実際の事業課題、AIネイティブシステムの構想、参加する意欲のあるチームを持つ企業が対象です。AIスタートアップである必要も、完成した試作品も不要です。現状、変えたいこと、必要な支援をお聞かせください。
AIネイティブ・パートナーシップ · 設計 · エンジニアリング · AI 活用支援
AIネイティブな構想を、実用につなげる技術。
事業に必要な AI ネイティブシステムをお聞かせください。チームとともに機会を整理し、設計から実装まで、実務に合ったシステムを構築します。
パートナーシップ概要v1.0
支援形態チームに伴走する技術協業
専門性設計 + エンジニアリング
チーム現場に入り、チームに伴走
実行環境貴社のクラウド · リポジトリ
成果物AIネイティブな実践力
契約条件合意した業務範囲
1つの構想
解決したい業務課題と、実現したいAIネイティブシステムから。
2専門領域
事業の課題に合わせた設計と実践的なエンジニアリング。
1つの共通目標
役立つシステムと、それを発展させられるチームを育てます。
協働するチーム
私たちの考え
アイデアを生むチームと、ともにつくる。
有望な AI のアイデアには、試作品だけでなく、堅実な設計と日常の力に変える人が必要です。経験豊富なエンジニアがチームに伴走し、実用的なシステムと発展させる力を育てます。
01 / AI活用支援
依存ではなく、実践する力を。
エンジニア、アナリスト、意思決定者と協働し、AIを購入するものから組織が実践するものへ。ペア作業、実務手順、評価の仕組み、経営層が承認できるガバナンスを整えます。
- 事業全体のAI導入準備度と活用機会の評価
- 本番業務における貴社エンジニアとのペア作業
- 支援終了後も続く評価・可観測性・ガバナンスの実践
- 成果・資源・定着に向けた経営層の合意形成
02 / システム設計
設計から本番環境への実装まで。
データ保管場所、クラウド、セキュリティ審査、既存ツールといった制約に基づいて設計し、同じ担当者が実装します。別の実装会社への引き継ぎはありません。
- データウェアハウスとレポート基盤のAIアーキテクチャ
- データ層、検索、モデル接続、エージェントと承認フロー
- モデルに依存しない設計 — AnthropicとOpenAIを切り替え可能
- 貴社のメインブランチに統合し、貴社のクラウドで稼働
支援の流れ
提案し、方向を合わせ、合意し、つくる。
協業はアイデアについての対話から始まります。機会を検討し、チームと制約を理解したうえで、設計と技術の専門性を生かせる領域を合意します。
ステップ01提案
機会を伝える
会社、解決したい課題、構想中のAIネイティブシステムをご紹介ください。誰のためのものか、なぜ重要か、誰がともにつくるかをお聞かせください。
明確な提案
ステップ02検討
協働の可能性を探る
事業価値、技術的な実現性、チームの参加準備を確認します。方向性が合えば、機会と必要な資源をともに具体化します。
双方の方向性の一致
ステップ03コミット
協働の形を定める
開始前に業務範囲、責任、成果物、日程、取引条件を合意し、双方の認識をそろえます。
合意した業務範囲
ステップ04共創
つくり、学び、育てる
エンジニアが貴社のチームと設計・実装・評価を進めます。段階的に展開できる時期と、その先の進め方もともに判断します。
ともに育つ実践力
提供する力
AI システムを支える専門性。
機会の評価から実装まで、設計とエンジニアリングの専門性で、チームの実務に AI を生かします。
活用支援S-01
AI導入準備と活用支援プログラム
構想を支えるデータ、人、業務を理解し、経営層とAI運用モデルを設計。共同作業を通じてチームの力を育てます。
アーキテクチャS-02
BI基盤を活かしたAIアーキテクチャ
モデルがデータウェアハウスを読み、推論し、活用できる設計。セマンティックモデル、管理されたアクセス、検索、モデル接続を整え、既存のデータを正とする構成を維持します。
アーキテクチャS-03
対話型分析とエージェント業務フロー
自然言語で実データにアクセスし、SQL、評価済みの精度、監査証跡を確認。エージェントはデータに基づき動作し、重要な判断には人の承認を組み込みます。
アドバイザリーS-04
アーキテクチャの助言とレビュー
内製するチーム向けに、参照アーキテクチャ、モデルとベンダー選定、費用モデル、既存成果物の率直なレビューを提供します。
得られるもの
コードは貴社のリポジトリに。実践力は貴社のチームに。
貴社のチームと、動くコードと発展させる知識を築きます。このクエリの例は、ともにつくる、統制が効いたモデル非依存のシステムを示しています。
- 貴社のAWS・Azure・GCPで実行。データを外部に移しません。
- 評価テストを機能とともにコミットし、CIで実行。
- 貴社チームが発展させられるアーキテクチャ決定記録。
- 合意した権利帰属の条件に基づきコードと知識を共有。
services/analytics/ask.py実装イメージ
# governed query interface over the warehouse from metrics import semantic_layer, guard from llm import client # anthropic | openai def ask(question: str, user: User) -> Answer: scope = guard.scope_for(user) # row-level policy sql = client.to_sql(question, semantic_layer.schema(scope)) guard.validate(sql, scope) # read-only, bounded rows = warehouse.run(sql, project="bq-prod") return Answer(rows=rows, sql=sql, trace_id=log(question, sql)) # evals/ask_test.py · agreed acceptance checks
成果
成功の測り方を、最初に合意。
開発前にベースラインを設け、業務とチームにとって意味のある進展を定義します。
効率
時間
業務1件あたりの作業量
現在の所要時間と手作業を記録し、実装後の業務フローと比較します。
現在の業務作業量を比較
品質
品質
精度とレビュー負担
エラー、例外、人による確認の負担を含め、代表ケースを合意した受け入れ基準で評価します。
合意したテストケース結果を確認
定着
活用
チームによる継続利用
対象ユーザーが日常業務で利用・運用し、発展させられるかを確認します。
対象ユーザー実際の利用を把握
私たちについて
構想から実装まで、ともに歩むパートナー。
私たちは、意欲ある企業が事業で培った知識を AI ネイティブなシステムへと形にできるよう、fde.now を設立しました。
チームに伴走し、機会を具体化してシステムを設計・構築し、成長を続ける力を育てます。
大切にする条件
意味のある課題と、ともにつくるチーム。
事業価値、チームの意欲、技術の可能性が重なる協働を探しています。提案の検討では、次の問いを大切にします。
事業価値01
解決する価値のある課題
なぜ重要なのか
実際のニーズ、関係する人々、AIネイティブな手法が成果を変えうる理由をお聞かせください。
- 明確なユーザーや顧客
- 意味のある変化を生む業務
- 進展を測る有効な指標
チームの意欲02
ともにつくる人
何を持ち寄れるか
意思決定し、業務知識を共有し、エンジニアと協働するチームを求めています。双方が力を持ち寄ることが大切です。
- 責任ある意思決定者
- 協働に充てる人と時間
- 事業への定着に向けた計画
技術の可能性03
成長の土台
実現できるか
データ、システム、運用条件が役立つ製品を支えられるか、初期実装を超えて成長できるかを検討します。
- 必要なデータとアクセス手段
- 実現可能なセキュリティ・連携要件
- 持続するAI活用力への道筋
技術スタック
いまお使いの技術を活かして設計。
Google CloudクラウドawsAWSクラウド
azAzureクラウド
Kubernetesインフラ
BigQueryデータ
Postgresデータdbtdbtデータ
Airflowデータ
AnthropicモデルoaiOpenAIモデル
Python言語
TypeScript言語プラットフォームの購入やランタイムのライセンスは不要です。ご利用の基盤が一覧になくてもご相談ください。基本設計は共通で、接続部分を調整します。
よくある質問
ご提案の前に。
構想や協働についてのご質問も、提案に添えてください。
パートナーシップを提案
技術のパートナーと、何をつくりますか？
会社やアイデア、実現したい変化をお聞かせください。プロジェクトに必要な設計と技術支援をともに検討します。