理画面 + API
体制協働開発・チーム連携
品質E2E / Unit テスト整備
状態継続運用・保守改修
技術スタック React / Vite TypeScript Laravel / PHP Playwright Vitest

※インテリアEC案件。守秘のため業種・規模で抽象化しています。

実績 11 / 12 ─ 自社プロダクト / PWA

実績L ─ ゴルフスコア管理 PWA（オフラインファースト）

ラウンド中の圏外でも動作するオフラインファースト設計｜ストロークゲインを自動計算

プロジェクト概要
  • オフラインファースト: IndexedDB（Dexie）でローカル保存、圏外でも入力・集計が可能
  • 分析: ストロークゲインの自動計算・スコア集計
  • 設計: ドメイン/アプリ/データ/プレゼンの4層クリーンアーキテクチャ
  • PWA: モバイルにインストール可能、デスクトップ対応
規模・特徴
設計オフラインファースト（Dexie）
構成クリーンアーキ 4層
PWAインストール可・モバイル最適
状態開発中（自社プロダクト）
技術スタック React 19 / TypeScript Vite 7 Dexie.js (IndexedDB) Tailwind CSS 4 vite-plugin-pwa Vercel

※自社開発プロダクト（開発中）。

実績 12 / 12 ─ AI顧問 / プロトタイプ開発 ─ ルール判定 / 品質チェック

実績M ─ 制作物のルール判定AI（品質チェック自動化）

提出された制作物が社内の品質ルールに照らして OK／要確認／NG かを、根拠付きでAI判定｜方針は「9割AI・1割人／最終判断は人」

プロジェクト概要
  • 【背景】制作物の品質チェック・審査を担う事業者向け。属人化しがちな可否判断を、根拠付きで標準化する試作。
  • ルール判定（主動線）: 制作物（画像・PDF・コピー）とチェックルールを入力すると、適用ルールごとに OK／要確認／NG を判定し、所見コメントのドラフトまで自動生成
  • 根拠の明示: 各指摘に適用ルール番号・出典文書・有効期間を紐付け。要確認・NGには推奨アクションを提示し、最終確定は人が行う
  • 摩擦最小の入力: ファイルをドラッグ&ドロップするだけ／構造化フォームの2タイプ。チェック依頼メールを貼ると中身をAIが抽出し自動入力
  • 記入＝マスタが育つ: 判定の入力過程で権利元/ブランド/ルールのマスタが蓄積。過去のチェック所見を「Yes/No基準」の判例ルールへ変換
  • 既存資料との照合: 承認済の素材・過去の所見・スタイルガイドを参照して整合チェック（将来はドライブ自動照合）
特徴・状態
判定出力OK／要確認／NG ＋根拠＋所見コメント案
人の最終判断AIは下書き、確定は人（履歴に記録）
機密配慮の基盤非学習・国内リージョン・監査ログ前提
状態プロト稼働中／本番実装設計フェーズ
属人的な可否判断を、根拠付きで仕組み化。 「なんとなくNG」を、ルール番号・出典・有効期間に裏打ちされた判定へ。AIが下書き、人が最終確定する分業で、品質と説明責任を両立します。
技術スタック FastAPI / Python Claude（Vertex AI） Gemini（相互検証） Google Cloud Vertex AI（東京・非学習） ルールマスタ（Yes/No基準）

※守秘義務のため、クライアント名・業種・取扱ブランドは伏せ、抽象化しています。AI判定の経路は実装・実現性検証済みで、本番基盤（Vertex AI）でのライブ化を進行中です。

03  Why Us

テイクサイドの強み。

01

「動くもの」至上主義

ドキュメントだけでなく、早期にモックアップを提供し、認識のズレをゼロにします。

02

AI共生型ワークフロー

開発プロセス自体にAIを組み込み、従来の数倍のスピードと精度を実現します。

03

ビジネスと技術の橋渡し

エンジニアリングだけでなく、事業設計やUI/UXデザインの視点を持って伴走します。

04  Case Examples

参考事例。

特定業界専用ではなく、あらゆる業務課題に対する汎用性があります。貴社の特定業務に合わせてカスタマイズしたプロトタイプを作成可能です。

照合・審査業務の自動化
実施内容
  • データの重複判定・名寄せ
  • 外部DBとの実在確認
  • リスクスコアリング
  • 判定理由の証跡保存
項目BeforeAfter
作業時間3時間15分（92%↓）
判定精度手作業57%エラー0%
監査対応可能な履歴管理も実現
文章作成・情報整形
実施内容
  • メール/媒体から項目抽出
  • 自社フォーマットへの自動整形
  • 紹介文・サマリの下書き生成
  • 表記ゆれ・NGワードチェック
項目BeforeAfter
作成時間45分15分（70%↓）
品質担当者依存標準化
入力品質・トーンの平準化を達成
提案書・設計支援
実施内容
  • 商談議事録から要件を抽出
  • コンセプト案の自動生成
  • 資料構成案・スライド素案作成
  • 想定Q&Aの生成
項目BeforeAfter
設計時間4時間30分（88%↓）
受注率—従来比 +15%
顧客との認識合わせの前倒し

※上記は一例です。※削減率・効果数値は実績例であり、実際の効果は業務内容や導入環境により異なります。

05  Get Started

あなたの業務でも、
まず試してみませんか。

手元の資料から着手できます。プロトタイプ作成までは基本0円。

無料で相談する→ 料金を見る→
無料で相談する→