TN
中村 智義
取締役CFO — 東京・金融サービス業
AIについて断片的にしか理解していなかった私たちの取締役会が、このブリーフィングで共通の認識を持てるようになりました。技術的な専門知識をほとんど持たないメンバーにも、わかりやすく丁寧に説明していただきました。
2026年1月実施
150+
支援組織数
4.8
平均満足度（5点満点）
6年
京都での実績
94%
目標達成率
// CLIENT REVIEWS
お客様からの評価
AY
山口 明美
生産技術部長 — 大阪・精密機器製造
異常検知システムの導入後、設備の予期しない停止が大幅に減りました。最初は半信半疑でしたが、実際に現場で稼働してみると、誤検知も少なく運用に馴染みやすかった。Musubuさんのチューニングへの丁寧さに感謝しています。
2025年12月実施
KH
堀内 健二
CEO — 名古屋・製造業中堅企業
変革プログラムを開始して8ヶ月が経ちますが、社内の雰囲気が少しずつ変わってきた実感があります。AI活用の話をするときに、以前のような戸惑いが減りました。ただ変化には時間がかかるので、焦らず続けることが大切だと改めて感じています。
2025年12月時点
MS
佐藤 美紀
DX推進室長 — 京都・流通業
「AI導入」と聞くと大げさなプロジェクトになりがちですが、Musubuさんは組織の実態に合ったスピードで進めてくださいました。担当のアドバイザーが最初から最後まで変わらないのも、信頼関係を築く上でとても助かりました。
2026年2月実施
RT
田中 良一
情報システム部部長 — 神戸・物流企業
ネットワーク異常検知の実装では、私たちの既存インフラとの統合を丁寧に設計していただきました。ゼロから作るのではなく、今あるものを活かした提案は現実的で、無駄な投資を避けられた点が特に良かったです。
2025年11月実施
EK
木村 恵子
取締役 — 東京・医療機器関連
規制業界ならではの慎重さが求められる中で、Musubuさんは倫理的なAI活用の観点を常に持って議論を進めてくれました。コンプライアンスの重要性を理解した上での提案は、私たちの業界特性をきちんと踏まえていると感じました。
2026年1月時点
// CASE STUDIES
成功事例
課題
設備稼働率の低下
大阪の自動車部品メーカーで、設備の突発停止が月平均12件発生。品質管理コストと機会損失が拡大していた。
解決策
センサーデータの異常検知
振動・温度・電流データのベースラインモデルを構築。正常範囲からの逸脱を72時間前から検知するシステムを7週間で実装。
成果
突発停止41%削減
導入後3ヶ月で突発停止件数が月平均7件に減少。計画的なメンテナンスへの移行により、年間のダウンタイムコストが大幅に改善。
期間：7週間
課題
AI投資判断の停滞
東京の金融機関で、複数のAIベンダーからの提案に対し、経営層が判断できず意思決定が半年以上停滞していた。
解決策
エグゼクティブブリーフィング
取締役7名参加の3時間セッションを実施。業界の現状整理と、ベンダー評価のための判断フレームワークを提供した。
成果
6週間で意思決定完了
セッション後、取締役会内でAIに関する共通言語が生まれ、ベンダー比較の基準が明確化。6週間以内に導入先の決定に至った。
期間：1日（セッション）
課題
AI推進の組織的孤立
京都の流通企業でDX推進室が設置されたが、現場との協力関係が構築できず、AIプロジェクトが孤立した状態になっていた。
解決策
変革プログラム フェーズ1〜2
経営層と現場の認識ギャップを丁寧に分析し、双方が参加するパイロットプロジェクトの設計から着手。変革管理の手法を並走させた。
成果
部門横断での自律的活動
10ヶ月後、DX推進室のメンバーなしに各部門が主体的にAI活用のアイデアを出すようになった。文化的な変化が起きている手応えがある。
期間：10ヶ月（継続中）
// CONTACT
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// CERTIFICATIONS
認定・受賞歴
日本AIビジネス協議会 正会員
2021年〜現在
責任あるAI認定取得
倫理的AI実践研究機構 — 2025年
ITサービス品質 最高評価
顧客満足度調査 — 2025年