homula
Phase 1: Assess — 業務アセスメント

AIエージェント・ブートキャンプ
3-5日で動くプロトタイプとROIを

AIエージェント・ブートキャンプは、業務棚卸し・Opportunity Gap定量化・SKILL.mdドラフト作成・プロトタイプ構築・ROI試算を3-5日で完結させる短期集中プログラムです。 ベンダーニュートラルな技術選定で最適なAI実装を設計します。

3-5日で完結
6つの成果物をお持ち帰り
最短2週間で開始可能

Why Bootcamp

AI導入が進まない3つの構造的原因

技術力の問題ではありません。多くの企業が同じ構造的な壁にぶつかっています。

01

技術選定で迷子

n8n? Dify? LangGraph? ツールの数は増え続けるが、自社に最適な構成がわからない。ベンダーの提案は各社の得意技術に偏り、中立的な比較ができない。

02

PoCが本番に繋がらない

技術検証は成功したのに、セキュリティ審査・運用設計・組織調整で止まる。PoCと本番の間に「死の谷」がある。

03

ツール選びが目的化する

「AIを導入すること」がゴールになり、「どの業務の何を改善するか」が曖昧なまま進行。投資対効果を経営層に説明できない。

Why homula

一般的なPoC/コンサルとの比較

比較軸一般的なコンサル/PoChomula ブートキャンプ
期間1-3ヶ月3-5日
技術選定ベンダー提案の単一ツール要件逆算のベンダーニュートラル選定
成果物レポート(紙)動くプロトタイプ + ROI + SKILL.mdドラフト
担当者コンサル(実装は別チーム)FDE 1名が戦略〜実装まで一気通貫
本番化の道筋「次は別途見積もりを…」3オプション + Conversion Credit
ガバナンス検証後に別途対応Day 1から設計に組み込み
経営層への説明材料Before/AfterのみOpportunity Gap定量化 + ROIシミュレーション

Process

AIエージェント・ブートキャンプのプロセス

各日の成果物は、Phase 2(Agent Skills開発)の入力としてそのまま活用できる設計です。

1
Day 1|

Opportunity Gap定量化

  • AI成熟度アセスメント(5軸診断)
  • 業界ベンチマーク比較
  • 機会損失の概算(○億円/年)
  • 成功基準(KPI)の合意

Agens変換

定量化フレームワーク → Phase 2の優先順位決定基盤

2
Day 2|

業務棚卸し+ツール接続調査

  • 痛点インタビュー(5-10名のSME)
  • データソース・システム連携の棚卸し
  • MCP接続候補の特定
  • 対象SaaS/基幹のAPI仕様概要の確認

Agens変換

MCP接続候補リスト → アーキテクチャ推奨書に統合

3
Day 3|

スキルパック設計+プロトタイプ構築

  • 優先ユースケース1-3件のフロー設計
  • 承認境界の要件定義(自律実行/承認必須/禁止)
  • SKILL.mdドラフト作成(Agent Skills形式)
  • 実データでのプロトタイプ構築

Agens変換

SKILL.mdドラフト(承認境界定義を含む)

4
Day 4|

検証 & フィードバック

  • 実ユーザーによるハンズオン
  • 効果測定(処理時間・工数・エラー率のBefore/After)
  • フィードバック収集・即時改善
  • 例外処理・運用設計の確認

Agens変換

検証済みプロトタイプ → 本番化のベースライン

5
Day 5|

ROI試算 & 本番導入プランの提示

  • 定量効果の算出(工数削減、コスト削減、売上インパクト)
  • Opportunity Gap解消ロードマップの提示
  • 本番導入プラン 3オプションの提示
  • Phase 2-4の具体的スコープ・見積もり

Agens変換

Phase 2以降のスコープ定義 → Agent Skills開発の入力

SOWを1週間以内にご提示。最短2週間で開始可能。

Deliverables

ブートキャンプの成果物 — 全てお持ち帰り可能

ブートキャンプ単体でも価値が完結する設計です。成果物は全て御社の資産となります。

01

Opportunity Gap定量化レポート

AI成熟度の5軸診断結果、業界ベンチマーク比較、機会損失の金額換算

02

業務別スキル候補マップ(優先順位付き)

自動化候補の優先順位マトリクス、業務フロー分析結果、Agent Skills化の適性評価

03

SKILL.mdドラフト(1-3業務分)

New

Agent Skills形式の業務知識パッケージ草案。承認境界の初期定義を含む。Phase 2でそのまま本番仕様に仕上げ可能

04

技術選定・アーキテクチャ推奨書

ベンダーニュートラルな技術比較、推奨構成図、MCP接続候補の概要、将来の拡張性評価

05

動くプロトタイプ

実データで検証済みのEnd-to-End MVP。本番化のベースとなる

06

ROI試算+本番導入提案書(3オプション)

投資対効果のシミュレーション、Phase 2以降のスコープ・ロードマップ

ブートキャンプ後の選択肢

推奨

Phase 2: Agent Skills開発

2-4ヶ月

SKILL.mdドラフトを本番品質に仕上げる。MCP接続設計・承認フロー確定・テスト・デプロイまで。

詳細を見る
Option A

成果物を持ち帰る

ブートキャンプ単体で完結。成果物は全て御社の資産。自社で次ステップを検討。

Option B

短期パイロット

4-8週

1業務で本番品質の検証。KPI検証と運用設計を確定。

Option C

基盤+複数ユースケース

3-6ヶ月

全社AI戦略を本格始動。基盤構築+2-3業務の本番化。

ブートキャンプ費用の一部は、本格導入時に充当可能です(Conversion Credit制度)。

From Bootcamp to Production

5日間の成果が、本番環境にそのまま引き継がれる

ブートキャンプの成果物は「納品して終わり」ではありません。Phase 2(Agent Skills開発)以降でAgensの設定値として直接利用されるよう設計されています。

ブートキャンプの成果物

SKILL.mdドラフト

↓

Phase 2以降での活用先

Agent Skills本番パッケージのベース

ブートキャンプで作成したドラフトが、Phase 2で本番仕様に仕上がる

ブートキャンプの成果物

MCP接続候補リスト

↓

Phase 2以降での活用先

Agens Skills内のMCPサーバー定義

アーキテクチャ推奨書内の接続設計が、そのまま実装の入力になる

ブートキャンプの成果物

承認境界の初期定義

↓

Phase 2以降での活用先

Agens Control Guardのルール設定

SKILL.md内の承認定義が、本番の統制ルールに引き継がれる

Simulations

ブートキャンプ × 業種シミュレーション

homulaが分類するAIエージェント導入の4類型に基づいたシミュレーションです。

省人化型

製造業・従業員3,000名

課題

請求書処理に月80時間、エラー率5%超

Day 1の発見

Opportunity Gap診断で「年間2,400万円の機会損失」を特定

Day 3の構成

n8n + OCR + 基幹連携MCPでプロトタイプ構築

本番成果

処理時間85%削減、エラー率0.3%未満

ブートキャンプ5日 → 本番2ヶ月

知識拡張型

金融業・従業員5,000名

課題

審査書類チェックに専門人材が張り付き、ナレッジが属人化

Day 1の発見

AI成熟度アセスメントで「実験→本番移行率0%」が判明

Day 3の構成

LangGraph + RAG(Pinecone)+ Agens Controlでプロトタイプ構築

本番成果

審査時間60%短縮、新人の立ち上がり期間1/3

ブートキャンプ5日 → 本番3ヶ月

顧客接点型

専門サービス業・従業員500名

課題

リード対応の遅延(平均48時間)、CRM入力の手作業

Day 1の発見

顧客接点の応答速度がNPS-15ptの最大要因と特定

Day 3の構成

n8n + Salesforce MCP連携 + 自動分類エージェントでプロトタイプ構築

本番成果

リード対応時間を平均2時間に短縮、CRM入力を完全自動化

ブートキャンプ5日 → 本番1.5ヶ月

Who It's For

ブートキャンプが最も効果を発揮する企業

以下のいずれかに該当する場合、ブートキャンプで最大の成果を得られます。

技術選定で迷走中

n8n? Dify? LangGraph? 各ツールのPoCを繰り返すが決め手がない

→ 5日で要件逆算の推奨構成が確定

PoCが止まっている

技術検証は終わったが、セキュリティ審査と運用設計で塩漬け

→ ガバナンス設計込みの本番導入プランを提示

経営層を説得できない

「AIを入れたい」は合意だが、ROIの根拠がなく予算が下りない

→ Opportunity Gap定量化 + ROIシミュレーションで稟議を支援

属人化を解消したい

ベテランの退職・異動で業務が回らなくなるリスクを抱えている

→ SKILL.mdドラフトで業務知識をAIが実行できる形に構造化

以下のケースでは、別サービスをご案内する場合があります

—既に技術選定が完了し、実装フェーズに入りたい場合 → Agent Skills開発
—n8nやDifyの初期導入だけをまず行いたい場合 → ツール別導入支援
—まだAI活用の検討初期段階で、全社戦略を整理したい場合 → 無料相談

FAQ

よくある質問 — AIエージェント・ブートキャンプ

業務の範囲・複雑度に応じて個別にお見積もりしています。まずは30分の無料相談でヒアリングし、SOW(提案書)を1週間以内にご提示します。なお、ブートキャンプ費用の一部は本格導入時に充当可能です(Conversion Credit制度)。

必要なのは「検証したい業務候補(1-3件)」「最低限のデータ取得方法(CSV/DB/APIのいずれか)」「参加者(業務責任者+現場代表+情シス)」「5日間の日程確保」の4つです。詳細な要件定義は不要で、ブートキャンプ内で整理します。

はい、フルリモートで実施可能です。Day 1のヒアリングはオンライン会議、Day 2-4はSlack/Teamsでの非同期コミュニケーションと定時ミーティングを組み合わせます。対面を希望される場合は東京近郊で対応可能です。

基本は連続5日間を推奨しますが、業務都合に合わせて1-2週間に分散させることも可能です。ただし、間が空きすぎるとモメンタムが下がるため、2週間以内での完了をお勧めしています。

LLM-Native FDE(Forward Deployed Engineer)が1名専任で担当します。FDEは戦略コンサルティングとエンジニアリングを一人で一気通貫で担当する専門人材で、従来5-10人で行っていた作業を1-2人で完結します。

いいえ。成果物は全て御社の資産です。SKILL.mdドラフト、技術選定・アーキテクチャ推奨書、ROI試算書を持ち帰り、自社で検討を進めていただくことも可能です。多くのお客様はPhase 2(Agent Skills開発)に進まれますが、それは成果を見てから判断いただけます。

SKILL.mdはAIエージェントに「この業務はこう処理する」と教えるための業務知識パッケージです。技術的なコードではなく、業務手順・判断基準・使用ツール・承認ルールを構造化した文書です。ブートキャンプではFDEが業務担当者にインタビューしながら作成するため、技術的な前提知識は不要です。

「何から始めるべきか」から一緒に整理します

課題の整理から技術選定まで、まずは30分で方向性を確認。すでに具体的な業務課題がある方は、ブートキャンプの開始時期を含めてご相談いただけます。

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