AIを「動く形」に実装し、使うほど賢くする。
実装と運用を、最短距離で。プロダクト単体の導入から、業務全体のAI化まで。100社あれば100通り、御社の事業にフィットする最適解を設計します。
大企業のデータ活用から、これからAIを始める現場まで。会社の規模ではなく、「いまの困りごと」で見てください。
AIに興味はあるが、日々の業務のどこに、どう結びつければ効くのかが見えない。ITに詳しい人が社内にいない。そんな現場に入り込み、何をAIにすると効くかを一緒に考え、動く形までつくります。
例：自動車整備 / 中古車販売 / 工務店 / 製造業 などデータはあるのに、集計・分析・レポート作成が人手頼みで、毎回多くの工数がかかる。分析からレポーティングまでをAIで回せる形にし、意思決定に使えるデータに変えます。
例：GA4 / BigQuery / DWH / 広告ROI / 定例レポートツールは入れたものの、業務フローに組み込まれず使われない。うまくいった工夫が個人に属人化して再現できない。動く形に実装し直し、業務の一部として回るところまで定着させます。
例：PoCで止まった / 属人化した / 形だけ導入した施策が単発で終わり、学習が積み上がらない。レポート・LP改善・クリエイティブ運用をAI業務ワークフローとして型化し、使うほど成果が積み上がる運用に変えます。
例：広告運用 / LPO / クリエイティブ / 運用の型化どれにも当てはまらなくても大丈夫です。まずは現場の困りごとを聞き、AIが効く場所を一緒に整理するところから始めます。
Scentierは、まず御社の業務を理解するところから始めます。その上で、AI実装の設計から、事業にフィットするプロダクトの導入まで一気通貫で支援します。
単体プロダクトの導入だけでも、業務全体のAI化でも。御社に合った形を、一緒に設計します。
大切にしているのは、AIを「導入して終わり」にしないこと。現場で動く形に実装し、使うほど学習が積み上がる状態をつくります。
AIを情報や単発ツールで終わらせない。業務に組み込み、学習が資産として蓄積していく状態へ移します。
AIの進め方には、いくつもの選び方があります。それぞれ向き・不向きがあり、Scentierが万能というわけではありません。立ち位置を正直に並べます。
| 選び方 | 向いている状態 | つまずきやすい点 |
|---|---|---|
| 社内で採用する | 長期で、社内にAI人材を育てたい | 採用が難しく、立ち上がりに時間とコストがかかる |
| SaaSを買う | 課題が定型で、はっきりしている | 自社の業務に合わないと、使われず止まる |
| 大手SIerに頼む | 大規模なシステム刷新 | 小さく早く試しにくく、費用が大きい |
| 自前でChatGPT | 個人の作業を効率化したい | 業務フロー化・定着までは届きにくい |
| Scentier入り込む実装 | 現場に合わせて、AIを「業務」にしたい | 個別の業務理解が必要。だから現場に入り込んで一緒につくる |
ツールでも、人材採用でも、大規模開発でもなく ── 御社の現場に入り込み、AIを業務として動く形にして、定着まで伴走する。そこがScentierの居場所です。
ScentierはAIを納品して去る会社ではありません。御社の業務に深く入り込み、現場で実際に動く形にして、定着するまで一緒に走ります。それが、Scentierの「入り込む実装」です。
実装には Claude Code と Codex を日常的に使い込みます。最前線のAIエージェントを使いこなすことを土台に、御社の現場で動く形までつくり切ります。
業務フロー・ルール・体制を理解し、現場で動く形に組み込む。設計・構築・定着まで一気通貫。
AI活用の戦略設計から実行支援まで。御社に合ったロードマップを策定し、継続的にアドバイスします。
GA4 / BigQuery連携、計測設計、分析・レポーティングの自動化。データが「使える状態」を整えます。
仮説検証設計、施策設計、意思決定支援。学習が積み上がる形で事業を回します。
御社の業務を理解し、どこにAIが効くかを特定する
小さく試し、価値を検証する。いきなり大きな投資は不要
効果を確認してから本番へ。チームに定着させ、現場で動く形にする
使うほど賢くなり、計測され、次の施策が速く・強くなる
いきなり大きく始める必要はありません。小さな課題整理から、月額の伴走、研修、プロダクト単体導入まで。入口を選べます。
現場の困りごとを聞き、どこにAIが効くかを一緒に整理します。まずはここから。
業務を1つ選び、小さく動く形にして効果を確かめます。大きな投資の前に検証する期間。
週次で現場に入り、実装・改善・定着まで継続して伴走します。使うほど積み上がる状態へ。
Claude Code / Codex の導入から、自社の業務にどう結びつけるかまで。研修で終わらせず、実装の入口まで接続します。
Scentier Creative / LPO など、必要な部品だけを単体で導入することもできます。
費用は内容によって変わります。まずは無料の課題整理で、御社に合った進め方と概算をご相談ください。
データの設計・分析から、AI業務の実装・納品まで。守秘契約を前提とした案件が多いため、社名は伏せ、業種と支援内容で記載しています。
GA4データをクレンジングし、広告アトリビューション・動画広告の認知度寄与を分析。エリア差分を設計し、重回帰で影響変数を特定。
GA4と基幹データをBigQueryに統合し、広告ROIをユーザー行動レベルから設計・実施。データ基盤（BigQuery）導入のディレクションまで。
プロモーション配信の来館寄与分析を、大規模データ基盤の上で設計・実施。
週次で現場に入り込み、レポート作成・LP改善・施策ログ管理をAI業務ワークフローとして型化。実装・定着まで伴走。
レポート分析・クエリ精査・LP最適化・バナー制作・情報収集まで、広告運用の一連の業務をAI化するワークフロー群と、それを動かす業務基盤を構築・納品。
DWH構築・データクレンジング設計・分析設計・SQL構築・分析レポーティングまで対応可能。
ご相談時には、開示できる範囲で近い事例の進め方をご説明します。
現場に入り込む中で、必要な部品としてAIプロダクトを組み込みます。単体での導入も可能です。
学習が資産として蓄積する、クリエイティブ運用OS。生成→検証→学習の蓄積までを、ひとつの運用サイクルとして設計します。
SOL — 02AIを活用したLP最適化。仮説設計から検証、改善サイクルまで。成果につながるランディングページを設計します。
随時作成中 SOL — 03企業向けAI基盤。スキル・エージェント・自社データを接続し、専門知識がなくてもAIを使える環境を整えます。
随時作成中 SOL — 04マーケティングに特化したAI基盤。クリエイティブ・LPO・データ運用を束ね、施策が学習として積み上がる状態をつくります。
事業課題ごとに、新しいAIプロダクトを随時つくり続けています。
AI活用を「情報」で終わらせず、事業の現場で動く形に落とし込むためのナレッジを公開中。AI業務実装・データ活用・LPO・AI導入の始め方など、カテゴリ別にお届けしています。
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問い合わせの前に気になりやすい点を、先にまとめました。
要件が固まっていなくても大丈夫です。プロダクト単体の導入か、伴走型の支援か。御社に合った最短ルートを提案します。導入の可否診断・課題整理の初回面談は無料です。