強み01
「指示待ちのAI」から、「業務を任せられるAI」へ
都度指示のチャットAI
使う人のスキルと熱意に依存し、一問一答で終わる。定点観測として業務に組み込めず、一部の人の便利ツールで止まります。
AIエージェント
目的と判断基準を与えれば、「調べる・考える・まとめる」を自律的に回し続けます。すべての出力に出典・判断根拠が紐づき、最終判断は人に残します。
AIが広げ、
人が確かめる。
経営の意思決定に組み込むAIエージェントを、市場・トレンド探索から定点モニタリングまで
「5つの機能＋土台」で設計・構築。接客・営業支援など、その他テーマの開発にも対応します。
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経営リサーチ5機能＋土台
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提供形態4つの型
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実現性検証 約3〜4週
PoCの先へ。意思決定に組み込むまでの壁を
越えられていますか？
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課題01
PoCで止まり、業務に届かない。ツールも実証も済ませたのに、本番業務に組み込まれないまま次のPoCが始まる。実装のラスト1マイルを走り切れていません。
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課題02
チャットAIでは、業務が変わらない。都度指示のチャットAIは使う人のスキルに依存し、一問一答で終わります。定点観測として業務に組み込めず、一部の人の便利ツールで止まっています。
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課題03
機微情報と説明責任が壁になる。機密データを外部のAIに出せず、根拠に遡れない出力は社内説明に使えない。セキュリティと説明責任の壁で、検討が前に進みません。
Service
サービス紹介 （AIエージェント開発支援について）
「指示待ちのAI」から、「業務を任せられるAI」へ。
AIエージェントとは、目的・判断基準・参照データを与えれば「調べる・考える・まとめる」を自律的に回し続けるAIです。チャットAIと違い自分で段取りし、週次・月次の定点観測として業務に組み込めます。出力には出典・判断根拠が紐づき、最終判断と説明責任は人に残します。
作るのは、意思決定のプロセスに沿った「5つの機能」——市場・トレンド探索、アイデア創出・壁打ち、企画書ドラフト、評価・審査、定点モニタリング——と、土台の「全社データ統合基盤（MCP／RAG）」です。1機能から導入でき、後からの接続・拡張を前提に設計します。
精度の鍵はAIの賢さではなく、Human-in-the-Loop（人の検証）の設計です。人の時間は「確信度が低く、影響が大きい」ものだけに投下し、苦手な軸は採点させず、過去案件で一致率を測ってから本番に入れます。人の上書きは次の判断基準に変わり、使うほど貴社に合っていきます。
最も得意なのは市場調査・経営課題に直結するエージェントですが、接客・営業支援やドキュメント自動生成・帳票DXなど、その他テーマの構築実績もあります。「この業務でもできるか」の段階からご相談ください。
Strengths and Systems
強みと仕組み
なぜ、精度が出るのか — 設計の3つの柱
強み02
Human-in-the-Loop（人の検証）の3原則
①全件を人が見ない——「確信度が低く、影響が大きい」ものだけに人の時間を投下します。②苦手な軸は採点させない——スコアにせず、フラグで人に運びます。③人の過去判断で較正する——過去案件で一致率を測ってから本番に入れます。すべての出力に「AI自動／人・検証済／AI＋人加筆」のバッジがつき、EUのAI法（2026年8月〜）が高リスクAIに義務づけた人間監視とも同じ方向の設計です。
強み03
判断が資産になる——月次で見張り、四半期で決める
画面上の修正・承認・却下がそのまま教師データになり、人の上書きが次のAIの判断基準に変わります。月次は自動スキャン＋変化点レポートで見張り、四半期はレビュー会で方針を決める。過去のシグナルに戻って確かめるバックテストまで、育てる運用を設計に組み込みます。さらに保守運用では、AIモデルの進化・更新のたびに精度を測り直してハーネス（AIを正しく動かし続けるための検証・制御の枠組み）を最適化し、MCP対応が進む社内外のデータソースを更新されたものから順次接続していきます。
強み04
調査 × コンサル × AI実装の掛け算
代表はボストン・コンサルティング・グループ出身。論点設計・評価基準（ルーブリック）・“悪魔の代弁者”の思考プロセスをロジックに実装し、リサーチBPO「Insighthub」で磨いた出典トレーサビリティ・二重検証・ハルシネーションチェック（調査納品実績は数百件）をAIの設計に落とし込みます。動くWebアプリUIを最初の商談からお見せし、既存環境（Copilot等）内での実装にも対応します。
Five Functions
経営・新規事業リサーチの「5つの機能＋土台」
攻める領域の決定から決めた後の見張りまで、意思決定の流れに沿って機能がつながります。1機能から導入でき、接続・拡張を前提に設計します。
市場・トレンド探索
変化の兆しを幅広く捕まえ、攻める領域を決めるスキャン基盤。落としたテーマも理由つきで記録し、四半期ごとに自動で再評価します。
アイデア創出・壁打ち
答えではなく「問い」を返す壁打ち相手。調査資産・実在事例を裏どりつきで自動引用し、企画を鍛えます。
企画書ドラフト
壁打ちの対話が、そのまま根拠つきの下書きに。書けない箇所は空欄で残し、社内の稟議フォーマットへ書き出せます。
評価・審査
多軸ルーブリック＋両論併記＋悪魔の代弁者。AIは合否を判定せず、人が決めるための判断材料を揃えます。
定点モニタリング
規制・政策や市場の一次情報を自動収集し、新規／既知と重要度でトリアージ。変化点だけを人が確認する定点運用です。
全社データ統合基盤（MCP／RAG）
調査・議事録・判断履歴を読取専用で安全に束ね、5つの機能を支えます。MCP対応が進む社内外のデータソースは、更新されたものから順次つなぎ足せます。いま作る1機能が、将来の全社AIの土台になります。
※ 接客・営業支援、ドキュメント自動生成・帳票DXなど、上記以外のテーマのAIエージェント開発も承っています。
Delivery Options
提供形態 — 4つの型から選べます
基本は「カスタマイズSaaS」——御社に合わせて専用に作り込みながら、SaaSのように手軽に使える形でご提供します。内製方針・ガバナンスに応じて、他の3つの型も選べます。
カスタマイズSaaS型
貴社の判断基準・データ・会議体に合わせて専用に構築し、SaaSとして当社管理環境からご提供。ブラウザでアクセスするだけで使い始められ、運用・改善はTo22が担います。
環境移植型
貴社AWS等へ移植し、ロジック・プロンプトは開示。内製チームの資産になります。
部品提供型
Human-in-the-Loop設計・評価項目パターン・バックテスト手法などを部品単位で提供。内製の作り込みはそのまま活かせます。
アドバイザリー型
設計レビュー・評価軸の較正支援など助言のみ。小さく始めて、必要な分だけご利用いただけます。
Plan
プランの考え方（松竹梅）
- 価格の考え方
- 要件確定後の個別お見積りで、スコープ・接続範囲・セキュリティ要件により変動します。段階ごとに投資判断できる設計です。
- 梅：実証・設計パック
- 約3〜4週。実現性検証または動くモックを1本。実現可能性と効果イメージを確認し、次段階の要件を整理します。
- 竹：動くPoC・共創パック〈推奨〉
- 約3〜5ヶ月。実データで本番相当のPoCを構築し、効果測定のうえ本番化を判断。内製化の芽（運用・改善）づくりまで一気通貫。
- 松：全社内製化プラットフォーム
- 約6〜9ヶ月。複数の機能を束ねて全社横断のAI基盤へ。ガバナンス設計と横展開ロードマップまで。
Flow
ご利用の流れ
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STEP01
実現性検証・設計
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STEP02
動くPoC
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STEP03
本エージェント化
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STEP04
全社AI基盤
進め方の原則：週次で途中成果を共有し、作りきってから見せることはしません。各ステップの節目で投資判断でき、最初から大きく作る必要はありません。
FAQ
よくあるご質問
何から始めればよいですか？
まず1テーマの実証（実現性検証・設計、約3〜4週）から始められます。効果が見えやすくデータが揃う領域から着手し、動くもので判断いただきます。
機密情報を扱う業務でも大丈夫ですか？
機微情報はクローズド環境前提（オンプレ／VPC対応）で設計し、社内データは読取専用で束ねて人の最終判断を残します。すべての出力に出典・判断根拠が紐づき、社内の説明責任にも応えられます。
社内で使っているCopilotなどの環境内でも作れますか？
はい、既存環境の中での実装に対応しています。Copilot等、お使いのオフィス環境内で完結する形での構築に取り組んだ実績があります。
PoCで終わらないための仕組みはありますか？
「作って終わり」にしない運用のリズムを、あらかじめ設計に組み込みます。月次の自動スキャン＋変化点レポートと四半期のレビュー会で見張り、過去案件とのバックテストで精度を測ってから本番に入れます。本番後もモデルの進化・更新にあわせてバックテストで精度を測り直し、ハーネスを再調整しながら追随します。
AIモデルが進化・更新されても、精度は維持できますか？
保守運用の中核がまさにその点です。モデルの進化・更新のたびに過去案件との答え合わせ（バックテスト）で精度を測り直し、ハーネス（AIを正しく動かし続けるための検証・制御の枠組み）を最適化し続けます。あわせて、データソース・データセットのMCP対応版のアップデートを継続的に取り込み、更新されたものから順次接続を広げます。なお、保守運用の範囲・費用は構成に応じて個別にご案内します。
市場調査・経営領域以外のテーマにも対応できますか？
はい。中心は経営・新規事業リサーチ系の5機能ですが、接客・営業支援、ドキュメント自動生成・帳票DXなど、その他テーマの構築実績もあり、テーマが固まっていない段階でもご相談いただけます。
期間はどのくらいかかりますか？
実現性検証・設計が約3〜4週、動くPoCの構築が約1〜2ヶ月（効果測定・本番化判断まで含む竹パック全体では約3〜5ヶ月）、本エージェント化が約2〜3ヶ月、全社AI基盤への拡張が約6〜9ヶ月が目安です。各ステップの節目で投資判断いただけます。
Combination
他サービスとの組み合わせ
AIエージェント開発支援は、To22の2つの届け方のうち「自社の力にする」を担います。市場調査・事業性検証をまるごと任せたいときはAI駆動リサーチBPO「Insighthub」——調査には案件専用AIエージェントが同梱され、同じ「育てる運用」に合流します。生成AI研修「BRaiN BOOST」を組み合わせれば、内製化がさらに加速します。
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