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Data · AI · 受託支援

データと AI を、
事業の力に変える。

データの可視化と基盤づくりから、AI エージェントによる自動化、AI 検索、UI/UX、ガバナンスまで。私たちが自社事業で実装・運用している仕組みを、御社の業務に合わせて設計し直して渡します。眺めるためでなく、決めて動くための形に。

自社・支援で 動かしている事業・ブランド

OfmeightRainbowNUPYIndustryAlphaToniq

Data Visualization

データ可視化・ダッシュボード

散らばった数字を一箇所に集め、毎朝ひとりでに集計。眺める画面ではなく、その日に決めるための画面をつくります。

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Data Engineering

データ基盤・パイプライン

売上・広告・在庫・サイトのデータを BigQuery に自動集約。手で落とす・貼るをなくし、AI が読める土台に整えます。

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AI Agents

AIエージェント・業務自動化

調査・下書き・集計・定型処理を AI が日々こなす働き手に。私たち自身が運用している仕組みを、御社向けに設計し直します。

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AI Search / LLMO

AI検索・データ層設計

AI に正しく拾われる情報設計。古い・誤った要約をされない、出典の辿れるデータ層をつくります。

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Design UI / UX

UI/UX・体験設計

判断できる画面と、伝わる体験を設計。静かなモーションや 3D 表現も、目的に効く範囲で手段として使います。

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Governance

AIガバナンス・安全設計

権限・ガードレール・秘匿マスク。送信や決済など不可逆な操作は、必ず人が最後に押す境界を残します。

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Operating Model

ツールではなく、人とAIが協業する
〈業務の土台(OS)〉を入れる。

人とAIが同じ場でタスクとコードを管理し、送信・決済・公開などの「戻せない操作」だけは人が最後に押す。日々の業務がそのまま回り続ける土台ごと設計して渡します。

How we work

どう入れるか — まず一点から、回り続ける形まで。

  1. くり返している作業を一つ選ぶ

    毎日・毎週の手作業から、効く一点を一緒に見極めます。

    業務の棚卸し
  2. 小さく作って渡す

    動くものを、まず1業務ぶん。机上の提案で終わらせません。

    ClaudePython
  3. 運用しながら広げる

    効いた所から横展開し、土台に積み上げていきます。

    BigQueryダッシュボード
  4. 内製化/不可逆操作は人が最後に押す

    御社で回せる形に。送信・決済・公開などは人がゲートを持ちます。

    GitHubBeads
進め方について相談する
自社 / Ofmeight

毎朝、データがひとりでに揃う

自社 D2C で売上・広告・在庫を毎朝自動集計。その日の打ち手を判断できる状態を、私たち自身が運用しています。

自社 / AI OS

AI が、出典つきで参照する

社内ナレッジを AI が出典つきで引く仕組み(AI OS / RAG)を自社運用。誤った要約を防ぐ実験場にしています。

受託

クライアントのデータ基盤を構築

サイト・業務データの分析基盤づくりを受託。AI 活用の土台となるデータ整備から支援します。

Why Atrien

机上の提案ではなく、使っている仕組みを渡す。

ここで提供する仕組みは、すべて私たち自身が自社事業で実装し、日常で運用しているものです。だから、現場で何が効いて何が崩れるかを知っています。

自社事業の実績を見る

自社で実装・運用済み

提案する仕組みは、まず自分たちの事業で使っているもの。机上の絵ではありません。

AI を仕組みごと納品

ツール導入で終わらせず、業務に組み込んで回り続ける形まで設計します。

不可逆な操作は人が押す

送信・決済・公開など戻せない操作は、必ず人が最後に確認する境界を残します。

決められる画面に仕上げる

眺めるためでなく、その日に判断するための UI/UX に。静かな表現で、速く堅く。

まず、くりかえしている作業を一つ。

そこから、効く一点を一緒に見極めます。

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  • 課題を棚卸しする
  • 効く一点から始める
  • 仕組みごと納品する
  • 人が最後に押す設計にする