Case 01｜EC事業会社
運用の手作業を、エージェントに置き換える
アクセス解析を含むECサイトの運用業務が手作業で煩雑。担当者に依存し、メンテナンス負荷が増え続けていた。運用業務を分解してKPIを設計し、実行の自動化と結果の可視化までを実装。
BEFORE 集計・レポート・メンテ対応を、担当者が手作業で回す
AFTER エージェントが実行・可視化。人は確認と判断に集中する
Outcome
−80%
メンテナンスコスト削減
AI Transformation Partner
そのAI見積り、
“わからなさ”に
払っていませんか。
私たちは、中身を見せます。
作るか、作れるようになるかは、
貴社が選べます。
30分・オンライン・無料｜他社から見積りを受け取った方へ
Scroll
Why Us
見積りを読めるのは、
自分たちで作っているから。
unproggedは、提案だけの会社ではありません。自分たちで作り、自分たちで見積り、自分たちで運用している。だから、他社の見積りを分解することができます。
Estimate
「一式」を使わない見積り
自社の見積りは、工数と単価に分解して提示します。同じ物差しを持っているから、他社の「一式」も分解できます。
Product
自社プロダクトを開発・運用
受託だけでなく、キャラクター対話AIエージェントを自社で作り、売り、運用しています。開発の実勢コストを、日常的に見ています。
In-house
内製化まで支援した実績
エンジニア10名が3カ月で、自社でエージェントを作れる状態に。内製できる範囲と外に任せる範囲の線引きを、実務で知っています。
Our Promise
だから、3つを約束できます。
Define by Numbers
成果を数値で定義してから、作る
開発より先にKPI設計。改善する数字に合意してから着手します。数字が引けないAXは自己満足——だから、作る前に見極めます。
End to End
戦略から実装・定着まで、一社で
「提案書だけ」も「言われた通りに作るだけ」もしません。設計と実装の分断で成果は死ぬ——その間を、同じ責任者が通します。
Handover
貴社が自分で回せる状態で、渡す
ソースコード・設計書・運用手順は、貴社の資産としてお渡しします。貴社のチームで運用・改修できるよう、必要なら人材育成まで含めて移管します。
Outcome — 導入事例より
−80%
メンテナンスコスト削減
CASE 01｜EC事業会社・運用AIエージェント
−50%
施工管理者の作業工数削減
CASE 02｜建設業界向けAIエージェント
3カ月
AI開発の内製化を実現
CASE 03｜エンジニア10名を育成
01
The Problem
そのAX、成果を数字で言えますか。
見積りの中身も、効果も、“分からないまま”進む。AI導入が立ち消えになる案件は、同じ形をしています。
Symptom 1
PoCで止まる
デモは動いた。だが「誰の業務時間が、何時間減るのか」には誰も答えられない。半年後には、話題にも上らなくなる。
Symptom 2
効果を説明できない
現場は「便利になった気がする」。だが役員会で聞かれるのは「で、いくら効いたのか」。答えられない投資は、次の予算で消える。
Symptom 3
現場が使わない
ツールの導入自体がゴールになった瞬間、現場は元のやり方に戻る。変わったのはライセンス費用だけ——珍しい話ではありません。
原因は、ひとつ
成果を数値で定義していないから。
だから私たちは、数字も、中身も、すべて見せます。
02
Second Opinion
AI見積りのセカンドオピニオン
入口は、ここから。他社から受け取ったAI開発・AXの見積りを、作る側の目で読み解きます。発注を決める前に、30分だけください。
01
その金額は、妥当か
工数と単価に分解し、作る側の感覚で妥当性を確かめます。
02
どこが、膨らんでいるか
「一式」とまとめられた中身を、作業の単位まで開いて見せます。
03
どこまで、自社でやれるか
内製できる範囲と、外に任せるべき範囲を切り分けます。
見積書（イメージ）
内製できる範囲あり
御見積書
AIエージェント導入プロジェクト
| 項目 | 数量 | 金額 |
|---|---|---|
| 要件定義・業務分析 | 一式 | ¥■,■■■,■■■ |
| AIエージェント開発 ↳ 「一式」の中身は？ 工数の根拠がない | 一式 | ¥■■,■■■,■■■ |
| PoC検証 ↳ 成功の判定基準が書かれていない | 一式 | ¥■,■■■,■■■ |
| 運用保守（年間） ↳ 社内で回せる範囲 | 12ヶ月 | ¥■,■■■,■■■ |
| プロジェクト管理費 | 一式 | ¥■,■■■,■■■ |
| 合計 | ¥■■,■■■,■■■ |
STEP 1
フォームから申し込む
下のフォームで「AI見積りのセカンドオピニオン」を選び、お名前と連絡先を送信してください。
STEP 2
見積りを共有する
日程が決まったら、見積りをお送りください。形式は問いません。社名や金額の一部を伏せたままでも構いません。
STEP 3
30分のオンライン面談
作る側の視点で、妥当性・膨らんでいる箇所・内製できる範囲をお伝えします。
- 30分・無料
- 秘密保持契約（NDA）の締結可
- 社名を伏せたままでOK
03
Our Method
「数値で測るAX」— 5つのステップ
作ると決めた後の進め方も、先に見せます。5つのステップと、それぞれの成果物です。
STEP 1
現状診断
業務を分解し、「どこで・誰が・何分使っているか」まで数える
主な作業
- 業務ヒアリング・現場観察
- 業務の分解と、工数・コストの現状値（Before）の実測
- AI化する業務の切り分け
成果物
- 業務分解表・現状値（Before）
- AI化対象業務の一覧
貴社の判断
KPI設計に進む業務を選ぶ
STEP 2
KPI設計
「何を・どれだけ改善するか」に先に合意する。数字が引けなければ、作らない
主な作業
- 改善目標と判定基準の合意
- 効果算定方法の定義（例：削減時間 × 人件費単価）
- PoCの範囲・期間・費用の設計
成果物
- KPI定義と判定基準
- PoC計画（範囲・費用）
貴社の判断
PoCに進むか、止めるか
STEP 3
PoC検証
数週間で動くものを作り、実業務のデータで効果を測る
主な作業
- 対象業務に絞った試作
- 実データ・実担当者による検証
- Before / After の計測
- 精度・コスト・運用上の課題の洗い出し
成果物
- 動くPoC
- 検証レポート（効果・コスト・リスク）
- 本開発の設計方針と見積り
貴社の判断
本開発に進むか、止めるか
STEP 4
本開発・導入
現場が使う画面・運用フロー・トレーニングまで作り込む
主な作業
- 本番設計・実装
- 既存システム・データとの連携
- 権限・ログ・セキュリティ設計
- 現場トレーニングと段階的な切り替え
成果物
- 本番システム
- 運用手順書・管理者向け資料
- 教育資料・FAQ
貴社の判断
本番運用を開始する
STEP 5
効果測定・改善
Before / Afterを計測して報告。効いた業務から横展開する
主な作業
- Before / After の計測と報告
- 稼働監視・不具合対応
- モデル更新・仕様変更への追随
- 効いた業務からの横展開
成果物
- 効果測定レポート（工数・コスト・KPI達成度）
- 改善・横展開の提案書
貴社の判断
継続・拡張を決める
「作ってから測る」のではなく、「測るために作る」。
04
Security & Data
セキュリティとデータの扱い
AI導入で最初に確認されることを、設計の前提にしています。
貴社データを学習に使わせない
外部モデルの学習に利用されない構成（API利用・学習オプトアウト）を標準とします。
処理場所を明示する
貴社契約のクラウド（AWS／Azure／GCP）または貴社環境内に構築。データの保管場所と経路を設計段階で文書化します。
権限・ログ・監査
利用者ごとの権限設計、操作ログの記録、監査時の提出を本開発の標準項目として実装します。
秘密保持と資産の帰属
着手前にNDAを締結。案件情報・データは目的外に利用せず、成果物・ソースコードは貴社の資産として引き渡します。
AI特有のリスクへの対策
プロンプトインジェクション・誤回答・機密の混入に対し、入力検証・根拠の提示・人の確認を挟む設計を組み込みます。
運用中も維持する
モデル・ライブラリ更新への追随、脆弱性対応、アクセス権の棚卸しを保守運用の範囲に含めます。
ISMS等、貴社の社内セキュリティ基準への適合要件は診断ステップで確認し、設計に反映します。
05
Service
作るか、作れるようになるか。
中身を知れば、外注すべきものと、自社でやれるものが分かります。
Core Service ― 作る
AIエージェント／
AIシステム開発
「作って終わり」の受託ではなく、KPIとセットの開発。要件定義から実装・運用整備まで自社で完結し、成果の数字に責任を持ちます。フルスクラッチから既存システムへの組み込みまで。
受託だけでなく、キャラクター対話AIエージェント基盤を自社プロダクトとして開発・運用しています。作れる会社が、貴社のAXを設計します。
Core Service ― 作れるようになる
AI内製化プログラム
貴社自身が、AIで業務を変えられる状態にします。座学ではなく、実際の業務を題材にした実地支援です。開発フローとセキュリティ基準の整備まで含めて移管するため、改修のたびに発注する前提のコスト構造から抜けられます。
エンジニアの有無は問いません。開発チームのある企業ではAIエージェントの内製化まで、開発チームがない企業でも、業務部門がAIツールを使って自ら業務を組み替えられるところまで支援します。
実績：エンジニア10名を3カ月で内製化／その他多数
AX伴走コンサルティング
「AIで何ができるか」ではなく「どの業務の、どの数字を変えるか」から一緒に決める。診断・KPI設計・PoCまで。
AI技術顧問
貴社のAI開発・AI活用を、貴社の視点で診断・改善・効果測定まで支援。ベンダー任せにしない「社内のAI責任者」として動きます。
06
Works
実績・事例
業種も規模も異なる企業で、AIを「入れた」で終わらせず、数字が動くところまで支援した事例です。成果はすべて、着手前に決めた指標をBefore／Afterで実測したものです。
Case 02｜建設業界向け新規事業
業界特化エージェントを、新規事業としてゼロから
図面・設計書・法務・施工計画・工程管理——専門文書の多い業務フローが施工管理者の工数を圧迫。建設業界特化のAIエージェントを企画段階から設計・開発し、導入コンサルティングまで一気通貫で支援。
BEFORE 図面・設計書・法務・工程——書類確認が管理者の時間を奪う
AFTER エージェントが一次処理を担い、管理者は判断業務に集中する
Outcome
−50%
施工管理者の作業工数削減
Case 03｜ソリューション開発会社
「チャットで使う」から、「自社で作る」へ
AI活用は個人がAIチャットを使う程度。開発への組み込みも、社内の開発フロー・セキュリティ基準も未整備だった。3カ月の実地トレーニングを設計・実施し、開発フロー構築からセキュリティ担保まで実務に即して指導。
BEFORE 個人がAIチャットに質問する、だけ
AFTER チームでエージェントを内製。開発フローと安全基準も整備
Outcome
3カ月
エンジニア10名が内製できるチームに
Case 04｜VTuber運用
ファン向けの自動応対キャラクターで、購入を促す
VTuberの会員用ECサイトに、ファン向けの自動応対キャラクターを配置。ファンとの会話の流れの中で商品を紹介し、購入につなげる仕組みを構築。
BEFORE 会員サイトは商品を並べるだけ。ファンとの接点は配信とSNSに限られる
AFTER サイト上でキャラクターが応対し、会話の中から購入につながる
Outcome
+25%
物販売上の増加
Case 05｜飲食店舗
SNS運用を自動化し、複数アカウントを回す
個人経営のため、SNSの運用まで手が回っていなかった。投稿の作成から配信までを自動化して運用工数を大幅に削減し、複数のSNSアカウントを店舗側で継続運用できる状態に。
BEFORE 店主ひとり。SNSは手が空いたときに更新する程度
AFTER 複数のSNSアカウントを、わずかな工数で継続運用
Outcome
+18%
来客数の増加
Case 06｜製造業
既存業者の見積りを、セカンドオピニオンで見直す
AXの新規開発を既存業者の見積りで進める予定だったところ、発注前にセカンドオピニオンを活用。「一式」の中身を分解し、内製できる範囲と本当に必要な開発を切り分けたことで、初期費用を大幅に削減。
BEFORE 既存業者の見積り一本。金額の根拠は確認できないまま
AFTER 必要な開発だけを発注。内製できる範囲は自社で
Outcome
−60%
導入コスト削減
07
Our Products
自社プロダクト
受託だけでなく、自社でプロダクトを開発・運用しています。作る側の相場感は、ここから来ています。
Product 01
SNS運用を、AIで大幅に自動化
SNS Contents Manager
InstagramやXに対応。入力したプロンプトから投稿を生成するだけではありません。アカウントごとにペルソナ（人格や立場）を設定し、貴社のナレッジや過去の投稿履歴を踏まえた投稿内容を生成します。
- アカウントごとのペルソナ設定（人格・立場・口調）
- 貴社ナレッジ・過去の投稿履歴を踏まえた投稿生成
- 投稿数・ビュー・フォロー増・コストを一画面で把握
管理画面（サンプルデータ）
Product 02
キャラクターが動く、対話AIエージェント
キャラクター対話エージェント基盤
LLMをキャラクターに組み込み、テキストと音声で対話しながら、表情とモーションで反応します。貴社のキャラクター（2D／3D）をそのまま適用して運用できます。
- キャラクターの人格・口調・役割に合わせたLLM制御（テキスト／音声の双方向対話）
- 感情・意図に紐づけた表情とモーションの制御
- 教材・FAQ・業務マニュアルなど、貴社ナレッジを参照した応答
プロダクト事例：児童向け英会話教材の教師役エージェント（リリース済・運用中）
08
Company
会社概要
会社情報
- 会社名
- 株式会社unprogged（アンプログド）
- 代表者
- 設立
- 2022年4月19日
- 所在地
- 埼玉県所沢市くすのき台1-13-2 ガーデンシティ所沢2F
- 事業内容
-
AIエージェント／AIシステム開発
AI内製化プログラム
AX伴走コンサルティング
AI技術顧問
代表メッセージ
「unprogged（アンプログド）」とは、「unplugged（生音の）」という言葉と「program（プログラム）」を掛け合わせた造語です。
決まり切ったソリューション（プログラム）を提供するのではなく、お客様ごとに求められる個別の課題を、アナログ的な泥臭い方法であっても確実・着実に根付かせていく。そういった思いがこの言葉には込められています。
AIの進化によって、益々われわれの業務は効率化が求められるようになりました。
しかし、ただ単にAIを使用した効率化を提供するのではなく、本当の価値、本質的な企業価値の向上にこそ寄与するのが弊社の使命と考えております。
AIを導入して終わりではありません。
成果が数字で見える状態まで伴走し、そして貴社が自分で回せる状態でお渡しする。それが私たちの考えるAXです。
代表取締役
Contact
お問い合わせ
ご相談・お見積りのご依頼から、他社見積りのセカンドオピニオン（無料）まで。種類を選んでお送りください。
送信が完了しました
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内容を確認の上、折り返しご連絡いたします。