AnalyzegearAIを、実務の成果に。
私たち自身が、開発・運用にAIを取り入れて成果を出しています。その知見で、御社の「どこにAIが効くか」を見極め、作って・測って・正直に届けます。
“盛らないAI”で、業務に効かせる
AIは万能ではありません。効く所を選び、正しく測り、人が確認して出す。この当たり前を徹底することが、いちばんの差別化だと考えています。
実測で語る
「速くなった気がする」で終わらせません。Before/After を実際に計測し、数値には必ず母数と条件を添えます。作れない数値は書きません。
人が最終確認する
AIは下書き・提案まで。公開・送信・確定は人が行います（human-in-the-loop）。だから業務で安心して使えます。
既製APIのアプリ層に集中
Claude などの既製AIを、御社の業務やシステムに組み込みます。自前のAIモデル開発・学習は行いません。だから小さく早く始められます。
“作らせない・持たない”設計
根拠が無ければ答えさせない、数字を作らせない、個人情報を最初から持たない——不安の芽を仕組みで断ちます。
4つの領域でご支援します
自社で作り、実測した6つの事例
すべて自社のサービス・業務で実装し、数値は母数・条件つきで公開しています。
用語メディアのAI検索
用語名では引けなかった質問にも出典付きで回答（実検索ログ37問で到達率73.0%→100%）
詳細を見る → AI駆動開発相続の取り分がわかるツール
条文ごとにテストを書きながら、着手から本番公開まで12分56秒
詳細を見る → 業務自動化用語メディアの編集アシスタント
タグ付け1件の編集時間 12.1秒→2.6秒（各20件で計測）
詳細を見る → 開発品質AIコードレビューを信じられる形に
実際のPR 20本で検証、重大な誤検知を半分→0件に
詳細を見る → 既存システム連携保守レポートのAI下書き
数値は機械で検算（自社2サイト×2か月の4本で138個中136個一致）
詳細を見る → 業務自動化問い合わせの仕分け
98%が営業だった問い合わせをAIで仕分けし、人が見る件数を554件から10件に
詳細を見る → 検証・見極めAIエージェントの効く／効かない
自社5サイトで固定手順と比較。結果は同じで時間1.9倍・費用2.0倍（＝正直な実測）
詳細を見る → 画像を見るAI画面を見て崩れ・改ざんの疑いを検知
正常20枚・異常20枚で検知率90%・誤検知率30%。確信度で足切りし、人に上がる誤報を0件に
詳細を見る → 音声を聞くAI会議の文字起こし・議事録の下書き
自社会議5本で専門用語は21語中2語、人名は6人中6人が誤変換。だから人が確認する
詳細を見る →数値はいずれも実測です。詳細ページに「概要（経営・担当者向け）」と「技術詳細（エンジニア向け）」の2つの見方を用意しています。
“AIで作る”を、自社で実践している会社
自社で使って成果を出している
このサイトの制作・運用や、保守サービス「Sonagear」のAI異常検知など、日々の実務にAIを取り入れています。
開発も保守も、一貫して
PHP・LaravelのシステムからWordPress、サイト保守（Sonagear）まで。AIを“点”でなく、事業に効く形で組み込みます。
不安に、設計で応える
「作り話」「情報漏れ」「言いっぱなし」——生成AIの不安に、仕組みと計測で正面から答えます。