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AWS Foundational Technical Review（FTR）for Service Offerings 生成AI開発内製化支援

生成AI活用で競争優位性と持続的成長を実現する伴走支援

2025年09月08日

生成AIがビジネスの競争優位性を左右する時代、その導入と活用の成否が企業の未来を決定づけます。

私たちは、AWS Foundational Technical Review(FTR)for Service Offering 認定（以下、FTR for Service Offering）を取得した生成AI開発内製化と継続的リスキリング・組織定着化実現サービスを提供しています。

顧客の生成AI活用を、戦略策定から実装、内製化、そして組織への定着まで一気通貫で支援。技術導入に留まらない、持続的な競争優位性の確立を目指します。真の生成AI・DXパートナーとして、顧客の変革と成長を実現します。

生成AI活用で競争優位性と持続的成長を実現する伴走支援

デジタル変革の中核を担う生成AI。その可能性を最大限に引き出すには、技術導入だけでなく、戦略的視点と組織変革が不可欠です。

私たちは、AWSの高度な技術力とMBA知見を持つコンサルタントの専門性を融合し、セキュアかつROIを最大化するAI活用基盤を構築。継続的なリスキリングと改善サイクルの定着により、変化の激しい市場環境でも自律的に価値を創出し続ける組織へと変革します。

戦略・技術・組織を統合する三位一体の生成AI導入プロセス

【１】Information Insight：情報収集と技術評価

精度とスピードを両立した信頼性の高い情報収集支援

生成AIや関連技術の進化は日々加速しています。経営判断に必要な確かな情報を、迅速かつ正確に。

月次AI動向共有	最新技術トレンドと市場動向を定期的にレポート。
注目技術評価	貴社ビジネスに関連する技術の実用性を専門的に評価。
競合・市場分析	業界特有の活用事例と競合他社の動向を詳細分析。
カスタマイズ情報提供	貴社の戦略に直結するインサイトを個別に抽出。

【２】AI Strategy Design：AI導入戦略策定

戦略的BPRとROI試算による導入優先度の明確化

AI活用の成果を最大化するための、明確な目的設定と優先度付け。経営層の意思決定を強力にサポートします。

業務分析・BPR	現状業務の可視化と、AI活用による最適化設計。
ROI試算	投資効果をシミュレーションし、定量的な判断材料を提供。
導入計画策定	フェーズごとの実行計画と成功指標の明確化。
経営層稟議支援	全社的合意形成に向けた資料作成と説明支援。

【３】AI Environment Build：AI実行環境構築

AWSとノーコード環境を活用した迅速・安全なAI基盤構築

FTR for Service Offering 認定の技術力で、エンタープライズグレードのセキュアな環境を実現。

AWSセキュア環境構築	ガバナンスとコンプライアンスに準拠した基盤設計。
ノーコードAI開発	Difyなどを活用し、迅速なプロトタイプ開発を実現。
PoC/MVP開発支援	小さく始めて大きく育てる、段階的な実装アプローチ。
継続改善サイクル定着	PDCAサイクルの仕組み化と、自走可能な体制構築。

なぜ私たちが選ばれるのか

FTR for Service Offering 認定に裏付けされた確かな技術力

FTR for Service Offering の審査をクリアした、信頼性の高い技術力・戦略眼・セキュリティ設計を実現します。

ラーゲイトは企業の内製化を強力にサポートし、特定ベンダーへの過度な依存を避けるためのベストプラクティスを提供します。私たちは技術資産として価値を持つ、高品質かつ再利用性の高いソースコードを提供するとともに、柔軟で拡張性の高いアーキテクチャーを構築。ベンダーロックインのリスクを最小限に抑え、企業自身が迅速に変化に対応できる開発体制を実現します。

戦略から実装まで一気通貫

技術導入に留まらない、ビジネス戦略の実現に向けた包括的な支援体制を提供します。

ラーゲイトは単なる開発会社ではありません。私たちの強みは、まず顧客のビジネス課題を深く理解し、戦略的な視点を持って伴走できることです。企業が抱える課題の本質を見極め、その解決に向けてIT戦略を構想するところから関わります。ラーゲイトが提供するのはテクノロジーの導入だけではなく、その先にある真のビジネス価値です。

持続的な成長を実現する伴走型支援

ラーゲイトは、一過性の導入支援ではなく継続的な改善と組織への定着まで責任を持って支援を行います。

顧客企業の課題解決の戦略を描くところから関わり、確実に実現できる専門性の高いプロフェッショナルを集めてチームを編成。技術やデザインのスキルだけではなく、戦略策定力やビジネス理解力に優れた人材が揃っているため、企業の抱える本質的な課題を的確に捉え、迅速にソリューションを導き出すことが可能です。

本サービスの一部事例

この記事を書いた人

ソリューションアーキテクト益子竜与志

複数のITベンチャーで技術責任者／経営企画を歴任し、事業戦略とプロダクト成長を主導。2017年にRagate株式会社を創業し、サーバーレス技術の黎明期よりAWS・サーバーレス開発プロジェクトを牽引し、AWS Top Engineers 2024 ( Service ) ・AWS Rising Star Partners of the Year – Japan賞を受賞。経営課題/戦略を起点としたDX戦略策定とクラウドシステムデリバリを強みに、SMB市場を中心に数多くの企業変革を支援。GLOBIS経営大学院MBAで培った経営戦略・マーケティングミックスの知見と、AWS／先端技術の深い専門性を掛け合わせ、価値創出を加速させている。

【保有資格・認定】

Salesforce アドミニストレータ
AWS認定ソリューションアーキテクト・プロフェッショナル
AWS認定DevOps・プロフェッショナル
AWS Top Engineer 2024

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AWS Foundational Technical Review for Service Offering認定は、AWSが提供する技術審査プログラムです。この認定を取得するためには、サービス提供企業の技術力、セキュリティ設計、アーキテクチャの品質がAWSの厳格な基準を満たす必要があります。この認定は単なる形式的な資格ではなく、企業が実際に高品質なクラウドソリューションを設計・実装できる能力を持つことをAWSが第三者として保証するものです。認定を取得している企業は、エンタープライズグレードのセキュリティ要件に準拠した環境構築や、拡張性の高いアーキテクチャ設計が可能であり、ベンダーロックインのリスクを最小化する技術的な配慮ができます。つまり、この認定は技術力の信頼性を示す客観的な指標であり、企業が生成AI導入において安心して任せられるパートナーかどうかを判断する重要な材料となります。

生成AI導入において内製化を重視する理由は、企業が自律的に技術を運用し、継続的に価値を創出できる組織を構築することが長期的な競争優位性につながるためです。外部委託では、一時的にシステムが構築されても、その後の運用や改善において常に外部ベンダーに依存する状態が続きます。これは継続的なコストが発生するだけでなく、技術の変化に迅速に対応できない、ビジネス要件の変更に柔軟に対応できないといった問題を引き起こします。内製化支援では、技術導入と同時に社内メンバーへの知識移転、継続的なリスキリング、改善サイクルの定着までを含めて支援します。結果として、企業は自社内で生成AIを活用した新しいサービスや業務改善を自律的に実行できる能力を獲得し、特定のベンダーに過度に依存しない健全な技術資産を構築できます。

生成AI導入のROI試算は、現状業務の詳細な分析から始まります。まず業務プロセスを可視化し、どの業務にどれだけの時間とコストがかかっているかを定量的に把握します。次に、生成AIを導入した場合の業務時間削減効果、人的リソースの再配置による価値創出、エラー削減による品質向上効果などを具体的に算出します。たとえば、カスタマーサポート業務であれば、問い合わせ対応時間の短縮率、担当者の負担軽減による対応可能件数の増加、顧客満足度の向上といった複数の指標で効果を測定します。投資コストとしては、システム構築費用、運用コスト、教育研修費用などを含めた総コストを算出し、これらを投資回収期間や年間削減コストと比較します。重要なのは、単なる数値の羅列ではなく、経営層が意思決定できる形で情報を整理し、導入優先度を明確化することです。

AWSとDifyなどのノーコード環境を組み合わせるアプローチには、開発スピードとセキュリティの両立という大きなメリットがあります。従来の開発手法では、生成AIアプリケーションを構築する際にゼロからコーディングする必要があり、開発に数ヶ月かかることも珍しくありませんでした。Difyのようなノーコード環境を活用すると、プロンプト設計やワークフロー構築を視覚的に行えるため、プロトタイプを数日から数週間で作成できます。しかし、ノーコードツール単体では企業のセキュリティ要件やコンプライアンス基準を満たせないケースがあります。ここでAWSのセキュアな基盤と組み合わせることで、データは企業の管理下に置きながら、迅速な開発を実現できます。さらに、プロトタイプで検証した内容を本番環境に展開する際も、AWSの拡張性の高いインフラを活用することで、段階的なスケールアップが可能になります。

継続改善サイクルの定着とは、生成AIシステムを導入して終わりではなく、運用しながら継続的に精度や効果を高めていく仕組みを組織に根付かせることです。生成AIは導入時点では完璧ではなく、実際の業務で使用しながらプロンプトを調整したり、学習データを追加したりすることで精度が向上します。具体的には、利用状況のモニタリング指標の設定、定期的な効果測定、課題の特定と改善策の立案、改善実施という一連のサイクルを確立します。重要なのは、この改善活動を外部ベンダーに依存せず、社内メンバーが主体的に実行できる体制を構築することです。そのために、改善に必要な技術スキルの習得支援、改善プロセスのドキュメント化、定期的なレビュー会議の設計などを行います。結果として、組織は変化する業務要件や技術トレンドに自律的に対応でき、生成AIという投資を長期的に最大化できる能力を獲得します。

MBA知見を持つコンサルタントが関わることで、技術導入が単なるシステム構築に留まらず、経営戦略と統合された形で進められます。技術者だけのアプローチでは、技術的に優れたシステムを構築できても、それがビジネス目標の達成にどう貢献するのか、投資対効果はどうか、組織変革をどう進めるかといった経営視点が不足しがちです。MBA知見を持つコンサルタントは、企業の経営課題を深く理解し、生成AI導入がその課題解決にどう寄与するかを戦略的に設計できます。たとえば、市場分析に基づいた競合との差別化戦略、財務的な視点からの投資判断支援、組織の変革管理、ステークホルダーマネジメントなど、技術実装と並行して必要な経営活動を統合的に支援します。これにより、技術導入が孤立した取り組みではなく、企業全体の成長戦略の一部として機能し、真のビジネス価値を生み出すことが可能になります。

情報収集支援では、生成AI技術の急速な進化に対応するため、企業の意思決定に必要な最新情報を体系的に提供します。月次で提供されるAI動向レポートでは、新しいモデルの登場、技術トレンドの変化、規制や倫理に関する議論など、市場全体の動きを俯瞰できる情報をまとめます。さらに、企業のビジネス領域に関連する特定技術については、単なる情報提供に留まらず、実用性や導入可能性を専門的な視点から評価します。競合分析では、同業他社がどのように生成AIを活用しているか、どのような成果を上げているかを調査し、自社の戦略立案に活用できる洞察を提供します。重要なのは、インターネット上の情報を単に収集するのではなく、企業の戦略や課題に照らして関連性の高い情報を選別し、意思決定に直結する形で整理して提供することです。これにより、経営層や担当部門は情報収集に時間を費やすことなく、本質的な判断に集中できます。