エンゲージメントオプション
お仕事のご依頼
各エンゲージメントには戦略的思考とハンズオン関与の両方が含まれます。これは追加ではなく — それが全てのポイントです。
"実装なき戦略はスライドに過ぎない。戦略なき実装はチケットに過ぎない。真の価値は両方。"
AIアーキテクチャレビュー
AIセットアップを両方のレベルで評価します：戦略的方向性と技術的実装。図を眺めるだけのハイレベル監査ではありません — コードに深く入り込み、ビジネス目標との整合性も評価します。
こんな方に向いています：
- →何かを構築したが、正しい軌道にいるか確信がない
- →スケールや拡張の前に外部の視点が必要
- →確認ではなく、正直なフィードバックが欲しい
戦略レベル
- • AIアプローチはビジネス目標と整合していますか？
- • 正しい問題を正しい方法で解決していますか？
- • ロードマップで現実的なものと理想的なものは何ですか？
- • あなたの状況に特化したビルドvsバイ分析
ハンズオンレベル
- • AI/MLコンポーネントのコードレビュー
- • アーキテクチャ評価（スケーラブル？保守可能？）
- • データパイプラインとモデル評価
- • 技術的負債とリスク特定
得られるもの
明確な発見を含む包括的な評価ドキュメント — 何が機能し、何が機能せず、なぜか。曖昧な「推奨事項」のリストではなく、優先順位付きの実行可能なロードマップ。最終プレゼンテーションですべてを説明します。
エンベデッドAIアーキテクト
週1-2日、シニアAI技術リーダーシップとしてチームに参加します。時々現れる外部アドバイザーとしてではなく — チームの一員として。Slack、PR、アーキテクチャ議論に参加します。
こんな方に向いています：
- →エンジニアはいるがシニアAI技術リーダーシップが不足
- →戦略レベルとコードレベルの両方で働ける人が必要
- →フルタイム採用は（まだ）意味がないが、今すぐ専門知識が必要
戦略レベル
- • アーキテクチャ決定と技術的方向性
- • AIロードマップ計画と優先順位付け
- • リーダーシップアドバイザリーとステークホルダーコミュニケーション
- • ビルドvsバイ推奨
- • ベンダー評価と技術選択
ハンズオンレベル
- • コードレビューと技術的ガイダンス
- • 複雑な問題でエンジニアとペアリング
- • チームへの技術メンタリング
- • 必要に応じてハンズオンプロトタイピング
- • アーキテクチャ実装とパターン
どのように見えるか
チームにパートタイムでプリンシパルレベルのAIアーキテクトがいると考えてください。スタンドアップに参加し、計画に参加し、PRをレビューし、アーキテクチャ議論に参加します。違いは：CTOと一緒に広範なAI方向性を形作ることもできます。
AI戦略スプリント
AI方向性を定義する集中的な1週間。「AI変革」についての陳腐な言葉で終わる一般的なワークショップではありません — チームが実際に実行できる戦略を生み出す集中作業です。
こんな方に向いています：
- →AIについての決定点にあり、早急に明確さが必要
- →リーダーシップと技術チームが方向性を合わせる必要がある
- →曖昧な可能性ではなく、具体的な計画が欲しい
週の内容：
- 1-2日目：ディスカバリー — ビジネス、現状、達成しようとしていることを理解
- 2-3日目：技術ディープダイブ — エンジニアリングチームと能力、データ、インフラを評価
- 4日目：戦略ワークショップ — リーダーシップを優先順位、トレードオフ、現実的なタイムラインで整合
- 5日目：ロードマップ最終化とステークホルダーへのプレゼンテーション
得られるもの
- • ビジネス目標に整合した明確なAI戦略
- • フェーズとマイルストーン付きの優先順位付きロードマップ
- • 技術アーキテクチャ推奨
- • 主要コンポーネントのビルドvsバイ分析
- • リスク評価と緩和計画
実装中も質問に答え、戦略が行動に移されることを確認するために利用可能です。
AIプロジェクトリカバリー
AIプロジェクトがうまくいっていない — 理由を突き止めます。1つのレベルだけでなく、両方：戦略問題（間違ったアプローチ？間違った優先順位？）か実装問題（アーキテクチャ問題？データ問題？技術的負債？）か。通常は両方少しずつあります。
こんな方に向いています：
- →AIに投資したが期待した結果が出ていない
- →プロジェクトが遅延、予算超過、または期待以下
- →診断して修正も支援できる人が必要 — アドバイスだけではなく
進め方：
- フェーズ1：診断 — 戦略と実装レベルで何が起きているか理解
- フェーズ2：根本原因分析 — なぜ機能しないのか？何を変える必要があるか？
- フェーズ3：リカバリープラン — 軌道に戻るための具体的なステップ
- フェーズ4：実装サポート — アドバイスだけでなく、リカバリーの実行を支援
よく診断する問題
戦略レベル：
- • 問題定義の誤り
- • 期待値の不一致
- • スコープクリープ
- • 成功基準の欠如
実装レベル：
- • アーキテクチャ問題
- • データ品質問題
- • モデルパフォーマンス
- • 技術的負債
重要な違い
何が間違っているか伝えて去るだけではありません。修正を手伝うために残ります。チームと技術的な変更に取り組んだり、プロジェクトスコープの再形成を支援したり、実装を新しい方向に導いたりします。目標はレポートではなく、動くプロジェクトです。
どのエンゲージメントが合うかわからない？
構築したものについてセカンドオピニオンが必要？ → アーキテクチャレビュー
継続的なシニアAIリーダーシップが必要？ → エンベデッドアーキテクト
AI方向性を素早く定義する必要がある？ → 戦略スプリント
何かがうまくいっていなくて助けが必要？ → プロジェクトリカバリー
まだわからない？話しましょう。30分の会話で通常、正しいアプローチが明確になります。
深い専門知識
専門サービス
一般的なエンゲージメントに加えて、特定のAI分野に焦点を当てた専門知識を提供します。同じアプローチ——戦略から実装まで——を専門的な課題に適用します。
エージェントAI設計
自律型AIエージェントシステムの設計と構築——アーキテクチャの決定から動作する実装まで。プランニング、メモリ、ツール使用、マルチエージェントオーケストレーション。
- →エージェントアーキテクチャ設計
- →ツールとAPI統合
- →マルチエージェントシステム
LLM実装
正しく行うエンタープライズLLM統合——モデル選択とRAGアーキテクチャからファインチューニング戦略と本番デプロイメントまで。
- →RAGシステム設計
- →ファインチューニング＆最適化
- →本番デプロイメント
AI評価＆安全性
厳格な評価フレームワークとセキュリティテストでAIシステムへの信頼を構築。レッドチーミング、ベンチマーク、本番監視。
- →評価フレームワーク
- →セキュリティテスト＆レッドチーミング
- →本番監視
これらのサービスは単独のエンゲージメントとして、または上記の一般的なエンゲージメントオプションと組み合わせて利用できます。
何が役立つか一緒に見つけましょう
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