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AIでレガシー業務を一気に楽にする、現場主導のDXパートナー。 MCPを利用して、LLMと繋ぎこみます。<起業家:HARA_0109さんの投資募集>

起業家 HARA_0109 さん HARA_0109さんのプロフィール画像


  • 性別: 男性
  • 年代:40代
  • 創業年:未設定
  • 本人確認:
  • 形態:個人事業主
  • 最終ログイン:1週間以上

岡山県 IT・通信 受付中 2025/12/19公開

希望調達金額
2,000万円

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自己PR

私は、理論と現場の両方を理解した立場から、AIを「本当に使える形」で社会に実装することを使命として活動しています。
現在は TOMOS.AI.inc を立ち上げようとしており、日本国内、とりわけ地方企業におけるDX・AI活用の遅れという課題に真正面から取り組んで行きたいと望んでおります。

学術的なバックグラウンドとして、北海道大学大学院 宇宙理学専攻にて素粒子物理学の研究に従事しました。数式と理論を用いて自然現象をモデル化し、仮説検証を繰り返す研究スタイルは、現在のAI開発やシステム設計における思考の基盤となっています。複雑な現象を抽象化し、本質を見抜く力は、この時期に徹底的に鍛えられました。

その後IT業界へ転身し、オンラインゲーム開発、Webアプリケーション開発、スマートフォンアプリ開発、基幹システム開発など、幅広いプロジェクトに携わってきました。開発者としての実装経験に加え、プロジェクトマネージャとして要件定義、進行管理、チームマネジメントも経験しており、「作れる」だけでなく「現場で回るシステム」を構築する視点を持っています。

近年は、ラージ・ランゲージ・モデル(LLM)を中心としたAI開発に注力し、現在は岡山県内の企業にてAI開発を行っています。議事録生成、文書整形、画像・映像解析、チャット型AIアシスタント、RAGを用いた社内ナレッジ活用など、実務に直結するAIソリューションの設計・実装を数多く手がけてきました。

TOMOS.AI.inc を立ち上げようとしている背景には、日本国内、とりわけ地方においてDX・AI化が進んでいない現実への強い危機感があります。紙、電話、手作業、属人化したルーチン業務が依然として多く残り、人手不足が深刻化する中で、このままでは持続的な成長は難しいと感じました。

一方で、私は「大規模で高額、使いこなせないDX」を提供したいわけではありません。重要なのは、現場が確実に楽になること、学習コストが低く、目に見える成果が出ることです。そのため、TOMOS.AI.inc では Pain-Driven Development(PDD)を軸に、困っている部分からAIをスポット的に導入し、レガシーから一足飛びにAIへ移行するアプローチを取って行きます。

チャットや音声といった直感的なインターフェースを通じて、AIが「デジタル秘書」として業務を代行する世界を実装すること。それにより、人は本来注力すべき創造的で価値の高い仕事に集中できるようになります。AI化・DX化とは、難しくなることではなく、「楽になること」だと私は考えています。

研究者としての論理性、エンジニアとしての実装力、プロジェクトマネージャとしての現場理解、そしてAIを使いこなす実践知。これらを融合させ、日本の企業が無理なく、確実に変わっていくための伴走者でありたい。それが、私自身の強みであり、TOMOS.AI.inc を通じて実現したい未来です。

事業計画・事業内容

現在公開中のHP
https://tomos-kojima.com/

TOMOS.AI.inc は、ラージ・ランゲージ・モデル(LLM)を中核技術とした AI ソリューションを通じて、企業の DX(デジタルトランスフォーメーション)および AI 活用を実践的に支援するスタートアップです。特に、日本国内に多く残るレガシーな業務プロセスや属人化した作業を対象に、「現場が本当に楽になる AI 化」を重視したサービス提供を行っています。

1. 社内ナレッジ活用・RAG システム構築

社内に散在する文書、マニュアル、画像、各種資料を AI に読み込ませ、対話形式で検索・要約・質問応答・手順提示を行える社内ナレッジシステム(RAG)を構築します。複数資料を横断的に理解し、必要な情報を即座に引き出せるため、業務効率と情報共有の質を大幅に向上させます。
発展的な活用として、商品情報やサービス内容を十分に学習させることで、営業担当者の説明を AI が補佐し、新人でも即戦力として顧客対応できる環境の構築が可能です。

2. 各種 AI ソリューションの提供

議事録・文書生成
音声データから議事録を自動生成し、用途に応じた要約や整理、フォーマット変換を行います。

ファイル・業務自動化
大量のテキスト整形、ファイル分類、画像・音声・動画の加工など、日常的なルーチン作業を AI で自動化します。

画像・映像解析
OCR(画像からの文字認識)、画像内容の判定、定点カメラ映像からの対象判別などの実績があり、目視作業の省人化に貢献します。

AI を活用した顧客対応・営業支援
Web 上の AI アシスタントやチャットボットを構築し、問い合わせ対応や営業支援を自動化します。

3. レガシー業務の AI 化(Pain-Driven Development)

TOMOS.AI.inc は、紙業務、電話対応、手作業による確認・記録などを「レガシーシステム」と定義し、それらを AI によって段階的に解消するアプローチを採用しています。すべてを一度に刷新するのではなく、現場で実際に「困っている点(Pain)」にフォーカスし、スポット的に解決していく PDD(Pain-Driven Development)を重視しています。
これにより、高額・長期の大規模刷新を行わずとも、低コスト・短期間で効果を実感できる AI 導入を実現します。

4. 提供形態・導入支援

サービスは、受託開発、サブスクリプション型サービス、コンサルティングのいずれにも対応します。やり取りは主に Discord や Slack 等の SNS を用いて行い、クラウド(AWS 等)での提供を基本とします。要件定義から実装、運用まで一貫して支援し、必要に応じて講演・社内説明会なども実施します。

5. 目指す価値

AI 化・DX 化の本質は「難しいことをすること」ではなく、「人が楽になり、より価値の高い仕事に集中できること」です。TOMOS.AI.inc は、誰でも使えるフレンドリーな AI を通じて、業務負荷を減らしながらデータを蓄積し、持続的に生産性が向上する仕組みづくりを支援します。
地方企業や中小規模事業者を含め、規模や業種を問わず、日本全体の競争力向上に貢献することを目指しています。

投資の内訳・起業の際の必要物

投資内訳(単位:万円)

開発費用:500
AIシステム・プロダクトの設計、実装、検証に係る開発費用。
主に、事業主の工数が占める。

販促費用:500
インターネット広告の出稿、各種展示会・イベントへの出展など、認知拡大および顧客獲得を目的としたマーケティング費用。

インフラ・ランニングコスト:1,000(約5年分)
AWS 等のクラウドサーバー利用料を中心とした、システム運用・保守に必要な中長期的インフラコスト。

合計:2,000万円

本事業では、個々のユーザーごとに都度ゼロベースで開発を行うのではなく、汎用性の高い共通基盤となるシステムをあらかじめ構築します。
これにより、案件ごとの開発工数を大幅に削減し、短期間かつ低コストで高品質なサービス提供が可能となります。

この共通基盤(プロダクトベース)の設計・実装・検証に必要な初期開発費用として、開発費用500万円を計上しています。

様々な団体・機関へ直接アプローチするにあたり、対象顧客の業務内容を把握するための調査・ヒアリング、ならびに提案時に使用するデモンストレーション用システムの準備・開発に係る費用を計上しています。
あわせて、インターネット上での検索広告および SNS 広告を中心としたマーケティング施策を実施するため、販促費用として500万円を計上しています。

インフラ・ランニングコストとして、主に AWS による Web ページおよびシステム運用費用、大規模言語モデル(LLM)の API トークン利用料、ならびに 検索エンジン系サービス(SerpAPI 等)をはじめとする各種外部サービス利用料が発生します。

本事業では、利用企業数を約10社、総利用ユーザー数を約1,000名と想定しています。これらの規模での継続利用に伴うランニングコストに加え、初期導入時における無料利用キャンペーン等も考慮し、約5年間にわたり安定してサービス提供が可能な金額として、本費用を計上しています。

予想収益

1億2,000万円/年


日本国内の DX 推進・非 DX 化の状況

* 日本企業では、約 70%前後が何らかの形で DX に着手していると報告されています。つまり 約30%前後の企業はまだ本格的に DX 化していない可能性があると考えられます。

*「非 DX 企業」の対象定義は調査によって若干異なりますが、ここでは 30%程度を非 DX 化企業の割合として扱います。

潜在顧客数の概算

まず国内企業数の概数を用います:

日本国内の法人企業数(全事業者): 約 400万社以上(中小企業庁・経産省統計等から一般的な推定値)
※正確な統計値は調査機関によって上下しますが、便宜的に400万社で試算します。

非 DX 化企業数(約30% と仮定)

→ 400万社 × 30% = 約120万社

その 0.1% を潜在顧客とする場合

→ 120万社 × 0.1% = 約1,200社

年商試算(潜在顧客モデル)

1社あたりの売上(開発+サブスク)を 年間 100万円 と仮定すると:

1,200社 × 100万円 = 1億2,000万円/年

つまり、現時点の潜在市場だけでも 約 1.2 億円/年 の売上が見込めます。

年間 10 社ずつ増える場合の将来年商

ここでは単純に「既存顧客+新規顧客」で計算します(サブスクは解約なしと仮定)。

| 年数 | 新規顧客 | 総顧客数 | 年商(100万円/社) |
| ------ | ---- | ---- | ----------- |
| 1年目| 10 | 10 | 1,000万円 |
| 2年目 | 10 | 20 | 2,000万円 |
| 3年目 | 10 | 30 | 3,000万円 |
| 4年目 | 10 | 40 | 4,000万円 |
| 5年目 | 10 | 50 | 5,000万円 |

※サブスクリプション継続+解約ゼロ、平均売上 100万円/社 とした場合。

補足と解説:

日本企業の DX 状況について

* 約 70% が DX に着手している一方、「十分な成果が出ている」と実感している企業は 6割弱という調査もあります。([Intra-Mart][2])
* つまり多くの企業が DX しているとは言え、**本質的な変革段階に至っていない企業は依然多数存在**します。
→ これらが TOMOS.AI の潜在顧客層になります。

潜在顧客率について

* 非 DX 化企業を 30% と見積もっていますが、実際には「DX しているが効果実感が薄い」「部分的にしか導入できていない」企業も含めると、潜在対象はさらに大きくなる可能性があります。

注意点

* 企業数や推定割合は統計に基づくおおよその値です。
* 実際の顧客獲得効率、解約率、価格設定によって売上は変動します。

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