価値はスローガンではなく、リアルタイムで見え、振り返れる数字です。
後付けの「パッチ型」AIでは、構造的な非効率は解決できません。土台から再設計した業務フローだけが、機械の潜在力を完全に引き出します。
エージェント協働プラットフォーム（Agent Collaboration Platform）——プライベート配置が可能で、高度にカスタマイズできます。反復作業はエージェントに任せ、重要なポジションごとに専用AIを。効率を高めながら、大幅な人手を削減します。
データと業務は社内で完全に掌握。コア資産は外に出ません。
新たに作り直すのではなく、日々動く業務フローにAIを溶け込ませます。
一部の人だけでなく、すべてのメンバーがAIと協働します。
事業の成長に合わせて専用エージェントを構築。使うほど強くなります。
自己成長ボトルネックはモデルではなく組織能力。FDEの方法論を、自ら進化し蓄積するシステムへ。
シニアFDEの「診断 → 分解 → 提供 → 反復」のプロセスを記録・リプレイ・蒸留し、再利用可能なエージェントへ。社内のスキル・知識・ワークフローが自ら成長し、蓄積し、進化します。人は、もう規模の天井ではありません。
実際のワークフローを採取：インタビュー、録音、ステップ単位のプロセスで、専門家が現場で下す判断と操作を丸ごと残します。
一度きりの提供を、再利用できるワークフローとエージェントへ。次の企業はすぐに使え、監査でき、再実行できます。
専門家の判断をエージェントへ蒸留——「人がやる」から「エージェントがやり、人が支える」へ。能力は提供のたびに積み上がります。
プラットフォームは企業とともに成長：エージェントの再利用数は伸び続け、スキル・知識・プロセスは使うほど厚くなります。
ボトルネックはモデルではなく、組織の能力です。私たちはFDEの方法論を、自ら成長するシステムに変えます。
もっとも多い3つの入口。導入すぐに効果が出ます
対外イメージ・問い合わせ導線・オンライン転換を丸ごと再構築。第一印象で信頼を得ます。
スプレッドシートやチャットに散らばったデータを、使える・見える・意思決定できる業務システムへ。
AIを日々の経営に組み込み、反復作業をなくす。重要ポジションごとに専用AIを。
ジュエリー・ファンド・素材工場から取引プラットフォーム・法律事務所まで——業界は違えど、同じAI導入メソッドで
表示用サイトに留まらず、獲客・運用・データ・AIワークフローを実業務へ接続
顧客の現場でAIを実業務に組み込む中で学んだこと。AIを導入しようとしているあなたへ——マーケティングではなく、エンジニアリングの記録です。
6週間、基盤を基盤の上で動かした——顧客に納品したツールが自分自身を更新し始めた。自律的な実行、人による監督、そして自分たちが作ったソフトが書いたコードのレビューまで。
エージェントが自ら失敗を検知し、回復し、前進し続ける——人が見張らずに。すべての実行の背後にある自己修復の仕組みが、納品の安定性を99%以上に保ちます。
私たちはプロトタイプで終わらせず、AIを実際の業務、実際のシステム、実際のチーム協働へ接続します。コアチームは企業サービス、プロダクト設計、AIエンジニアリング、セキュリティガバナンスを横断します。業務 × プロダクト × エンジニアリング × セキュリティが揃って初めて、AIは概念から本番運用へ進みます。
業界のベテラン · 業務アーキテクト
十数年にわたる企業サービスと業務システム導入の経験を持ち、製造・小売・金融など各業界のトップ顧客を深く支援。混沌とした業務の現状から真の課題を見抜き、本当に問題を解くシステム経路を設計します。業務を理解しているからこそ、どこをAIで変える価値があり、どこは変えても無駄かが分かります。
シリコンバレー出身 · AIプロダクトアーキテクト
シリコンバレー出身の複合型AI専門家。元AWSソフトウェアエンジニア、元テンセントクラウドのプロダクトマネージャーで、エンジニアリングとプロダクトの両面に跨ります。米ライス大学データサイエンス修士。大規模言語モデルの応用とAIエージェント開発に精通し、先端AIをゼロからイチへ、持続的に動くエンタープライズシステムへと落とし込みます。AIを使えるだけでなく、実業務に組み込み価値を生み続ける方法を熟知しています。
ソリューションアーキテクト · フルスタック納品
復旦大学修士。国内トップ級テック企業のAIインフラ・アプリケーションチーム出身で、大規模モデルの学習、推論最適化、エージェント型システムのプロダクション化を最前線で経験。FDEとして常駐し、業務要件を実装可能なソリューション設計へ分解し、大手水準のエンジニアリング基準でフルスタック納品します。おもちゃのデモではなく、本番で安定稼働する本物のプロダクトを。
アリババのセキュリティ専門家 · セキュリティプロジェクト創業者
アリババ出身のセキュリティ専門家であり、セキュリティプロジェクトの創業者。AIエージェントのセキュリティとエンタープライズセキュリティの実戦に精通し、AIエージェント協働領域のトップチームの中核です。私たちは「安全」と「使いやすさ」を同等に置きます。データコンプライアンス、権限境界からエージェント挙動の制御まで、すべてのAIプロダクトを公開前にセキュリティ視点で点検し、安心してAIを取り入れられるようにします。
Decide on two axes: how standard your workflow is, and how much control you need over data, systems, and outcomes. If the work is common and you want to run today, buy a general agent platform (e.g. Nano Work or ChatGPT for small business) — fastest and lowest cost. If your workflow is genuinely unique and you have a stable engineering team, build in-house. If it's complex, needs deep customization, and someone must be accountable for the result, hire a forward-deployed engineer (FDE) to co-build against your real systems. Platforms and FDEs aren't competitors — they answer different questions. Full cost/speed/control/scale comparison: https://sixamtech.ai/blog/enterprise-ai-adoption-path-build-vs-platform-vs-fde
MCP is an open, vendor-neutral standard for connecting AI agents to external tools and data sources. Its 2026 stateless revision decouples requests from a single server instance's session, removing a long-standing scalability barrier, and adds enterprise features such as header-based routing, cacheable list results, authorization hardening, and a 12-month deprecation guarantee. Now hosted under the Agentic AI Foundation (part of the Linux Foundation), with contributions from OpenAI, Google, Microsoft, and Amazon, MCP turns bespoke, per-system integrations into a reusable, scalable integration layer — exactly what enterprise agents need to move from pilot to production. Read more: https://sixamtech.ai/blog/enterprise-agent-integration-layer-mcp
Most enterprise AI projects fail not because the model is weak, but because of three things: the data isn't connected (the model can't reach clean, real-time production data), there's no scenario with clear ROI (AI is adopted for its own sake), and there's no forward-deployed engineering (FDE) — nobody who understands both the technology and the business and owns the outcome. Fixing these three is what moves AI from an impressive demo to real business return. Read more: https://sixamtech.ai/blog/why-enterprise-ai-deployment-is-hard
Only about 12%. The 2026 State of AI Agents report finds that 88% of enterprise AI agent pilots never reach production — and that failure-to-productionize rate is a different number from the McKinsey finding that 88% of organizations now use AI in at least one function (an adoption rate, not a production rate). Separately, fewer than 10% of organizations have scaled an agent inside a single function and only 39% see measurable financial ROI. The usual blockers are isolation, identity mapping, secrets hygiene, and an audit trail. Full data breakdown: https://sixamtech.ai/blog/enterprise-ai-adoption-2026-reality-check
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