役に立つAIを — シルクハットをかぶったチャットボットではなく。
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…
- 本当の問題がデータがまだないこと。何にも基づかないAIは幻覚マシンです — まずデータを整えてから話しましょう。
- 「AI」が欲しいが、それがする具体的な作業を指摘できない。お皿に乗っている現実の1つを持って戻ってきてください。1つ良い答えを作ります。
- チームが既にスプレッドシートでプロセスを解決していて、うまく動いている。お金を節約してください — 通話でそう申し上げます。
- 流行だからAIを追いかけている。お客様はボンネットの中身を気にしません — 電話に出るかどうかを気にしています。
どちらか判断がつかない場合こそ、無料通話の出番です。
私が作るすべてのAI機能に標準で含まれるもの。
追加販売ではありません。AIを誠実に保つ方法です。
- 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
私の実際のAI機能の作り方。
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
AIはあなたのドキュメント、PDF、注文、過去のお客様のメールから関連するものを引き出し — 出典を引用します。それが「役立つ」と「恥ずかしい」の違いの大半です。でっち上げた価格、でっち上げたポリシー、でっち上げた姓はもうありません。
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。
AIを毎日出荷しています — 私自身とクライアントのもの。
Claudeで毎日プロダクションコードを書き、自社のRec Soccerアプリ内で複数ステップのAIワークフローを実行し、前職では年間約$40Kのベンダーレポートをとっての置き換えをAI支援の自動化で実現しました。私は読んだだけのものを売っているのではありません — 自分のマシンで既に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。
私は1社に縛られません。精度、コスト、速度であなたのタスクに勝つモデルを選び — より良いものが出たら入れ替えます。使用料はあなたのアカウントに請求され、私のものではありません。トークンの上乗せは一切なし。
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。
すべてのパッケージはあなたのデータに基づき、ローンチ前に評価され、あなたの所有物です。価格帯は目安です — 相談通話後に固定の1ページ見積りをお送りします。
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
修正しようとしているタスクは何か、今日それをしているのは誰か、「良い」とはどういう状態か、データがどこにあるかを伺います。AIが適切な道具でない場合、正直にそう申し上げます — Power AutomateフローやSQLビューが答えのこともあります。
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
アプリ内でライブ、リアルタイム監視、見えるログ付き。多く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に乗るため小さなリテイナーで継続されます。そうしない方もいます。どちらも問題ありません。
よくあるご質問。
ご覧になったデモよりは少なく、しかしゼロにはなりません — だからこそすべての制作は、取得でデータに基づかせ、構造化出力で検証し、出荷前に実例に対して測定します。ハイステークスなタスクには人間の承認ステップを追加します。正直な答えは：AIは間違え、その間違いをユーザーより先に捕まえるのがエンジニアリングです。
あなたのもので、あなたのOpenAI / Anthropicアカウントに直接請求されます。私はトークンを転売しませんし、使用料に上乗せしません。すべての呼び出しのコストが正確に見え、別れることになってもキー（と支払い）はあなたに残ります。
Sparkの機能なら、API呼び出しで月$5–$50が多いです。RAG付きStackアシスタントなら、トラフィックに応じて通常月$30–$300。プロンプトキャッシュをオンにすると、繰り返しクエリは50–80%安くなります。初日からダッシュボードをお見せするので、驚きはありません。
OpenAIとAnthropicはどちらも、デフォルトでAPIトラフィックを契約上学習に使いません。データはあなたのアカウント（Firestore、Pinecone、S3など、お使いのもの）にあり、AI呼び出しはあなたのインフラからサーバーサイドで行われ、ご希望がない限りサードパーティSaaSには何も記録されません。規制対応の仕事では、追加の契約カバレッジのためAzure OpenAIやBedrockも使えます。
全部、タスクごとに選びます。Claude（Sonnet/Opus）は推論、丁寧な執筆、ツール使用での私のデフォルト。OpenAI GPTは、安価で高速な分類と大量の構造化抽出に最適。Google Geminiは、コンテキストが巨大なとき — PDF全体、長い会議の文字起こし、コードベース全体 — またはデータが既にGoogle Workspaceにあるときに勝ちます。Meta Llamaは、自社サーバーでモデルを動かす必要があるとき、規制業界、またはデータをサードパーティAPIから完全に遠ざける場合の選択。音声はElevenLabsに頼り、動画と画像はSoraとNano Banana（GoogleのGemini 2.5 Flash Image）。同じコードベース、設定1つで入れ替え — だから次のモデルが出ても、書き直しなしでアップグレードできます。
もうやりたくない作業を教えてください。AIが適切な解決策かどうかお伝えします。
初回通話は約20分です。より明確なプランを持ち帰っていただけます — スコープの決まったパイロット、提案、あるいは率直に「これはスプレッドシートの問題で、AIの問題ではありません」。この3つのどれかが起こります。