くり返しの定型業務を、AIに任せる。人は判断と提案に集中する。—— そのために足りないのは、AIツールではなく「AIを使いこなす人」です。私たちが、その役割を必要な分だけ担います。
まずは1業務から。合わなければ、そこで止められます。契約は準委任（人材派遣ではありません）。
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転記・集計・レポート作成が特定の担当者に張り付き、休まれると業務が止まる。人手が足りず、社員が本来やるべき仕事に手が回っていない。
採用しようにもAI人材の市場は激戦。応募が来ても、優秀かどうかを見極める基準が社内になく、採用のリスクが高い。
ChatGPTは触ってみた。ツールも入れた。でも日々の業務は変わらず、何から手をつけるべきかも判断できないまま止まっている。
ソフトウェアを作る人は、ソフトウェア会社にいる。
——その常識は、海外ではもう成り立っていません。
これは一部のIT先進企業の話ではありません。店舗を持ち、モノを売り、コーヒーを淹れている会社が、自社のエンジニア組織を持つようになっています。
社内技術組織「Walmart Global Tech」は世界で2万名超。店舗・EC・サプライチェーンから230万人の従業員向け業務システムまで内製。
ベンダー製のAIを買わず、自社で生成AI基盤を開発（利用者6万名）。IT部門の自動化だけで年1,000万ユーロを削減。
年間約4億ドルを投じているソフトウェア費を見直し、購入していた在庫管理・設備保守・POSを自社開発品へ置き換え中。AI支援開発が前提。
AIを“導入”しただけでは、業務は変わりません。自社の実データ・実業務に合わせて作り込み、現場で回るところまで持っていく人が要る。その役割を担うため、顧客企業の内側に入り込んで実装するエンジニアが、いま世界中で採用されています。
2026年5月、Anthropic と OpenAI が同じ日に、実装を専門とする合弁会社をそれぞれ設立。その2ヶ月後、AWSが10億ドルを投じて同じ役割の専門部門を新設しました。FDEの求人数は2025年の1〜9月で8倍以上に増えています。
子会社「ニトリデジタルベース」を設立し、業務システムと自社アプリを内製。IT人材を2025年に700名、2032年に1,000名とする計画を公表。
社内に「ダイキン情報技術大学」を開設。新入社員が2年間の全日制でAI・ITを学ぶ。2023年度末までに1,500名の育成を達成。
2027年度末までにデジタル人材3万名の育成をKPI化。専任の「DXプロ」を配置し、アジャイル開発の内製を推進。
自社でエンジニアを抱える。正しい。けれど、多くの企業の前には三つの壁があります。
エンジニアの転職求人倍率は、全職種平均の4倍以上。1人の候補者を十数社で奪い合っている状態が続いています。
技術面接は、評価する側に技術がなければ成立しません。エンジニア組織を持ったことのない会社では、入社してみるまで分からない。
採用は、間違えても巻き戻せません。年収に加えて社会保険料の会社負担と採用費がかかり、内定の承諾までに二ヶ月前後、さらに前職の引き継ぎ期間を要します。
内製化を「進めている」と答えた日本企業は 22.3%。米国は 46.4%。「必要な部分は内製化できている」まで含めると、日本 39.0% に対して米国は 83.5% に達します。
そして——内製化を進めている日本企業の 82.3% が、その課題として「人材の確保や育成が難しい」を挙げています。
AIの進化はあまりに速く、専門のエンジニアでさえ、最新を追い続けるのは容易ではありません。
ましてや、それが本業ではない企業にとって、AIを理解し使いこなすハードルは決して低くない。
けれど、日本の経済は大企業だけでなく、幅広い規模の企業が支えています。私たちは、AIの台頭を理由に、その一社たりとも衰退させたくない。
私たちGeneL（ユニソンプラネットグループ）は、グループのプロダクト開発を一手に担い、数多くのWebサービスを開発・保守運用してきました。そこには、AIのノウハウが確かに蓄積されています。そのノウハウで自社のAXを進め、成果を出してきました。
その力を、御社の隣で。
AIツールは誰でも手に入ります。足りないのは、それを御社の業務に組み込んで回しきる人。
採用も内製もできないAIの実装力を、必要な分だけ御社のチームの一員として。助言だけで終わらせず、実際に作って、一緒に回しきります。
記事や説明文の下書き、レポート作成、問い合わせ一次対応、書類の読み取り→転記など。手が回らない定型業務からAIに任せます。
サイト／LPの再構築から、基本的なSEO・MEOの整備まで。集客・広告の戦略や改善も、AIで可視化・高速化して伴走します。
「作って終わり」にせず、御社の変化に合わせて回し、改善し続けます。契約は月額の準委任。まず1業務から、小さく始められます。
「請求書の処理」を例に。AIが下ごしらえをして、人は最終確認だけ。判断は人に残します。
AI（軍師）※ 実際の運用イメージ（自社運用中のAI「軍師」の通知例をもとにした表示例です）
「誰が来るのか分からない」ままでは、任せられないと思います。
御社のAXを担当する人間を、先にお見せします。
電子部品メーカーでの製品開発を経て、バックエンドエンジニア兼PMとしてWebサービスの開発・運用に従事。2024年6月に株式会社GeneLを立ち上げ、現在はユニソンプラネットグループのプロダクト開発を統括しています。
「作るだけ」でも「助言だけ」でもなく、自ら手を動かしてAIを業務に組み込み、回しきるところまでを担当します。
4つのAI基盤を自ら開発し、社内・自社サービスで本番運用しています。
さらに、EC運用向けと管理部向けを現在開発中。机上の空論ではなく、検証済みの“動く型”を、そのまま御社へ。
経営・バックオフィスの秘書AI。競合18社の定期リサーチ、請求書のOCR集計、稼働管理、重要メール監視などを自動化。
記事の自動生成（品質チェック8項目つき）、MEO順位レポートの内製化、クライアント巡回の自動化など、CS・マーケ実務を仕組み化。
AI営業の自動化。見込み先リストの抽出・スコアリングから、アプローチ・追跡までを一気通貫で。
RAGベースのAIチャットSaaS。問い合わせ対応をAI＋有人で切り替えながら、サイト埋め込みウィジェットとして提供。
モール横断の受注・在庫オペレーションを属AI化。受注の一元化、備考欄の仕分け、物流部への取次、在庫の横断確認、欠品予測まで。
管理部・経理業務の自動化。2026年10月より開発に着手します。対応する業務の範囲は、管理部と詰めている段階です。
現在の導入実績は自社（およびグループ）です。他社への伴走実績はこれから積み上げていく段階のため、最初にご一緒する数社には、特別な条件と、通常以上の熱量でお付き合いさせていただきます。「実績が豊富だから安心」ではなく、「自分たちで毎日使い、動かしている型がある」——それが今お渡しできる価値です。
UGC-PLUS / Tag+ / A-BiSU / PromptWorks / AIChatPlus / SaaS Agent / SalesAgent など、ユニソンプラネットグループのプロダクトを自社で開発・運営。だから助言だけのコンサルではなく、実装まで自分たちの手でやりきれます。
4つのAI基盤を社内・自社サービスで毎日運用し、自らのAXで成果を出しています。うまくいく型も、つまずきどころも、実体験として知っています。
採用は、外しても巻き戻せません。当社は準委任契約で、必要な実装力を必要な期間だけお貸しします。合わなければ止められる。そこが雇用との決定的な違いです。
御社の困りごとを伺い、AIで効きそうな業務を一緒に洗い出します。
効果の大きい“最初の1業務”を決め、進め方と費用をご提示します。
AIに任せる仕組みを、実データで動作を確かめながら構築します。
運用しながら改善し、削減時間を測って共有。次の業務へも順次拡大します。
「いくらかかるのか分からない」を、なくします。伴走を主軸に、入口 → 継続の段階設計です。
御社の業務から「AIで効きそうなもの」を洗い出し、効果の大きい順に整理してお返しします。ここまで費用はかかりません。
その後は「伴走を継続（月30万円〜）」か「AI顧問へ移行（月10万円〜）」を、成果を見てお選びいただけます。
※ 上記は代表的な進め方の一例です。1業務のみのスポット（50万円のみ）で終えることもできます。
※ 0.3人月＝月40時間相当の稼働です（フルタイム稼働を月140時間として換算）。
※ フルタイムで常時必要な業務であれば、採用されたほうが合理的です。業務委託の単価は、フル稼働で比べれば正社員を上回ります（フリーランスSEの平均単価は月72万円・2026年9月時点。人材エージェントの公開案件ベース）。当社の価値は単価の安さではなく、必要な量だけ確保でき、合わなければ止められることにあります。
※ 採用側の数値の出典は「大企業のものでした」の章に記載しています。費用はいずれも当社試算です。
準委任契約（善管注意義務）です。
人材派遣ではありません。指揮命令は当社が行います。
売上・順位などの成果保証は行いません。
ただし効果（削減時間など）は毎月測定し、ご報告します。
広告媒体費・広告運用代行の実務、記事コンテンツの最終責任は範囲外です。
※ 金額は目安です。対象業務や範囲により変動しますので、無料診断のうえ正式にご提示します。
※ 自治体のDX補助金等を活用いただける場合があります。あわせてご相談ください。
合わないままお付き合いを始めても、お互いに良い結果になりません。先に正直にお伝えします。
「社内のデータを渡して大丈夫か」というご不安に、こう備えます。
お預かりする情報の範囲・利用目的・保管期間を契約で定義し、目的外利用はいたしません。NDAの締結も可能です。
お預かりしたデータを、外部AIモデルの学習に使わせない設定・契約で運用します。
必要な担当者・必要なデータのみに限定。認証情報は暗号化して管理します。
AIの実行ログを記録し、いつ・何をしたかを後から追跡できる状態にします。
売り込みではありません。まずはお話を伺い、AIで効きそうな業務を効果の大きい順に整理してお返しします。そのうえで、進めるかどうかをご判断ください。