作ったプロダクトが、使われない。

分かれ目は、"何を作るか"の解像度。

私たちは、AIの新規事業・MVPを"使われる状態"まで作り切る。やみくもに人を増やさず、照準を定めてから、当事者として。

NEWS 2025.6.25 「ミツケル」のサービスサイトが公開されました 運営:インフラレッド合同会社/Meta Career は AIプロダクトの共同開発パートナー

Why It Goes Unused

動くAIエージェントが、なぜ現場で使われないのか。

要件も予算も決めた。それでもPoCは実サービスに届かず、納品物はスライドで止まる。原因は実装力ではなく、設計のブレだ。

01要件と現場がずれる

02「作れるか」に偏り、「何を作るか」が抜ける

03PoCで止まり、実サービスに届かない

本来は、つくる前に"何を作るか"を設計しておくべきだった。どこで使われなくなるかは、走り出す前に決まっている。

The Model

合うまで、回す。

中心にあるのは、機能でも件数でもない。AIが実装して成果を出し、人間がそれを評価して設計に戻す。目的に届くまで、合うまで、回しつづける。その制御こそが設計力だ。

AIが実装し人間が制御する、目的まで回しつづけるループ ①ENGINEで人間が設計・照準を定め、②OPERATEでAIエージェントが実装し成果を出し、③APPLYで現場が達成度を測り、人間が評価して設計に戻す。 THE LOOP 目的に届くまで、回しつづける。 人間が評価し、 設計に戻す ① ENGINE / 人間が制御 設計 ─ 照準を定める 何を作るかを外さず決める ② OPERATE / AIエージェント 実装し、成果を出す。 ③ APPLY / 現場で測る 使われ、達成度を測る
人間=制御(評価・チューニング・照準) AIエージェント=実装(成果生成) 前進/設計に戻す

成果が目的に届くまで、人間が設計に戻して回しつづける。AIが回し、人間が制御する。

従来の受託

要件を受け取り、納品し、契約が終わる。判断の現場には立ち入らない。

要件 → 納品 → 終了

私たちの当事者型

現場に入り込み、誰のどの判断がボトルネックかを見極める。設計と実装で本番まで届け、チームが自走できる状態にして手を離す。

現場に入る → 当事者設計・実装 → 本番 → 自走・引き継ぎ

Use Case / セキュリティ

AIの分析を、現場に刺さる判断に変えるまで。

セキュリティ分析・洞察サービスが脅威を検出する。だが、生の検出結果を並べただけでは、誰の判断にも刺さらない。経営層・運用・パートナーは、同じ脅威データでも見たい視点がそもそも違うからだ。

SOURCE 検出データ FOR 経営層 承認と投資を、判断できる視点 投資判断の抽象度まで翻訳 FOR 運用 今日、即断できる視点 優先順位・着手単位を現場へ FOR パートナー 提案根拠を、示せる視点 説明できる根拠に再構成
For 経営層

承認と投資を、判断できる視点

何にどれだけ手当てすべきか、投資判断に必要な抽象度まで翻訳する。

For 運用

今日、何を直すかが即断できる視点

優先順位と着手単位を、現場の手が動く形に落とす。渡すのは、次の一手だ。

For パートナー

提案根拠を、示せる視点

顧客に説明できる根拠として再構成する。視点に刺さるまでチューニングする。

ローカルLLMを基盤とし、データを外部に出さずに分析する。機密データがサービス外に送出されない構造のため、高いセキュリティ要件の現場にも適合する。

Offerings / 攻め

成果に踏み込む伴走

成果に踏み込む伴走と、新規事業・AI MVPの当事者構築。SESの上位互換だ。

01

AIエージェント活用のPM/PJ運営

実務家がAIエージェントを束ね、工数とQCD成果の両方で応える。

02

新規事業・AI MVPの当事者構築

助言で終わらない。作り切る当事者として、本番に届くMVPを実装する。

03

各レイヤーの解像度に変えるリサーチ

提供サービスの情報を各レイヤーの判断に翻訳し、意思決定に使える形に落とす。

適用:医療領域の集患・ブランディングの意思決定支援。そして同じ設計力を、自社のブランディング判断にも自分たちで使っている。

Team

実務家のみで構成。全員が、ジブンゴトで考える。

私たちは、肩書ではなく「何を作り、運用し、どう解像度を合わせたか」で人を語る。リソースを切り売りする集団ではない。

メンバーには、BtoCからエンタープライズSaaSまで、プロダクト導入をPM/PdMとして担ってきた実務知がある。構想から運用・セキュリティまで通しで見てきたからこそ、使われるユースケースを高い解像度で描き、要件定義の幹と枝葉を見分けられる。

代表取締役 CEO

明嵐 和俊

01 法人営業 「売る」現場
02 カスタマーサクセス 「使ってもらう」現場
03 AI-SaaS開発 医療領域で、当事者として

エンジニアリングのバックボーンを持たないところから、AIを事業に実装する役割まで、現場で越境してきた。「売る・使ってもらう・改善する・AIで強化する」の連続が、Meta Careerの設計力の核にある。

Philosophy

人を増やすことで、成長しない。

実務経験とナレッジの深化で、扱える領域と深さを広げる。人を増やして解くのではなく、束ねるAIエージェントのナレッジが縦に伸びることで、構造として知見と事業成果を拡大する。

私たちは、綺麗なスライドを納品するコンサルタントではない。現場のリアリティに深く潜り込み、共に汗をかいて構造を変える。それを設計力と呼んでいる。

Company

会社情報

Company
Meta Career株式会社(Meta Career Inc.)
Address
東京都渋谷区笹塚1丁目59番10号 ACTSOHO 4F
Board
代表取締役 CEO 明嵐 和俊
Expertise
意思決定解像度の設計を軸にしたプロダクト構築と事業伴走
検出を意思決定に変える、運用現場の解像度設計
成果に踏み込む伴走支援/新規事業・AI MVPの当事者構築
公開情報を各レイヤーの解像度に変えるリサーチ

Get in Touch

何を作るべきかから、当事者として一緒に決める。

限定的なパートナーシップの窓口です。成果に踏み込める条件が揃った案件から、順にご一緒します。案件化の前段、壁打ち段階からのご相談も歓迎です。下記のいずれかの区分でお声がけください。

設計・伴走の相談 運用・検出まわりの相談 その他