AIで、経営と実行が回る仕組みをどうつくるか
キリロムデジタルは、単なる技術提供会社ではありません。
生成AI・人材・プロセスを組み合わせ、
AIネイティブ経営を実際に「動く形」で実装します。
How We Work
私たちのやり方
私たちを支える3つの構造
01
AIを「使う」のではなく
「前提にする」
- •要件定義
- •設計
- •意思決定
- •改善
すべてがAI前提で回る。
02
技術・事業・人材を
分断しない
- •共創型AIネイティブ開発
- •AIネイティブ経営アドバイザリー
- •グローバルAI人材紹介
1社で完結できる構造。
03
少人数・高密度で
回す設計思想
- •AIによる生産性の最大化
- •大規模チーム前提を捨てる
- •意思決定速度を最優先
スピードと質の両立。
How（技術・プロセス）
生成AI（LLM）を前提とした設計
単なるツールとしてではなく、要件定義・設計・実装・改善のすべてのフェーズで生成AIを組み込みます。 これにより、従来の開発プロセスを根本から再設計し、圧倒的な生産性を実現します。
プロンプト・AIエージェントの体系化
場当たり的にAIを使うのではなく、設計されたプロンプトとタスク分解に基づいて実行します。 AIエージェントを体系的に活用することで、高速かつ高品質な実装と継続的改善を可能にします。
少人数で、複雑なシステムを動かす
生成AIを前提とした開発プロセスにより、 少人数でも複雑なシステムを短期間で立ち上げ、継続的に進化させることができます。
セキュリティ・データ設計
AI時代に適したセキュリティとデータ設計を実装。 単なる技術的対応ではなく、経営リスクを最小化しながらAIの価値を最大化する設計を行います。
なぜそれが可能か（人）
英語 × 生成AI前提の実務人材
日常業務で生成AIを活用し、英語で最新情報にアクセスできる人材
グローバル知へのアクセス
最新のAI技術・経営手法を英語で理解し、日本の現場に適応
経営・技術・事業を横断する経験
分断されない視点で、実装まで一気通貫で推進
実装実績
代表メンバーがこれまでのシステム開発で手掛けてきた実績です。現在の共創型AIネイティブ開発の基盤となっています
◼︎実装実績：予兆AIシステム
大規模施設でのハードウェア故障を予兆するAIロジックの開発。 Isolation Forestを中心に、各機材のエラー発生確率を算出し、事前にアラートを出すAIを開発。 故障が起きてから対応するのではなく、起きる前に検知する仕組みを要件定義から実装まで手掛けました。
◼︎実装実績：大規模データ分析基盤
IoTデバイスが生成する位置情報を蓄積し分析するデータ基盤システム。 大規模なデータ分析基盤を構築し、リアルタイムでIoTデバイスの位置情報導線やヒートマップを提示。 大量データをリアルタイムに処理し切る基盤設計を、要件定義から運用まで一貫して手掛けました。
◼︎実装実績：建設現場向けウェアラブルデバイスシステム
建築現場の従業員にBluetooth生体データ取得シャツを着用してもらい、心拍数などのデータより管理者にアラートを上げるシステム開発。 現場作業員の安全管理という、精度が事故に直結する要件を設計・実装・運用まで一貫して手掛けました。
◼︎実装実績：大規模メタバース空間の保守開発
国内有数の大規模メタバース空間内の広告配信システムの保守開発運用。 最新バージョンのUnreal Engineにも対応可能な体制を構築。 プラットフォームの更新に追従し続ける、長期運用を前提にした保守体制を手掛けました。
◼︎実装実績：大手花材企業向けECサイト
メーカ、問屋、小売店を繋いだECサイトシステム。 一般的なEC機能に加え、それぞれの商流に応じた手数料設定機能や運賃設定など複雑な業務要件にも対応。 外国向け米ドル金額設定や外国送付宛先印字機能等越境にも対応。 複数の商流・通貨が絡む業務要件を整理し実装まで落とし込んだ実績です。
Technical Foundations
技術的基盤
私たちが活用している技術は手段であり、目的ではありません。 重要なのは、それらを組み合わせて「AIネイティブ経営が実際に回る仕組み」をつくることです。 特定のモデルやツールに依存せず、用途に応じて最適なものを組み合わせています。
AI・機械学習
商用LLM・ローカルLLMを用途で使い分け、AIエージェントとプロンプト設計を組み合わせます。
開発・インフラ
Web・モバイル・バックエンドを一貫して構築し、クラウド基盤上で運用します。
データ・分析
データベース設計からパイプライン構築、リアルタイム分析基盤まで対応します。
自動化・効率化
ワークフロー自動化やCI/CDにも、生成AIを組み込んでいます。