digivice Inc.
AI Native AX Consulting
「AIを導入した」だけでは、経営は1ミリも変わらない。AIにより判断を動かし、コスト構造が圧倒的優位に変わり、競合を引き離す状態へ。
意思決定が四半期サイクルで止まり、ICTコストは膨らみ、競合はAI前提で動き始めている——経営課題はAIを「入れる」ことでは解決しません。経営判断・業務・データ・システム・組織能力をAI前提で組み替えて初めて数字が変わります。私たちはCEOが「Scale・Stop・Shift」を2週間単位で動かせる状態をKPIで証明します。
Recent Cases / 2026
AIエージェントチームが変えた、3つの経営課題と成果。
体験熱狂を再現できる学習モデルへ。世界市場データを即時の投資判断へ。100人×4年で敗退したレガシーを、1人+36AIで突破。いずれも「会議と資料」で止まっていた経営判断を、AIが証跡と実行単位へ変えた事例です。
以下の加速度的な進化の中で、GPT / Claude などのLLM進化速度は、経営判断の前提を変えた。
推論モデルは複雑な論点を分解し、途中の証跡を読み替えながら判断する段階へ入りました。推論モデルの更新は、数週間・数ヶ月単位で事業前提を書き換える段階です。次のモデルリリースを待つ経営ではなく、更新速度そのものを吸収できる経営OSが必要です。シンギュラリティを予言として眺めるのではなく、AIの判断補助能力が人の会議体を超える速度で伸びる現実として受け止め、CEOが倫理、責任、投資判断を握ったまま組織をAI Nativeへ移行させる必要があります。
LLM時代の幕開け
言語を統計的に扱う技術から、知識・文脈・推論を扱う基盤へ歩みを始めました。
AIとの会話へ変わる
AIが一般ユーザーの知識労働に入り初めた元年。検索、要約、文章作成、調査などの軽作業代替からAIとの会話へ変わりました。
判断補助に使う段階へ
LLMが専門的試験、複雑な推論、コード、学術領域で人間専門家を補助するように。経営上は「AIに聞く」から「AIを判断補助に使う」段階へ。
読む・見る・聞く・考える
GPT-4o、Claude 3.5、o1により、LLMは読む・見る・聞く・コードを書く・考えるモデルに進化。即答型AIから、推論時間を使うAIへ進化。
1人が多数のAIを活用する
o3/o4-mini、Claude 4、ChatGPT Agent、Codex / Claude Codeにより、LLMは調査、設計、実装、検証を連続実行するエージェント型を生み出し、1人が複数のAIを多数活用する時代へ。
領域特化の人間速度超え
AnthropicのClaude Mythos Preview / Project Glasswingにより、少なくともサイバーセキュリティ領域では、AIが人間の発見速度・検証速度を超え始めたことが示されました。これはAGI到来ではなく、領域特化の人間速度超えが始まりました。
人間組織を恒常的に超え始める
LLM群とAIエージェント群が、会議、調査、設計、実装、検証、判断更新の速度で、人間組織を恒常的に超え始める。その特異点をシンギュラリティと言います。2026はその前兆であり、Mythosによって「一部領域ではすでに人間速度の限界が破れた」と証明されています。
今はもう様子見ではありません。準備で止めず、経営のAI武装を始めなければ手遅れになり得る最終局面です。
まずは下の3つの事例から、AI Nativeが何を起こす、何を変えるのかを確認してください。
古来、八百万の神々が人々の暮らしと文化を育んだ。AIエージェントチームは、その現代的な進化であり、創造だ。
日本古来の思想では、山川草木あらゆるものに神々が宿り、人々の営みを支え、暮らしと文化を育み続けてきた。一つひとつの神が役割を持ち、互いに連動し、世界を動かしてきた。
AI Nativeの時代に私たちが目指すのは、その思想の現代的な創造です。数百から数千のAIエージェントが経営の各所に宿り、判断・実装・改善を支え続ける。人はより高い倫理観と構想力でAIチームを率い、成果が回り続ける世界をつくる。
AIが経営に宿る
かつて神々が自然と暮らしのあらゆる場所に宿ったように、AIエージェントは経営判断・業務・データ・実装のあらゆる場所に宿り、人が気づかない隙間を埋め、次の判断材料を用意し続ける。
組織の能力を育む
神々が人々の暮らしと文化を育んだように、AIエージェントチームは経営・現場・ICTの能力を外から置き換えるのではなく、内側から育て、組織そのものをAI Nativeへ変えていく。
次世代の経営OSを創る
八百万の神々がこの世界を創り育てたように、AIエージェントチームは新しい経営OSを創る。少数精鋭が数百のAIを率い、成果が回り続ける仕組みそのものを、会社の中に根付かせる。
CEO's 6 Challenges
CEOが直面する6つの経営課題と、AI Nativeによる解決・KPI目標。
AI Nativeとは、AIを単純な道具として配ることではありません。経営判断・業務・データ・システム・組織能力にAIエージェント群を組み込み、変化に即応する会社のOSへ移行することです。トップファームによる改善平均KPI値を遥かに凌駕し、同等の変革コストは1/10以下に収めます。
ICTコストが膨らむ——投資すべき場所に資源が届かない
会議・資料・承認待ち・属人調整が費用と時間を静かに溶かし続ける。「どのコストを止め、どこへ再投資するか」の材料がなければ経営は動かない。
事業の即応性が低い——判断から実装まで四半期かかる
要件定義・承認・開発・リリースが遅い。四半期ごとの承認サイクルでは、AIネイティブな競合の動きに追いつけない。
データが経営資産にならない——眠ったまま競合に差をつけられる
顧客・商品・現場・契約・ナレッジが部門に閉じている。独自データの価値が眠り、「使えない資産を持ち続けるコスト」になっている。
収益機会を取り逃がす——AIが使えない接点で価格競争に寄る
顧客接点・営業・商品開発にAIを組み込めないまま、AIネイティブな競合との差が事業モデルレベルで開いていく。
人材と組織能力が追いつかない——外注依存と属人化が残り続ける
AIを使える個人は増えても、戦略〜実装〜運用まで繋げる人材が不足。外注依存と属人化が残れば、判断と実装の速度は上がらない。
統制と責任が曖昧——止めすぎれば競争から遅れる
機密・著作権・誤回答・監査の責任が曖昧なままでは全社展開できない。「リスクがあるから待つ」がCEOの最大の機会損失になっている。
Why AX Consulting
AI時代の支出構造を、CEOのAI武装へ組み替える。
会議・資料・承認待ち・属人調整に溶けていた経営資源と膨大なICT運用コストを、戦略実現と即応性の高い実装力へ再配分します。
AIエージェントが棚卸し・影響調査・承認材料・テスト・運用変更を並列化し、証跡を残す。CEOは「どの支出を止め、どこへ再投資し、どのテーマを2週間単位で動かすか」を同じ材料で判断できます。
Our Approach
経営戦略を、投資判断できる実行単位まで分解する。
役員・事業・ICT現場・ベンダの間には深いギャップがあります。AIが失速するのは、事業ケース・業務設計・アーキテクチャ・責任分界が別々に決まるからです。
As-Is/To-Be・データ基盤・クラウド・レガシー刷新・AI Native基盤・実行管制・組織能力を一つの実行計画にし、誰が何をいつ判断するかまで具体化します。
AIエージェントチームは、PoCを高速に消化し、実現単位へ分解し、成果品質を評価し、自律的に監査します。会議は説明の場ではなく、Scale / Stopを決める場へ変わります。
Services
助言で終わらせない。即実行。即回収開始。
会議で助言を渡して終わるのではなく、その場で経営課題を即戦略化し、AIエージェントチームとして判断材料、実行順序、初回リリース範囲、検証サイクルまで組み上げます。戦略・業務・データ・システムを一つの実行計画に統合し、CEOが次の一手を決めた瞬間から、現場実装と継続自動化が動き始める状態を作ります。
Professional Profile
About US: digivice = CEO & Founder K.Takarabe / AX Architect
CEOの判断を、戦略・業務・データ・システム・AIエージェントの全層へ写像し、現場実装から継続運用まで定着させる、コンサルタントとEnterprise Architectの両面を高度に併せ持つAI連動の全領域型スペシャリスト。
独立系コンサルティングファームでDX領域のパートナー/マネージングディレクターを務めたほか、大手通信グループのドローンメーカー技術顧問・大手SIerのDX改革アドバイザー・IBMでのソリューションアーキテクト・スタートアップでのVPoE/CTOを歴任。3ヶ月停滞したテーマを2週間単位の実行へ戻す難所案件、影響調査・棚卸し工数の大幅削減、レガシー刷新、事業統廃合、DX戦略、AI基盤、Python/AI実装まで、経営と現場の間で難所を動かしてきました。
コンサルタントは戦略と合意形成に寄りやすく、アーキテクトは構造と基盤設計に寄りやすい。その両方を専門家水準で持ち、さらにAI実装とエージェント運用まで手を動かせる人材は、10年に一度会えるかどうかの希少な複合能力です。AIアーキテクトに必要なのは、モデル知識だけではなく、経営論点・業務フロー・データ正本・API・権限・ログ・責任分界・運用変更を同時に見通す絶対的な空間認識です。
戦略だけ、設計だけ、実装だけに分かれません。CEOの論点を、業務・データ・システム・AIエージェントまで同じ地図でつなげます。
部門別の最適解ではなく、会社全体でどこを変化させればKPIが動き続けるかを、構造と実行順序で設計します。
方針を出して終わりません。基盤・API・権限・ログ・運用変更・実行管制まで担い、使われる状態へ持ち込みます。
助言者でも、設計者でもない。CEOの隣でAIエージェントチームを統制し、経営をAI Nativeへ移行させるAX Orchestrator。
世界ではAI投資が増えても、成熟して事業成果まで出せている企業はまだ限られています。必要なのは、経営判断を業務・データ・アプリケーション・テクノロジー・AIエージェントの空間へ展開し、どの層を動かせばKPIが変化するかを見切れる人材です。
Codex Projectから複数のCLI Codexをチームのように編成し、圧倒的な生産性で並行稼働させています。3つの事例はいずれもCEO自らが1〜3週間でファーストビルドしたもので、そのうち1つは大手SIerでメインプロダクト化され、社内の全プロジェクトへ横断展開される段階まで進んでいます。
AIがワークフローに統合され、事業成果を出す段階。
スキルギャップを主要障壁と見る雇用主。
2030年にはIT作業がAI前提になる見立て。
全社継続変革を戦略として実行する企業群。
投資継続・撤退・優先順位を四半期待ちにしない。CEOが2週間単位で決められる状態へ。
削減した運用費をAI基盤・顧客接点・収益改善へ再投資する余地を確保する。
変更要求と刷新判断の初動を速め、経営資源を本来の投資先へ戻す。
CEOが同時に扱える変革テーマ数と判断更新頻度を引き上げる。
Private AI Execution Environment
約1,500万円規模の先行投資で、AI Native実装をローカルから動かす基盤を構築しています。
八百万のAIエージェントを統制するためのLocal AI FactoryとしてCodex、CLI Codex、RAG、Private LLMを効率的にTry&Errorしていく環境として下図の環境を構築済みです。
96C / 192T、128 PCIe 5.0 lanes
7 PCIe 5.0 x16、4 M.2、SlimSAS、dual 10Gb
Private LLM / RAG評価 / 反証評価
大容量RAG / DB Cache / Agent同時実行
理論最大: Read 18.5M IOPS / Write 26.0M IOPS
OS、DB-WAL、Vector Index、Scratchを分離
Contact
「どこから始めるか」を、最初の会話で決める。
ICTコスト削減・意思決定速度・AI Native移行・レガシー刷新——どの経営課題から着手すれば最短でKPIが動くか、初回の対話で優先順位と実行単位まで具体化します。提言書ではなく、CEOが何を止め、どこへ再投資し、いつKPIが変わるかを判断できる状態から始めます。
幅広いビジネス要求や課題をダイレクトに動かすための最適な歯車（アーキテクチャ）に変換し、次回以降自走による改善を動かすためにAIと最適アーキテクチャを融合した動かす仕組みを構築します。
これは、コンサルタントとしての深い経験、アーキテクトとしての広い知識、シリコンバレークラスに知り尽くしたクラウド知識を高度領域で融合する力と、現時点最高レベルのAIをフル活用するための知識と、それを実現可能な環境が必要不可欠です。
私自身、国内において、これらのスキルを包含する人材にはファームでも大手インテグレーターでもお会いすることが滅多にありません。会わないということは日本にはおらず、海外でも滅多にお会いすることがないです。5000人月を数ヶ月で整理する圧倒的な支援力について、最初の会話でお話しできればと思います。
まずはお気軽にお問い合わせください。
- digivice Inc.
AX Consulting / Digital Architecture / AI-Native Execution - CEO & Founder / Kazutaka Takarabe, AX Architect
- linkedin.com/in/kazutaka-takarabe-a4815634
- © digivice Inc. All rights reserved.