WHY IPLoT

属人化を、
構造化で。

個人技を、組織の仕組みに。

多くのコンサル・受託開発で起きる「担当者ガチャ」「個社ごとの再開発」「研修やって終わり」を、 IPLoT は業務理解と技術力を同じ組織に持つ体制と、 3つの構造化で解消します。
コンサルタントとエンジニアが要件整理の段階から同席し、 「会議室の理想論」でも「個人技の伝承」でもなく、現場で再現可能な仕組みとして提供します。

STRUCTURE

一気通貫の構造化フロー

INPUT

現場のプロジェクト

コンサルタント × エンジニアが 要件整理の段階から同席。 「会議室の理想論」でも「個人技の伝承」でもなく、現場で動く形に落とし込みます。
構造化
ENGINE

3つの構造化

現場で磨いた知見を、組織の資産に変換。
方法論を型化暗黙知を言語化教材として整理
OUTPUT 01

SaaSプロダクトへ

現場の知見を抽象化し、汎用パッケージとして構築。 ヨミトル君・カキコム君・OROSHI CORE・HRobo・シフトリーの 5 プロダクト。
OUTPUT 02

社内教育へ

同じ知見を体系カリキュラムに。 Ph.0〜Ph.7 + 実務 / 全 20 講座、 AI ストラテジスト研修として展開。
還流
VALUE

お客様の現場価値へ

「担当者ガチャ」「個社ごと再開発」「研修やって終わり」を解消。 一社の学びを、次のお客様の現場価値に転化し続けます。

COMPARE

普通の IT / AI コンサルとの違い

同じ「上流の伴走」でも、組織体制と知見の扱い方で、現場に残るものはまるで違います。

組織体制

一般的な IT コンサル

上流専門。開発・運用は別ベンダーに引き継ぎ、認識のズレが残る。

一般的な AI コンサル

技術寄り。現場の業務プロセスへの理解が浅く、表層の最適化に留まる。

IPLoT

コンサル × エンジニアを同じ組織に。要件整理の段階から同席し、最後まで一気通貫。

暗黙知の扱い

一般的な IT コンサル

要件確認止まりで、ベテランの判断基準は属人化したまま。

一般的な AI コンサル

PoC は組めても、現場の判断ロジックは不明のまま残る。

IPLoT

判断基準を形式知化する独自手法(弊社のコア IP)で、暗黙知を仕組みに落とす。

個社知見の横展開

一般的な IT コンサル

案件ごとに使い切り。次のお客様には、ほぼゼロから再開発。

一般的な AI コンサル

成功事例の事例紹介で終わり、他社の現場には再現できない。

IPLoT

現場の知見を抽象化し、SaaS プロダクトと社内教育に還流。一社の学びを次の価値に。

PoC からの脱却

一般的な IT コンサル

動くものは別ベンダー任せ。実装段階で要件が崩れる。

一般的な AI コンサル

PoC で「動いた」止まり。現場で使われずに終わるケースが多い。

IPLoT

「現場で使われる」を絶対条件に、再現可能な仕組みとして納品。

定着・育成

一般的な IT コンサル

研修は別ベンダー、運用後は手離れ。属人化が再発しやすい。

一般的な AI コンサル

ツール導入で完了。現場の使いこなし・育成は対象外。

IPLoT

AI ストラテジスト研修 + 教材で、組織に浸透するまで伴走。

解決手段の選び方

一般的な IT コンサル

既存パッケージ・SIer 視点に寄りがち。業務に合わせるより、ツールに業務を寄せる。

一般的な AI コンサル

「AI ありき」で提案が進む。AI でない方が良い場面でも AI を勧める傾向。

IPLoT

AI に限らず最適な手段を選定。業務に則ったシステムであることを優先。

提供コスト

一般的な IT コンサル

個社開発前提で工数が嵩み、保守も別契約で割高になりやすい。

一般的な AI コンサル

AI 専門人材の高単価が乗り、PoC だけで予算を使い切るケースも。

IPLoT

現場の知見を抽象化し SaaS 化することで、他社より低コストで提供できる場合あり。