戦略コンサルティングと、AI・生成AI活用。
多様な専門性を掛け合わせ、事業を前に進める。
ABOUT
戦略コンサルティングとAI実装、その両方の本流を経験してきたメンバーが、構想から実装・運用まで一気通貫で伴走します。生成AIだけに頼らず、機械学習や数理最適化まで含めた最適な手法で、事業の成果に変えていきます。
その一方で、我々のアートとして、自社でのワイン醸造という長期の営みにも取り組んでいます。短期で答えを出す知の仕事と、数年がかりで育てる土との共作。異なる時間軸を行き来することが、私たちの視座をつくっています。
複数の事業を、
一つの視点で。
AIコンサルティング事業
戦略コンサルティングファームで事業戦略を、AI企業の創業期で実装と事業化を。
生成AIブームのはるか以前から、AIに向き合ってきました。
WHY PLUS.B.A
代表はBCGで戦略コンサルティングに従事（マネジャーで退職）した後、PKSHA Technologyに初期メンバーとして参画し、上場までAIソリューション事業の責任者を務めました。戦略の言葉とAIの言葉、両方を母語として話せます。
機械学習・深層学習・数理最適化・生成AI。課題に対して最適な手法を選定します。たとえばシフト最適化は、生成AIで実装するより数理最適化のほうが精度・コストともに優れることが多い——こうした判断は、生成AIブーム以降にAIを始めたコンサルタントにはできません。手法の引き出しの数が、提案の質を決めます。
固定の大組織を持たず、案件ごとにAIエンジニア・データサイエンティスト・アーキテクト・デザイナーから最適なチームを編成します。階層も稟議もなく、経営判断できる人間が直接動きます。
SERVICES
需要・価格予測、ターゲティング、異常検知・故障予測など、データから意思決定を支援します。
全社活用基盤の構築、業務効率化、AIエージェントの新規事業化までを支援します。
「作る」か「作らない」かの判断から始める、AI投資の目利き。生成AI・機械学習・数理最適化まで見据え、投資領域の選定から構想・PoC設計までを支援します。
FDE育成研修（Claude Code活用 等）など、AIリテラシー/スキル向上に必要なコンテンツを各社に最適な形で提供します。
CASES
大手企業の、生成AIを活用した個人向けAIエージェント新規事業を支援。事業構想・サービス設計から、AI運用コストの構造検証、商用化に向けた論点整理まで、経営と開発の間に立って一気通貫で推進。
IT大手で、ビジネス理解とAI実装力を併せ持つ人材——いわゆるFDE（Forward Deployed Engineer）型人材——を育てるブートキャンプを企画・立ち上げ。AIコーディングの到達度をレベルで定義し、独学では越えにくい壁を体系的に越えさせることを狙いに、座学・ハンズオン・実案件への並走・日々の質問に伴走するヘルプデスクを組み合わせた数週間のカリキュラムを設計し、第1期を完了した。「AIに書かせて終わり」ではなく、テストと評価による品質担保、設計意図が残るプロジェクト管理まで含めて、実務で通用する型を移植する。
人手前提だった広告メディア制作の業務フローを、企画から効果検証までAIが自律的に回る形へ再設計。AIが原稿を生成し、AIがその品質を採点し、人は最終判断に専念する分業へ。現状業務の徹底分解から、あるべき姿の設計・KPI設計まで、上流を担当。
大手教育企業の模擬試験事業で、毎年多くの人手をかけて調整していた合否可能性の判定基準づくりを、数理最適化で自動化する取り組み。過去数年分の判定データを分析し、「評価どうしで順序が逆転してはならない」といった業務上の暗黙のルールを制約条件として定式化した。複数の最適化手法を比較検証したうえで、属人的だった調整をそのまま置き換えられるプログラムを構築・納品。生成AIではなく、課題の構造に合った手法を選んだ好例。
大手金融機関の営業・資産形成領域における生成AI活用構想を、スライドではなく「動くデモ」で示す支援。法人営業向けの企業リスト作成・企業分析・提案書ドラフト生成、個人向けの資産診断・将来シミュレーションなど、複数のチャット型AIアプリを並行して企画・実装した。モデルごとのコストと性能を見極めた使い分けや、検索・リサーチ系APIとの組み合わせなど実装の勘所を押さえ、構想検討を「触れるもの」で前に進めた。
高額商材を扱うリユース事業者で、「値付けが担当者の勘に依存する」という経営課題に取り組んだ。市中の相場データを継続的に収集する仕組みと統合データ基盤、現場が日々使う相場ダッシュボードを構築。さらに過去の売価変更履歴を学習した価格決定アルゴリズムを開発し、推奨売価が販売システムへ反映されるところまでをつないだ。現場担当者への週次ヒアリングを重ねる反復改善で、実運用への定着まで伴走した。
大手アパレル企業のEC事業で、商品画像制作への生成AI活用を診断。撮影・制作の現場業務を分解して活用施策を洗い出し、事業インパクトと実現性の両軸で注力施策を選定した。画像生成AI（LoRA等の追加学習技術）による生成サンプルの検証、効果の定量試算、実証実験の計画・体制設計までを提示し、「生成AIで何ができるか」の議論を、実物のサンプルと数字で前に進めた。生成AIブームの最初期・2023年からの取り組み。
大手ITサービス企業の研究開発部門とともに、生成AIの次の波と目されるフィジカルAI・ロボティクス領域の事業機会を、約1年にわたり探索。国内外プレイヤーの技術・市場動向を継続的に調査し、有望領域を複数の軸で採点する独自の評価フレームワークを構築した。技術の実現性やリスクまで見極めたうえで、投資・提携の選択肢と事業化に向けた初期アクションを、毎週のワーキンググループで共に磨き込んだ。「どこに賭け、何を作らないか」という経営判断を、技術の解像度を持って支えた。
公的機関の職員向けに、生成AI勉強会を企画し、講師として実施。「確率的に、次に来そうな言葉をつなげているだけ」という仕組みの本質から説き起こし、企業側の活用実態、導入に必要な体制・人材・予算の勘所、そして成功事例だけでなく「なぜ頓挫したのか」という失敗パターンまでを、実例とデモ動画を交えて、専門外の人に伝わる言葉で解説した。生成AIを「指示の出し方しだいで80〜90点のアウトプットを出す新人」と捉え、導入と磨き込みを採用と育成になぞらえる——道具の説明ではなく、組織としての付き合い方を伝える研修設計。
大手総合商社の海運関連事業で、市況の中期予測アルゴリズムを構築。資源価格や輸送量などのマクロ指標を説明変数に複数の回帰モデルを比較検証し、予測対象ごとに最も適したモデルを選定した。初期の検証で終わらせず、四半期ごとに最新データでモデルを組み直し、複数シナリオの予測を継続的に届ける定常サービスへ発展。複数年にわたり運用された。
大手メーカーの営業組織で、社内に眠る事例ナレッジを短尺動画として自動生成・配信する構想のPoCに、外部の専門家チームの一員として参画。記事収集から要約・原稿生成・音声合成・動画化までの自動生成パイプラインについて、低コストで量産できる実現可能性を検証。あわせて現場の営業担当への実インタビューとプロトタイプ検証を担い、「隙間時間に受動的に学べる」形が本当に効くのかを現場の声で見極め、次フェーズへの投資判断材料を整理した。
大手不動産グループの仲介事業で、査定の根幹となる中古マンション成約価格の推定モデルを構築。数十万件規模の成約・供給データに市況のマクロ指標を組み合わせ、取引事例比較法の考え方を機械学習に落とし込んだ。価格帯やエリアごとの精度特性を定量評価し、学習データの期間設計まで検証を重ねて、実務の査定に活かせるモデルとして報告。生成AIブーム以前から積み重ねてきた、データサイエンスの本流的な支援。
人気アイドルグループの衣装を手がける制作会社向けに、衣装をテーマにした公式冊子の表紙・背表紙のビジュアルを画像生成AIで制作。メンバーたちの顔の特徴と、先方のイメージに沿った衣装を、それぞれ追加学習（LoRA）したモデルとして用意し、背景生成と部分合成（inpaint）を重ねて仕上げた。生成した表紙は、実際の冊子に採用。生成AIを「参考イメージ」で終わらせず、納品物として使い切ったクリエイティブ制作。
全社員が生成AIを業務で安全に使うための共通基盤を構築。社内問い合わせ対応チャットボットの構築や、個人情報取扱い体制の整備まで、「組織に定着する」ところまで支援。
大手の決済サービスのコールセンターで、日々膨大に寄せられる問い合わせの分類と、通話内容の要約を自動化。生成AIが主流になる以前から、文の意味をベクトル化する自然言語処理で過去の応対事例と高速に照合する仕組みと、複数の機械学習モデルを組み合わせた分類・要約モデルを構築し、本番システムに組み込んだ。データが蓄積するほど精度が上がる定期再学習まで設計し、数年にわたる実運用・保守を支えた。
大手アパレル企業で、店舗×商品単位の販売数を予測する機械学習モデルと、その予測に基づいて値引き率や店舗間の在庫配分を決める数理最適化アルゴリズムを構築。1億件規模の販売データで学習し、過去データでの検証から、現場と協力した実地検証まで段階を踏んで確かめた。アルゴリズムは実行環境ごと納品し、クライアント側で回せる形に。予測は機械学習、配分は数理最適化——課題ごとに手法を使い分けた案件。
ウェアラブルで取得する生体信号（脈波）から血糖値を推定するという、研究開発段階のテーマにAIで挑んだ検証。信号処理による特徴量設計、時系列モデル、CNN（深層学習）、従来型の機械学習まで複数の手法を構築・比較し、測定条件を揃えた場面では高い精度に到達することを確認した。一方で被験者や測定のタイミングが変わると精度が保てない——汎化の限界も定量的に切り分け、「どこまで実用に足り、何がボトルネックか」を数字で示した。過度な期待に流されず、次に投資すべきデータのつくり方まで提言して締めくくった。
素材・化学領域の研究開発を支えるサービスで、研究者が一語ずつ手作業で整備していた専門用語辞書の作成を、言語AIで自動化。大量の研究論文を追加学習させて言語モデルをこの狭い専門領域に特化させ、意味の近い用語を機械的に束ねて辞書候補を生成する仕組みを構築した。生成された辞書の精度を独自の指標で定量評価しながらモデルを磨き込み、辞書の検索・更新・再学習までを現場が自分で回せるWebアプリケーションとして納品した。
外国人向け日本語学習サービスの立ち上げを、事業計画・KPI設計からマーケティングまで支援。あわせて、ChatGPT登場直後の2023年から、制作業務に生成AIを組み込んだ。学習教材の解説記事は、プロンプト設計に加えて、「学習者のレベルを超える単語を使わせない」語彙チェックの仕組みをつくり、記事のレベル統制を検証。SNS運用では、投稿文と画像を生成AIでつくり、投稿までつなぐツールを試作した。少人数の立ち上げチームの制作力を、生成AIで底上げする支援。
工場の設備稼働データを用いた故障予測モデルを構築。あわせて稼働率改善・不良品率減少に向けた機械学習分析を実施。生成AIブーム以前から積み重ねてきた、機械学習の本流的アプローチによる支援。
アパレル企業のEC・会員基盤で、一律配布だったクーポンを「配ることで行動が変わる顧客」にだけ届ける機械学習活用に取り組んだ。まず在庫・値引きの実データ分析でAI投資の優先領域を見極め、続いて数十万人規模の会員へのランダム配信テストを重ねて、売上・粗利への効果を定量検証。「配れば売上は伸びるが、利益率は下がる」——そんな二律背反を実数で突き止め、感覚ではなく実験でクーポン戦略を決める土台をつくった。
SNSで多くの悩み相談が寄せられる人気の発信者のために、本人の過去の投稿を知識源とする相談チャットボットをメッセージアプリ上に構築し、納品まで携わった。相談に対して、本人の発信内容から関連する投稿を検索し、その言葉に沿った回答を生成する検索型生成（RAG）の構成。開発は1人月、運用も低コストに収まる設計で、「本人らしく答えるAI」を現実的なコストで形にした。ChatGPT登場から1年足らず、2023年の取り組み。
健康・医療領域の食事記録サービスに、写真から食事内容を判別する画像認識AI（ディープラーニング）を実装。複数の物体検出手法を比較検証したうえで最適な構成を選び、大規模な教師データ作成（アノテーション）からモデル開発、本番環境のインフラ構築・結合テストまでを一貫して担った。多くのAI施策が試作で止まるなか、リリース後の再学習と運用設計まで作り込み、実サービスで使われ続ける状態まで見届けた。
市場調査企業で、企業や時期をまたいで蓄積された大規模なアンケートデータを「質問の意味」で横断的につなぐ、自然言語処理の実現性検証を行った。生成AIが広まる以前から扱ってきた、文章をベクトル化する技術と、二つの文の言い換え・含意を判定する自然言語推論を組み合わせ、表現の異なる質問どうしを機械的に束ねるアルゴリズムを構築。自由記述の意味分類から、保有データを掛け合わせた需要予測まで、眠っていたデータ資産をどこまで再活用できるかを、実データで見極めた。
公的機関で、生成AI活用の立ち上がりを支援。検索拡張生成（RAG）による問い合わせ対応や文書処理など幅広い活用事例を持ち込んで議論の土台をつくり、業務ユースケースを「問い合わせ対応・文書ドラフト生成・書類処理」の3つに整理して、どれから着手すべきかの考え方まで具体化した。実現性の検討材料として、様式のばらばらな実際の書類も預かった。そのうえで「現状把握→実現可能性の一次判断→小さな検証」と段階を踏む進め方を設計して提案。組織が自らAI導入を推進できるようになることをゴールに置いた、導入の入り口の支援。
製薬企業の創薬研究で、化合物の体内動態や毒性といった性質を、実験を行う前に予測するAIモデルの構築に取り組んだ。分子構造をそのまま学習できるグラフニューラルネットワーク（GNN）を用い、複数の実験項目を同時に学習させるマルチタスク学習の効果検証や、既存手法との精度比較までを実施。生成AIとは異なる先端的な機械学習を、創薬という高度専門領域の研究開発に持ち込んだ。
案件ごとに、最適な専門家でチームを編成します。
東京大学工学部 卒業／大学院情報理工学系研究科システム情報学 修了。戦略コンサルティングファームBCGにて、主に事業戦略のコンサルティングに従事。マネジャークラスで退職。AI企業PKSHA Technologyにて、初期メンバーとして上場までの成長を牽引。AIソリューション事業部責任者を務めた。現在は、AI戦略・実装の支援と並行して、大手企業のAI人材育成プログラムの設計・講師も務める。
ワイン事業
軽井沢で醸造用ブドウを栽培。
土地に根ざした自社ブランドワインの開発に挑戦中
シーン・ライフスタイルに合わせたワインレコメンドサービス
産地・品種・シーンから選べるキュレーション型ECの運営
日々進化を続けるAIとは対照的に、土や気候とじっくり対話しながら答えのない問いを育てる仕事。
知識ではなく五感と経験を頼りに、一種の職人として向き合っています。
