お問い合わせ

Service

一つの業務から始めて、
会社の成果に広げる。

Iroribiのサービスは、業務分掌で整理し、一つの業務をスケルトンシステムで集約・整理し、定着させ、お金に換える「コア業務支援」です。

Common issues

生成AIを入れても、
お金に換わらない。

技術が足りないのではありません。どの業務を、どの成果のために換えるのかが決まっていないからです。

だから私たちは、技術ではなく業務分掌から始めます。生成AIをまだ入れていなくても、ここから相談できます。

Method

業務分掌から始められる。
一つの部署で確かめて、広げる。

業務を四つのGradeに分けると、お金の言葉がGradeごとに違う。上の判断から逆算して、下で残す記録を決めます。

ばらばらの業務とデータを、Gradeで整理する。

業務ごとに要るデータが並び、下の記録が上の判断につながります。つながったデータを生成AIがコア業務の判断に使い、成果に届けます。

Steps

4ステップで、お金に換える。

各ステップで、お客様が何を確かめられるか。何が残り、いくらかかるか。

続ける／止める

01Organize

整理する

確かめられることどの業務を換えると、どの成果に換わるか。

手元に残るもの
業務分掌データマップ狙う成果次のステップの見積り
費用
使うもの
ヒアリング業務分掌データマップツール
続ける／止める

02Skeleton

スケルトンシステムにする

画面とデータの流れを試せる、動く骨組み

確かめられること自社のデータで、担当者が実際に判断できそうか。

手元に残るもの
動くスケルトンシステム必要なデータの一覧運用の姿
費用
800万円〜（3か月が目安）
使うもの
要件定義小規模開発・AI開発ContextFabric Hub
続ける／止める

03Settle

定着させる

確かめられること普段の仕事で使い、チームが運用を続けられるか。

手元に残るもの
現場で回る仕組み使いこなせるチーム
費用
チューニング 250万円〜/月
導入・研修 200万円〜/月
使うもの
チューニング小規模開発・AI開発研修・セミナーContextFabric Hub

04Perform

お金に換える

確かめられること指標がどう動き、売上・利益・企業価値にどう効いたか。

手元に残るもの
KPIの推移効いた型の記録
費用
使うもの
パフォーマンスチェック導入事例
  • 別拠点へ判断の基準と運用を再現する
  • 別課題へ見取り図と測り方を次に使う

ステップの区切りごとに、続けるか止めるかを決められます。費用は、最初のステップで次の期間と金額が決まり、定着からは月額です。

いずれも税別の目安です。業務の範囲によって変わります。同等の成果を保証するものではありません。

Tools & Products

自社でつくった、二つの道具。

整理を速くするツールと、データと業務の文脈をつなぐプロダクトです。

Tool01 整理する

業務分掌データマップツール

資料を入れると、業務とデータが一緒にGradeごとに整理され、誰の判断に効くかでつながります。

  1. 1資料を入れる業務分掌、業務報告書など
  2. 2業務を分類するGrade 1〜4に振り分ける
  3. 3データを紐づける業務ごとに、要るデータと、その所在・管理
  4. 4つながりがわかる上のGradeから逆算した業務とデータのつながりと、生成AIの使い方

入力したデータは保存されません。画面は開発中のものです。

Product02 スケルトン 〜 04 お金に換える

ContextFabric Hub

2026年1月 試験提供開始

データ基盤と社内の背景知識を、生成AIで自動的に紐づけるコンテキスト管理エンジンです。

  1. 1セマンティック・アナリティクス・エンジン業務の言葉とデータベースの構造を対応づける
  2. 2GraphRAG「何が起きたか」と「なぜ起きたか」をつなぐ
  3. 3MCP対応インターフェースChatGPTやClaudeから、企業の文脈を参照できる
  4. 4AI DataOpsメタデータをAIが自動で付ける

テクノロジーを見る

Features

Iroribiの支援の、4つの特徴。

  • A

    大手のセキュリティ基準に準拠

    ローカルLLM・閉域・マスキング。制約の中でも利活用まで進めます。

  • B

    コア業務・専門領域に強い

    属人性が高く、汎用ツールでは届かない業務が中心です。

  • C

    ツールとスケルトンシステムで、初動が速い

    整理と合意を最初に済ませ、認識のズレなく走り出せます。

  • D

    生成AI × 機械学習 × 制御まで、一気通貫

    構想から本番構築・運用まで、同じチームで担います。

Difference

よくある進め方との違いは、3つです。

どこから始めるか、最初に何をつくるか、費用がどう決まるか。

01どこから始めるか
よくある進め方使いたい技術から
Iroribiお金に換わる形と、コア業務の判断から
02最初につくるもの
よくある進め方動くかを試すPoC
Iroribi運用の姿まで見えるスケルトンシステム
03費用の決まり方
よくある進め方やってみないと分からない
Iroribi最初のステップで、期間と金額が決まる

導入事例を見る