GIIP FDE Proposal / Engineering Organization Build-up

採用で時間を失うな。
AI開発チームを
今すぐ投入せよ。

GIIP FDEは資料を納品しません。顧客の開発組織に入り、AI Agent・RAG・Fine-Tuning・MLOpsを実装/運用して本番成果を出す 実行組織 です。

📦 最もシンプルなAI導入: AI FDE Box

優秀なAI専門家を採用したり、複雑なシステム設計に悩む必要はありません。
お客様の組織には、すぐに稼働可能な専用製品「AI FDE Box」をご提供します。
現場の担当者は、いつも通りSlack(スラック)で指示を送るだけで、AIがバックグラウンドで開発と運用を自動で完遂します。

12.4万人
2030年 日本のAI人材需給ギャップ予測(標準成長シナリオ)
FDE
顧客の本番環境で実成果を作るエンジニアリングモデル
90日
PoC → Production → 組織内製化までの初期実行単位
Before → After

あなたの“AIの使い方”、まだこの図の左側ではありませんか?

多くのチームはAIに直接質問し、出てきた成果物を一枚そのまま使います。GIIP FDEは、その依頼を実際に稼働する本番サービスに仕上げます。

現在 (BEFORE)

AIに直接聞いて、それで終わり

👤 Customer 🟠 Claude 📄 HTML ⚙️ Manual/Excel

Claudeに直接聞いてHTMLを一枚受け取ります。速いですがインフラ・セキュリティ・データ・デプロイ・運用・継続性がありません。デモまではできても、実顧客へのサービスにはなりません — サービスインフラを知らないからです。

GIIP FDE (AFTER)

Slackで“話す”だけで、本番サービスが出てきます

🌐 Region · Production Infra 👤 End User ☁️ CDN 🛡️ F/W 🖥️ Web 🗄️ DB 💾 Backup 🐙 GitHub 👤 Customer 💬 Slack 🟠 Claude 🧑‍💼 FDE

End User → CDN → ファイアウォール → Webサーバー → DB → バックアップまで本番インフラを構築し、GitHubのソース管理とSlack+Claudeの運用チャネル、FDEの監督まで付けます。お客様は外注チームに依頼するようにSlackで必要なことを話すだけです。

これが私たちの売る“技術”です

「外注チームに任せるように、Slackに一行残せば — バックグラウンドのAI FDEが設計・開発・デプロイ・運用まで完了します。」

サーバーもネットワークもデプロイもセキュリティも知らなくて大丈夫です。作りたいサービスを言葉で依頼すれば、FDEが実際に動く成果を作ります。

Problem

AIプロジェクトを止めるのはモデルではなく、実行できない組織です。

モデルとクラウドは既にあります。あなたが求めているのは、優れたAIモデルではなく、あなたの業務を適切に遂行するAIアシスタントです。 今足りないのは、AIを実際の業務システムに接続し、本番環境で回し切る実行チームです。

AI人材不足

AI Architect, Agent Engineer, MLOps, Fine-Tuning人材を同時採用するのは困難です。

PoC後に停滞

デモはできても、権限/データ/業務フロー/運用監視で本番化できません。

業務言語の不一致

AIが社内用語や指示文脈を理解できず、現場適合が進みません。

AX Hiring Risk

AX経験なしでAX採用を進めるのは、目隠しで高額リスクを買う判断です。

AX人材は履歴書で判別できません。プロンプト設計、Agent Workflow、データガバナンス、運用自動化、品質評価を本番で完遂した実績だけが真価を示します。

リスク1: 非経験者は真のAX人材を見抜けない

面接での「AI理解」は成果保証ではありません。採用ミス1件で、納期遅延、アーキ再設計、データ/セキュリティ露出が連鎖します。

リスク2: 能力差と報酬現実は想像以上に厳しい

AX高成果人材は一般開発比で x20〜x100 の差を生みます。この層を通常人件費前提で安定確保するのは非現実的で、AX専門評価なしの採用判断は無謀です。

Solution

GIIPはツールを売りません。顧客のAI実行部隊を即時稼働させます。

FDEは助言組織ではなく、要件をコード/Agent/Workflow/運用へ強制変換する実行ユニットです。

Capability

AI Architect / Agent Engineer / Fine-Tuning Engineer / Data-RAG Engineer / MLOps Engineer / Infra Engineer を1つのSquadで提供。

Differentiation

ユーザーがAIに合わせるのではなく、AIが顧客を学習します。

Fine-Tuningは性能向上だけでなく、顧客特有の表現、レビュー、障害対応、報告体型をAIに学習させます。

一般的なAI導入

ユーザーがAIに業務を合わせる必要がある。

GIIP FDE

AIが顧客企業の業務様式に適応する。

Execution Plan

90日でAI開発チームを稼働させるロードマップ

長い報告書ではなく、30日単位で実成果を積み上げます。

Day 30

対象業務選定、データ接続、初号Agent、成功基準定義。

Day 60

権限・ログ・評価・運用プロセスを反映してPilot開始。

Day 90

複数部門へ拡張し、内製運用を定着。

Closing Message

市場は待たない。AX実行体制を先に握った企業が勝つ。

GIIP FDEは採用ガチャと構築試行錯誤を切り捨て、競合より先に本番成果へ到達させます。