AIはすごい。
でも、そのままでは
お客様に出せない。

AIは、仕事の形そのものを変える。

僕が生成AIを触り始めたのは、GPT-3が出てきた頃だったと思います。最初はブログや商品ページの文章を作る程度でしたが、AIが普段使っているアプリケーションとつながれば、仕事の形そのものが変わると感じていました。

その後、AnthropicのMCPやClaude Codeが登場し、AIは文章を作る道具から、さまざまなアプリケーションやデータにつながり、仕事を動かす存在へ変わってきた。GPT-5.5では、その知能がまた一段上がったと感じています。その可能性を、実際の仕事の中で試し続けています。

デモで動くことと、お客様に出せることは違う。

ただ、自分の事業でAIを使い込んでいくと、「すごい」「便利だ」という話だけでは済みませんでした。デモでは、それらしい文章や回答がすぐに出てきます。でも、それを自分の会社の名前で、本当にお客様へ出せるか。そこには、かなり大きな差があります。

事実と違うことが混ざる。必要な背景を理解していない。前回と回答が変わる。例外が起きるとワークフローが止まり、安全のために人の確認を増やせば、かえって仕事が増える。AIは非常に賢い一方で、思っている以上に繊細です。与える情報、指示の順番、作業する環境で、アウトプットの質は大きく変わります。僕自身、時間をかけてAIエージェントや自動化を作ったのに、出てきたものが使えなかった経験を数え切れないほどしてきました。正直、かなり徒労感があります。

お客様に出せる品質は、AIの周りの設計で決まる。

それでも、「このアウトプットを、自分のお客様へ本当に出してよいか」という一つの基準だけは下げませんでした。文章が自然に見えるかではありません。内容が正しいか。必要な情報が入っているか。会社として責任を持てるか。例外が起きても危険な処理をしないか。その後の仕事まで正しくつながるか。

その基準を満たすために、何度も設計を変えてきました。AIに何をインプットするのか。どの情報を継続して持たせるのか。どこまでAIに任せ、どこで人が確認するのか。間違いや例外をどう発見し、次の仕事へ反映するのか。モデルだけを見るのではなく、AIが仕事をする環境全体を作り込む。これは、AIを使うというより、AIをマネジメントすることに近いと思っています。

自らの事業で得た経験を、AI Work Architectureとして届ける。

現在、株式会社Okawariでは、日本茶と鮮魚の事業を運営し、販売、受注、顧客対応、管理会計、財務、経理を含む経営全般に、AIエージェントや自動化を組み込んでいます。一次産業という、データや業務がきれいに整っているとは言えない環境で、人の経験に依存する判断や、予想できない例外にも向き合ってきました。

その中で、本当にお客様へ出せるものを作り、日々の業務で使い続けられる形にする。そのために失敗し、設計を変え、改善してきた経験を体系化したものが、僕たちの考えるAI Work Architectureです。AIを正しく使えば、一人が担える仕事の範囲は大きく広がります。特に人や資金が限られている中小企業にとって、非常に大きな力になります。ただ、最新のAIを導入するだけでは、そこには到達できません。

僕が自分の事業で積み上げてきた失敗と改善の経験を、同じようにAI活用に悩んでいる人たちへ渡したい。
それが、この事業を始める理由です。