競争優位性の概要
Tomoshibiが持つ6つの強み
実データ駆動の支援
クライアントの実際のデータを使った実装まで一貫して担当
完全な文書化
仕様書・手順書・モデル解釈ガイドをすべてのプロジェクトに提供
段階的導入設計
組織の技術水準に合わせた現実的なスコープ設計
データプライバシー対応
個人情報保護法・GDPR対応の取り扱いプロセスを標準装備
わかりやすいコミュニケーション
技術用語を噛み砕き、経営層から現場まで同じ理解で進行
数値で追う成果管理
プロジェクト開始時に評価指標を合意し、数字で進捗を追跡
Professional Expertise
製造・金融・流通での実務経験
Tomoshibiのチームメンバーは、コンサルティングファームや事業会社で実際のAI・データ分析プロジェクトに携わってきた実務者です。 学術的な研究ではなく、納期のあるプロジェクトで判断を重ねてきた経験が支援の質に直結します。
- 製造業サプライチェーン最適化10年以上の実績
- 金融リスクモデル開発・運用の知見
- 企業研修設計とAI人材育成の融合
- 40件以上のプロジェクト実績
実務者チームの強み
「できるかどうか」ではなく「どうすればできるか」を考える姿勢が、支援の出発点です。
技術スタックの柔軟性
特定のツールやクラウドベンダーに縛られない、クライアント環境に合わせた技術選定を行います。
Technology & Innovation
環境に縛られない技術選定
Pythonエコシステム（scikit-learn, XGBoost, PyTorch）から、クラウドデータウェアハウス、 BIツール連携まで幅広く対応します。既存のシステムや予算規模に応じて、 オーバーエンジニアリングにならない最適な構成を提案します。
- クラウド・オンプレ両対応のパイプライン設計
- モデル解釈性（SHAP・特徴量重要度）の標準実装
- 既存BIツール（Tableau, Power BI等）との連携
- 再学習・監視フローの自動化設計
Customer Service Excellence
週次報告と透明な進行管理
プロジェクトが「ブラックボックス」にならないよう、週次の進捗共有と月次レビューセッションを全案件に設定します。 課題が見えた時点で早期に共有し、スコープの調整も柔軟に対応します。
- 週次の進捗レポート（スラック/メール）
- 月次オンラインレビュー（60分）
- 作業ログと判断根拠の文書化
- プロジェクト終了後のハンドオーバーセッション
伴走型サポート
問い合わせへの返答は原則2営業日以内。緊急性の高い課題には優先対応します。
明確な価格設定
ベース価格の公開と、スコープに基づく透明な見積もりプロセスを採用しています。
Value & Pricing
コストに対して明確な成果基準
大手コンサルティングファームと比較して、余分な管理コストを削減した価格設定を実現しています。 見積りはスコープを明確にしたうえで提示し、追加費用が発生する場合は事前に合意します。
- ベース価格の事前公開
- 初回ヒアリング後の無償見積もり提示
- スコープ外作業の事前合意プロセス
- ポストサポート期間を含むパッケージ設計
Results & Outcomes
測定可能な成果への焦点
プロジェクト開始前にKPI（モデル精度、データ品質スコア、チームスキル指標など）を合意します。 終了時には初期目標との比較を報告し、定量的な成果を確認できるようにします。
- プロジェクト開始時のKPI合意
- モデル性能・データ品質の数値報告
- 育成プログラムのスキルマトリクス評価
- 最終報告書による成果まとめ
数値で語る実績
すべてのプロジェクトに成果測定の仕組みを組み込み、ROIの把握を支援します。
比較 // Comparison
他のAI支援との違い
| 評価項目 | Tomoshibi | 大手コンサルファーム | フリーランスエンジニア |
|---|---|---|---|
| 実装まで対応 | |||
| ドキュメント化の徹底 | |||
| 内製化支援（知識移転） | |||
| 価格の透明性 | |||
| チーム・組織規模の対応 | |||
| 週次進捗報告 | |||
| 育成・研修プログラム |
独自の提供価値
他では得られない、Tomoshibiだけの特徴
「3領域横断」の支援体制
データ整備・予測分析・チーム育成の3領域を1チームが担当するため、プロジェクトの全フェーズで一貫した判断軸が保たれます。
モデル解釈性の標準組み込み
予測モデルに必ずSHAPや特徴量重要度の可視化を組み込み、「なぜその予測か」を現場担当者が理解できる状態を作ります。
自社データを使った育成設計
チーム育成では汎用カリキュラムではなく、クライアントの実業務データと課題に基づいたカリキュラムを設計します。
終了後運用を前提とした設計
支援終了後に内部担当者が自律的に運用できるよう、引き継ぎ資料と手順書の整備を全プロジェクトで実施します。
実績・認定
これまでの歩みと評価
2023
福岡ITスタートアップ
優良サービス選出
IPA認定
AIプロジェクト
品質基準適合
4.8 / 5.0
クライアント
満足度スコア
JDLA会員
日本ディープラーニング
協会正会員