なぜ私たちは「AI企業」を名乗らないのか

アルバコネクトは、AI開発もやるし、Webシステムも作るし、データ基盤も構築する。エージェント設計もやっている。でも、私たちは自分たちを「AI企業」とは呼んでいない。理由はシンプルで、AIは手段であって、私たちがコミットしているのはAIの実装ではないからだ。市場には3つのプレイヤーがいるDX・AI領域で企業がパートナーを探すとき、大きく3つの選択肢がある。コンサルファーム戦略とロードマップを描く。ただし実装は別会社に渡るため、設計意図が引き継ぎの過程で失われやすい。AI特化型の開発会社モデル構築や精度改善に強い。ただし、そのモデルが業務にどう組み込まれ、意思決定をどう変えるかまでは踏み込...

「裁量」という言葉の意味を、ずっと考えている

「裁量がある環境です」採用ページでよく見る言葉だ。 でも、この言葉ほど意味が曖昧なものもないと思っている。私が考える裁量は、タスクの進め方や働く時間の自由ではない。 何を作るか、なぜ作るか、どの順で作るか。 その判断に関われること。それが裁量だ。仕様を受け取る前に、仕様を作る側にいる受託開発でエンジニアに最も多い不満は、「仕様が降ってくる」ことだと思う。顧客とPMが決めた仕様書が届いて、それを実装する。設計の意図が分からないまま、画面仕様書の通りにコードを書く。「なぜこのAPIがこの形なのか」は聞いても答えが返ってこない。あるいは「顧客がそう言ったから」で終わる。うちでは、エンジニアがD...

AIの次に来るのは"意味"の時代だと思う理由

これまでの記事では、企業データの意味構造、技術選定、Discoveryの商品化、組織設計について書いてきた。この記事では、もっと遠い話をする。私が本当に見ている景色の話だ。AIは人類史上最大の発明になりうるAIが世界を変えることに、もう疑う余地はない。人類史上最大の発明になりうる。ただし、今の方向性のまま進むなら問題がある。単一の巨大モデルが「正解」を出し、人間はそれに従う。判断の多様性は失われ、思考の均質化が進む。AIが強くなるほど、人間の意思決定能力は弱くなる——という逆説が、すでに見え始めている。AIが出した答えを疑う根拠を、人間が持てなくなる。私が問題にしているのは、AIの性能で...

デザイナー吉村の働くリアル

紹介デザイナーの吉村です。 以前は趣味でイラストを描いていたりしましたが、デザイン業界は全くの未経験で飛び込みました。 現在は、WebアプリケーションのUIデザインや画面設計（ワイヤーフレーム作成）、デザインカンプ作成、既存画面の改善提案など、ユーザーの目に触れる具体的な画面のデザインをメインで担当しています。入社してから取り組んできたことまさに修行の毎日でした。デザインの世界は全くの未経験。最初はデザインツールの使い方を覚えるところからのスタートでしたが、まずは既存ページの細かな修正など、できることから少しずつ任せてもらいました。先輩にフィードバックをもらいながら、何度も作り直してはブ...

案件をこなすのではなく、基盤を強くする

企業独自のソリューションを展開するうえで、一番怖いのは属人化だ。特定の誰かがいないと案件が回らない。特定の誰かの頭の中にだけ仕様がある。特定の誰かが辞めたら、顧客との関係が切れる。これは能力の問題ではない。構造の問題だ。私たちはそこに気付き「アルバコネクト」という会社自体を、一つのプロダクトとして設計しようとしている。受託案件を回す組織ではなく、案件知見を蓄積し、基盤へ変換し続けるプロダクトとして。その話を書く。受託の属人化はなぜ起きるのか案件ごとに状況が違うから、対応も人によって変わる。優秀なエンジニアが担当した案件はうまくいき、そうでない案件はうまくいかない。経験を積んだPMは顧客の...

要件定義を、独立した商品として売っている

アルバコネクトでは、要件定義を本開発の付属作業ではなく、独立した商品として提供している。理由はシンプルで、ここを曖昧にしたまま始める開発は、ほとんどの場合あとで高くつくからだ。なぜ要件定義を切り出したのか受託開発の典型的な流れはこうだ。提案 → 受注 → 要件定義 → 設計 → 実装 → テスト → 納品。この流れの中で、要件定義は「受注後の最初のステップ」として扱われる。本開発に含まれる作業の一部だ。場合によっては提案段階で無料でやってしまうこともある。僕は100社以上のプロジェクトに関わってきて、この構造自体に問題があると気づいた。要件定義が「本開発の一部」として埋もれると、ほぼ必ず...

意味のインフラを設計するために、この技術スタックを選んだ

技術選定の話をしたい。ただし、これは「流行りのフレームワークを比較してみた」という記事ではない。解こうとしている問題の構造から逆算して、なぜこのスタックに辿り着いたのかを書く。そして正直に、今どこまでできていて、何がまだ解けていないのかも書く。問題の構造企業のデータは、CRM、ERP、Slack、メール、スプレッドシートに分散している。それぞれ「事実」としては存在するが、「意味」としては繋がっていない。KPIの定義が部門ごとに違い、意思決定のたびに「この数字、何を指してるんだっけ」という会話が繰り返される。アルバコネクトが構築しているのは、この「意味の断絶」を構造的に解消するインフラだ。...

AIが本当に企業を変えるために、足りないもの

「AIで業務効率化しましょう」この1〜2年で、何百回この言葉を聞いただろう。ChatGPTが登場して以来、どの企業も生成AIを試している。議事録の自動化、メール下書き、FAQ応答。たしかに便利になった。でも、冷静に聞きたい。それで、あなたの会社の意思決定は変わっただろうか？月次の経営会議で、相変わらず「この数字、どこから来てるんだっけ」という質問が飛ぶ。部門ごとにKPIの定義が微妙に違って、数字の正しさの議論だけで30分が消える。報告を上げるのに5営業日かかり、それが決裁者に届く頃にはもう状況が変わっている。AIモデルは賢くなった。でも企業の意思決定は、ほとんど変わっていない。100社以...

東大で宗教を学んだ私が、AIスタートアップで「仕組みをつくる側」に回った理由

はじめまして。株式会社アルバコネクトで執行役員をしている宮澤です。この記事では、私がなぜこの会社にジョインしたのか、今ここで何をやっているのか、そしてこれからどんな人と一緒に働きたいと思っているのかを書きます。経歴だけ並べると「宗教学 → 野村證券 → AIスタートアップ」と、一見バラバラに見えるかもしれません。でも自分の中では一本の線でつながっています。その話をさせてください。宗教学とAI設計のつながり東大の文学部で宗教学を専攻しました。自分自身は無宗教ですが、「人はなぜ宗教を信じるのか？　宗教は人間に何を与えているのか？」ということに、純粋に興味がありました。いろいろな宗教を勉強する...

女性リーダーズ・サミット登壇のお知らせ

株式会社アルバコネクト（本社：東京都港区、代表取締役：作田マルコ聡）取締役 石川真衣は、2026年3月10日、一般社団法人Toget-HER主催の「女性リーダーズ・サミット」に参加し、「2030年女性意思決定層30%」の実現に向けたアクション宣言を行いました。本サミットには、経済産業大臣や自治体関係者をはじめ、各分野で活躍するリーダーが多数参加し、女性の意思決定参画の拡大に向けた議論と知見共有が行われました。当社からは石川真衣が登壇し、キャリア形成初期における意思決定機会の重要性に着目し、以下の観点について提言を行いました。若年層が早期からキャリアについて主体的に考える機会の創出情報・ロ...