AIの『利用者』と『開発者』、両輪を回す技術支援
Furious Greenは、全社的な生成AI定着化（Copilot活用）から、エンジニアによる高度なモデル開発（Fine-tuning/RAG）まで、組織のAI活用フェーズに合わせた実践的な支援を提供します。
AI導入の「壁」は、
2つの側面に存在します
システムを作る「開発者」と、それを使う「利用者」。
どちらか片方の車輪が止まれば、イノベーションは進みません。
終わらない「PoC疲れ」
概念実証（PoC）ばかりが繰り返され、ビジネスへの本番実装に至らない。「とりあえずAIで何か」という目的の曖昧さが、プロジェクトを停滞させます。
深刻なベンダー依存
開発を外部に丸投げし、社内に知見が残らない。技術がブラックボックス化し、自社での改善や運用が不可能になってしまいます。
エンジニアリングの欠如
AIは魔法ではありません。泥臭いデータ整備やインフラ構築、運用設計といった「エンジニアリング」への理解不足が、失敗の最大要因です。
両輪を回すための「最適解」
組織の「エンジニアリング」と
現場の「リテラシー」。
Furious Greenは、この両面から
貴社のAI内製化を支援します。
AIエンジニアリング・マチュリティモデル
貴社のAI活用フェーズを診断し、最適なネクストステップを定義します。
Stage 1
実証実験
Experiments
個別の試行錯誤
Stage 2
初期導入
Initial Production
運用課題と安全性
Stage 3
エンジニアリング確立
Repeatable
再現性の確保
Stage 4
戦略的AI組織
Strategic Integration
全社統合とガバナンス
技術支援・人材育成プログラム
「利用者のリテラシー向上」と「エンジニアの内製化」。組織の課題に合わせたプログラムを提供します。
Stage 1: 実証実験
AI利用・定着化支援
For AI Users
対象: 全社員・ビジネス部門
社内CopilotやChatGPTの利用率を向上させ、業務効率化を定着させるプログラム。プロンプト設計の標準化や、安全な利用ガイドラインの策定を支援します。 ビジネス向けプロンプト研修
Copilot活用ユースケース策定
Stage 2-3: 実装・確立
高度エンジニアリング・内製化
For AI Developers
対象: エンジニア・R&D
OSSモデルのFine-tuningや、複雑なRAGシステムの構築。既存のAPI利用にとどまらない、自社独自の競争優位性を生み出すための高度な技術習得を支援します。 LLM Fine-tuning / 評価手法
複雑なRAGアーキテクチャ設計
Stage 4: 戦略的AI組織
AIガバナンス・組織戦略
For Executives
対象: 経営層・DX推進室
セキュリティポリシーの策定やリスク評価。技術力をビジネス成果に直結させるためのガバナンス体制と、エンジニアリング組織の設計を行います。 利用ガイドライン策定
AI活用ROIの可視化
ダラローザソアレス・フランシスコ
シリコンバレーの流儀を、日本の現場へ。
代表社員 / Founder
「学術的探究とビジネス実装の架け橋に」
奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）にて修士号を取得後、Google、CyberAgent等のテックジャイアントでエンジニアリングをリード。高度なAI技術を「絵に描いた餅」で終わらせず、企業の持続的な競争力へと昇華させるための組織づくりを支援します。
所属団体
人工知能学会
ACM
AAAI
IEEE
Active Intelligence
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