本当に時間を節約してくれる AI を — 新しく覚えなければならない別のツールではなく。
もう1つのChatGPTサブスクリプションは必要ありません。あなたの週を食い潰している具体的な作業を処理するAIが必要です — 見積りのドラフト作成、今日40回目の同じお客様の質問への回答、電話を取る前のクライアント履歴の要約。既にお使いのツールに組み込み、あなたのデータに基づき、計算が合う価格で。500ドルから。
AIはあなたのビジネスに本当に価値がありますか？
率直にお話しします。
AIが元を取るのは…
- 同じ作業を何度も繰り返している場合 — 見積りドラフト、同じ質問への返信、請求書の仕分け — そしてそれが毎週何時間も奪っている。
- データの山（注文、チケット、メール、PDF、通話メモ）があって誰も読む時間がないが、答えが埋もれている。
- チームが毎日お客様から同じ10個の質問を受けており、ウェブサイトが対応方法を知っていれば答えられる。
- もう一人雇わずに、より多くの仕事を引き受けたい（管理業務は増やさずに）。
- ChatGPTを自分で触って「これを実際のビジネスに組み込む方法があるはず、別ブラウザタブではなく」と思ったことがある。
見送ったほうがよいのは…
- 本当のボトルネックが、まだデータがないこと。あなたの本物の情報の裏付けがない AI は、ものを作り出してしまいがちです — なので、まずはデータを一箇所にまとめるところから始める方がいいです。お役に立てそうならその部分も喜んでお手伝いし、AI はその後でまた検討しましょう。
- 「AI が欲しい」とは思っているけれど、それが処理してくれる具体的な作業をまだ指せない。よくあることです — いま AI はどこを見ても話題ですから。解決法はシンプルで、自分のお皿に乗っている繰り返し作業を一つ具体的に思い浮かべて（見積もりのドラフト、同じ質問への返信、書類の仕分けなど）、それを通話に持ってきてください。一つの本物の課題に、一つの良い答えを作ります。
- チームがすでにスプレッドシートでプロセスを解決していて、それが本当にうまく回っている。お金は取っておいてください — 通話でそう判明したら、そのままお伝えします。
- AI を検討している主な理由が「いま流行っているから」。それも当然のことなのですが、一拍置いて考える価値があります: お客様が気にするのは、たいてい電話に出てもらえるかどうかであって、裏で何が動いているかではありません。AI が解決すべき具体的で本物の課題を見つけられれば、素晴らしい。見つからなければ、それも立派な答えです。
どちらか判断がつかない場合こそ、無料通話の出番です。
私たちが作るすべての AI 機能がデフォルトで得るもの。
アップセルではありません。AI を正直に保つ方法。
- あなたの実際のデータに基づく
- 初日からコスト追跡
- 3秒以内に回答
- 何をしているか見える
- 壊れたときのバックアップ計画
- リスクのある作業には人間の承認
- プロンプトとデータはあなたの所有
実際にどう AI 機能を作るか。
タスクごとに選定。仕事が実際に行われる場所に組み込み。昇進させる前に測定。
タスクに合った道具
思考が重いものにはClaude、高速な分類と抽出にはOpenAI、大量の雑務にはより小さく安いモデル。1社に縛られず組み合わせます — だから来月より良いモデルが出たら、書き直しではなく設定変更でアップグレードできます。
答える前にあなたの情報を読む
本番に出る前に、あなたの実際のビジネスからの 30–100 の本物の例で実行し、スコアを付けます。精度、回答あたりのコスト、拒否率。数字がバーをクリアしない場合、調整するか中止します — テストに失敗する本番コードに対してお金を払いません。
出荷前にテスト
本番公開前に、あなたの実際のビジネスの30–100件の実例に対して実行し、スコアを付けます。精度、回答あたりのコスト、拒否頻度。数字が基準に達しなければ、調整するか中止します — テストに落ちる本番コードに対して支払う必要はありません。
既に働いている場所に組み込み
AIはあなたのウェブサイト、アプリ、メールドラフト、Power Automateフロー内に現れます — 覚えるべき別タブではなく。最高のAI機能は、誰もログインする必要のないものです。
私たちは毎日 AI を出荷しています — 自分たちのも、クライアントのも。
私たちは毎日 Claude で本番コードを書き、自分たちの Rec Soccer アプリ内で多段階 AI ワークフローを実行し、前の役割で約 $40K/年のベンダーレポーティングを AI 支援自動化で置き換えました。Attuned Ventures は読んだものを売っているのではありません — すでに私たち自身のマシンで動いているものを売っています。
あなたの制作を支えるAIモデル。
私たちは1つのベンダーに縛られていません。あなたのタスクで勝つモデルを選びます — 精度、コスト、速度 — そしてより良いものが出たら入れ替えます。使用はあなたのアカウントに請求され、私たちのではない、ですからトークンマークアップを支払うことはありません。
Claude
Anthropic推論、長文脈作業、丁寧な執筆、ツール使用での私のデフォルト。ほとんどのタスクにClaude Sonnet、難しいものにOpus。
GPT
OpenAI安価で高速な分類と構造化抽出。「このメールを読んで請求書番号を抜き出して」を大規模にやる必要があるときの定番。
Gemini
Google巨大なコンテキストウィンドウと強力なマルチモーダル — 完全なPDF、長い会議の文字起こし、コードベース全体を一度に読む。Google Workspaceのデータとも相性がよい。
Llama
Meta自分で動かす必要があるとき用のオープンウェイトモデル — 自社サーバー、規制業界、またはサードパーティAPIからデータを完全に遠ざける場合。
ElevenLabs
Voice私が聞いた中で最高の音声 — クローン音声、多言語、会話エージェント。AIが人間のように聞こえる必要があるときは、これです。
Sora + Nano Banana
OpenAI · Google動画はSora、画像はNano Banana（GoogleのGemini 2.5 Flash Image）。マーケティング素材、デモ映像、広告クリエイティブ、製品モックアップ、SNS投稿に — 予算にカメラクルーやデザイナーがいないとき。
sora.com deepmind.google加えて、元が取れる場合の専門サービス — 音声認識のWhisperとDeepgram、規制対応やエンタープライズ契約のAzure OpenAIやAmazon Bedrock、オープンモデルのロングテールにはHugging Face。あなたのタスクに勝つものなら何でも。
始め方は3つ。合うかたちを選んでください。
各パッケージはあなたのデータに根ざし、ローンチ前に評価され、あなたのものです。範囲は典型的です — 発見通話の後、1ページの確定見積もりを送ります。
Spark
- 期間
- 1–2週間
- スコープ
- 単一機能
- 言語
- 英語
- 実際のタスクのディスカバリー — 何が含まれ、何が良くて、何が壊れているか
- モデル＋プロンプトを選定し、30件以上の実例に対してチューニング
- 構造化出力（JSONスキーマ）で下流のツールが使える形に
- 既存の受信トレイ、CRM、シート、ワークフローに組み込み
Stack
- 期間
- 3–5週間
- スコープ
- 複数ステップのワークフロー
- 言語
- 英語 + 1
- Sparkのすべて
- あなたのドキュメント、PDF、シート、Notion、Slackエクスポートに対するRAGパイプライン
- あなたのコンテンツに合わせて調整されたベクトルストア＋チャンキング戦略
- すべての回答に出典引用 — 「信じて」の回答なし
Suite
- 期間
- 6–12週間
- スコープ
- 複数機能、アプリ埋め込み
- 言語
- 2–12言語
- Stackのすべて
- ツール使用 — AIがあなたのAPI、CRM、カレンダー、ERP、カスタムエンドポイントを呼ぶ
- リトライ、フォールバック、人間の承認ゲート付きの複数ステップエージェントループ
- 元が取れるマルチモーダル — 音声（STT/TTS）、画像、PDF
元が取れるときの追加オプション。
どのパッケージにも追加可能。ユースケースが成長したら後から追加も。
RAGコーパス / ベクトルストア
$800–$2.5Kドキュメントの取り込み、チャンク分割、埋め込み、インデックス化 — コンテンツが変わったときの再取り込みジョブも付き。Firestore vector、Pinecone、またはpgvector。
音声（STT + TTS）
$1K–$3K音声認識にWhisperまたはDeepgram、返信にElevenLabsまたはOpenAIの音声。電話、ブラウザ、アプリ内で。
ビジョン / 画像理解
$800–$2K領収書、ID、フォーム、スクリーンショット、製品写真を読み取ります。構造化データを抽出、または写真の内容についての質問に回答。
評価ハーネス
$600–$1.5Kテストセット、採点ルーブリック、ワンコマンドのランナーで、出荷前にすべてのプロンプトまたはモデル変更の影響が見える。
プロンプトバージョニングUI
$1K–$2.5Kプロンプトを編集し、A/Bテストし、ロールバックできる小さな管理パネル — アプリを再デプロイせずに。
月額AIリテイナー
$300–$1K / 月プロンプト調整、コスト監視、新しいモデルが出たときのアップグレード、「なぜそうなった」の調査 — オンコールで。
AIプロジェクトが実際どう進むか。
魔法の杖のデモなし。通話、スコープの決まったパイロット、実際の測定、そしてプロダクション — または正直な停止。
20分のディスカバリー通話
どのタスクを修正したいか、今日誰がそれをやっているか、「良い」とは何か、データはどこにあるか尋ねます。AI が正しいツールでない場合、そう言います — 時には Power Automate のフローや SQL ビューが答えです。
スコープの決まったパイロット
48時間以内に固定見積りをお渡しします — 1機能、1モデル、1成功指標。作り物ではなく、あなたのデータの30–100件の実例に対して構築します。
評価で測定
本番公開前にスコアを付けます。精度、コール単価、p95レイテンシ、拒否率。数字が基準に達しなければ、調整するか、モデルを入れ替えるか、中止します — テストに落ちる本番コードに対して支払う必要はありません。
出荷して反復
あなたのアプリの中で生き、リアルタイムで監視され、見ることができるログ付き。ほとんどのクライアントはプロンプト調整とモデルアップグレード対応のため小さなリテーナーで私たちを保持します；そうでない人もいます。どちらも問題ありません。
よくあるご質問。
あなたが見たデモより少ないですが、決してゼロではありません — だからこそ、すべてのビルドはあなたのデータに retrieval で根ざし、構造化出力で検証され、出荷前に本物の例で測定されます。高リスクのタスクには人間の承認ステップを追加します。正直な答え：AI は間違えます、そしてエンジニアリングはユーザーが気づく前にそれを捕まえることです。
あなたのもの、あなたの OpenAI / Anthropic アカウントに直接請求されます。トークンを再販したり、使用にマークアップを取ったりしません。各呼び出しの正確なコストが見え、いつか別れる時、鍵（と支出）はあなたと共に残ります。
Spark 機能では、しばしば月 $5–$50 の API コール。RAG 付き Stack アシスタントでは、トラフィックに応じて典型的に月 $30–$300。プロンプトキャッシングをオンにすると、繰り返しクエリは 50–80% 安くなる可能性があります。初日からダッシュボードをお見せしますので、驚きはありません。
OpenAI と Anthropic はどちらも契約上、デフォルトで API トラフィックで訓練しません。あなたのデータはあなたのアカウント（Firestore、Pinecone、S3 — 何を使っても）に存在し、AI コールはあなたのインフラからサーバーサイドで発生し、要求しない限り何もサードパーティ SaaS にログされません。規制のある仕事には、追加の契約上のカバレッジのために Azure OpenAI または Bedrock も使用できます。
主要なものはすべて使います — 答えは本当に「その仕事に最も合うものを使う」です。4 大 AI プロバイダーにはそれぞれ強みがあります: Claude（Anthropic 製）は丁寧な執筆、推論、業務ツールの利用に強く、デフォルトで使っています。GPT（OpenAI 製）は、大量のデータを高速・低コストで分類するのが得意です。Gemini（Google 製）は、扱う文脈が膨大なとき — PDF まるごと、長い会議の文字起こしなど — や、すでに Google Workspace でビジネスを回している場合に強みがあります。Llama（Meta 製）は、自社サーバー上で AI を動かす必要がある場合、特にデータを社外に出せない規制業界に向いています。良いお知らせは: 私たちは設定 1 つで AI プロバイダーを差し替えられるように作ります。次のより良いモデルが出たら、書き直しなしでアップグレードできます。
技術的な詳細: 音声は ElevenLabs、画像生成は Google の Gemini 2.5 Flash Image（通称「Nano Banana」）、動画は OpenAI の Sora を使います。すべて同じ抽象化レイヤーを通します。
やりたくないタスクを教えてください。AI が正しい解決策かお伝えします。
初回通話は約20分です — あなたの時間を奪っている作業について、ただ率直に話すだけの時間です。次の一手がはっきり見える状態でお帰りいただけます: スコープの決まったパイロット、推奨案、あるいは正直に「これはスプレッドシートで解決する話で、AI の話ではありません」というケースもあります。どの答えがフィットするか、それをそのままお伝えします。