Web system / Approval flow
AIの出力を、人の承認を通してから外部サービスへ
Amazon商品情報の更新システムでは、原稿の版と操作履歴をD1に保存し、担当者の権限はZero Trust AccessとJWT検証で確認。送信直前に現在値を取り直し、指定外の項目は送らない設計にしました。
要件整理 → 画面設計 → 認証 → DB → 外部API → テスト
AIを入れること自体ではなく、現場の人が明日も使い続けられる形になるまでを、仕事にしています。
- 5領域
- EC・入札・映像・福祉・農業の業務に、AIを組み込む支援
- 5段階
- 商品登録のAI化を、GPTから承認付きWebシステムまで育てた
- 124件
- AIの原稿を人が承認し、出品データとの一致まで確かめた
- 25社
- 事業アイデアを提案LPにして、1日で届ける会社数
01What I do
代表と現場の間に立ち、決めて、作って、使われるところまで。
01業務の棚卸しと、
業務の棚卸しと、
AIの入れどころの設計
工程ごとに「AIが下書きできる所」と「人が決める所」を分けます。いきなり全体を変えず、効果が出やすく安全に始められる1業務から選びます。
商品登録・入札・映像制作・農業提案を、それぞれ別の入れ方で設計。
02小さく作って、
小さく作って、
現場で試す
カスタムGPT、スプレッドシート＋GAS、Chrome拡張、認証付きWebシステムまで。現場の習熟度に合わせて道具を選び、自分で実装します。
商品登録はGPTから始め、5段階で承認付きWebシステムまで育てた。
03いま契約しているツールを、
いま契約しているツールを、
使いこなせるようにする
新しく作る前に、すでにあるサービスの使い方を整えます。比較、トライアル、手順書、既存の画面を壊さない補助機能まで対応します。
入札情報サービスの比較とトライアル、リサーチ用拡張機能の手順書化。
04経営層への提案と、
経営層への提案と、
現場への研修・伴走
代表とは要件と優先順位を、現場の方とは操作と困りごとを話します。手順書、短いレクチャー、進捗の見える化までを一続きで行います。
社員の方へCodexの使い方を約40分レクチャー。納品物は一覧できるWebで共有。
CASE 01EC operations — 合同会社TOBIRA
ITに慣れていない担当者の商品登録を、5段階でAI化した。
- 07.24
画像から原稿を出すカスタムGPT
Amazonの登録画面と同じ項目順で出力し、ワンクリックでコピーできる形に。ITに慣れていない担当者でも使えることを最初の条件にした。
- 08.12
スプレッドシートとGASでつなぐ
既存の商品シートを壊さず、メニュー操作で必要な列だけをAIへ渡す流れを追加。
- 08.19
一括登録ファイルまで検証
AIが確実に埋められる項目は少数だと確認し、残りは「要確認」として出す形に分けた。
- 08.27
Codexプラグインとして社内配布
シートからコピー → 画像を添付 → 貼り付け、の3ステップに。社員向けの使い方レクチャーも実施。
- 09
承認付きの業務Webシステム
AIが原稿案を作り、担当者が変更前後を見比べて承認し、指定した項目だけをAmazonへ送信する。155件を承認待ちとして登録し、うち124件は送信後に出品データとの一致まで確認した（2026年9月時点）。
現場の声 → 直したこと
「ボタンが押せない」→エラーの理由を画面に出す
「差し戻しが見つからない」→導線と表示位置を変更
「複数の色やサイズを確認しづらい」→親子の商品をまとめて表示
AIが担うのは、原稿案まで。確認、承認、送信は、人が持つ。
AIに任せる範囲を、先に決めています。「資料の値」「取得した現在値」「変更後の原稿」を分けて表示し、価格・在庫・画像など指定外の項目は送らない設計にしました。送信の直前に現在値を取り直し、食い違いがあれば止めます。
写真や資料から下書きを作り、読み取れない所は「要確認」として人が確かめる。この型は、ECに限らず、紙や写真を扱う多くの業務にそのまま使えます。
CASE 02Public bidding
入札を「探す・判断する・選ぶ・書く」まで。
- 探す官公需の公開APIから、等級・地域・実績条件で候補を絞り込む検索ツールを作成。
- 判断する契約中の入札情報サイトに、読み取り専用の判定表示を重ねた。等級が不明な案件は対象外にせず「要確認」へ。
- 選ぶ乗り換え候補のサービスをトライアルし、問い合わせで条件を確かめて比較表にまとめた。
- 書く社内の実績データから、中央省庁の広報業務の入札に向けた技術提案書のWord草案まで作成。
操作しない自動化。入札ボタンや応募の操作には一切触れず、読み取りと初期選別だけに役割を限定しています。お金と契約に関わる業務では、誤操作を起こさないことを最優先にしました。
CASE 03Knowledge & training
ブラックボックスを作らず、仕組みと使い方を残す。
社内の実績を、提案書の材料に変える
Webサイトに散らばっていた制作実績を、全体の目次・部門ごとの一覧・作品ごとのノートに整理し、Obsidianで検索できるデータベースにしました。募集要項を渡すと、合う実績と担当者を拾い上げて、応募文・骨子・Word草案まで下書きします。個人の応募活動で使っていた仕組みを会社に移した例です。
道具を渡すときは、使い方も一緒に
社員の方がCodexを使う場面が増えたため、スプレッドシートからデータを取り込む操作などを約40分でレクチャーしました。配布するツールには、初回の権限承認でつまずく箇所や、うまく動かないときの代わりの手順まで書いた手順書を付けています。
そのほかの現場
CREATIVE / SALES
AIアニメ動画を、制作から営業の型まで
研修内容をデータ化して制作手順を標準化。売り方の切り口を20案出し、展示会向けの文面と、神社を題材にした日本語・英語のサンプル動画まで作成。
AGRICULTURE
自然農法×AIの提案と、農園への見学依頼
AIに任せる所と人の経験を活かす所を分けた提案資料を作成。加工・OEMを学ぶための見学依頼メールまで用意。
WELFARE
福祉の求人探しを助ける試作
求人の横断検索とプロンプトを試作。公開範囲によって必要になる職業紹介の許可・届出の論点も整理し、社内確認用にとどめた。
REPORTING
納品物を、代表が追える一覧に
期間ごとの成果物を一覧できるWebを作り、GitHubへのpushでCloudflareへ自動公開。チャットに散らばる報告を後から辿れるようにした。
02Earlier work
その前から、考えて、作って、届けてきた。
TOBIRAの現場に入る前から続けている仕事です。新規事業の提案とコンサルティング、企業からの依頼、自分で作って運用しているプロダクトを並べました。
New business / Consulting
新規事業の提案と、コンサルティング
6か月支援
VR・先端技術事業のコンサルティング
デバイス企業へVR配信サービスを提案し、その後6か月間、事業計画の策定から実行までを伴走。
継続実践
新規事業アイデアの創出と営業提案
1か月で22件以上の事業アイデアを考案。現在も、アイデアを提案LPにまとめ、約25社へ届けるサイクルを続けている。
1.5日で制作
4社別のPoC・提案LP
同じ資料を使い回さず、各社の事業課題、最初の検証単位、期待できる成果を個別に設計して提案。
PoC・公開
本人主導型ウェルビーイングPoC『ミカタ』
15秒の調子メモ、作業ログ、選択的な共有を設計。共通の実装から4社別の提案LPを作り分けて公開。
立ち上げ
Wellness Healing Japan
医療と代替医療を統合するサービスを立ち上げ、代替医療の推進者を集める段階まで進めた。
国際事業提案
アジア・アフリカ向け環境事業
環境製品、湖の浄化、砂漠緑化などの企画資料を大使館・海外企業へ提案し、現地政府レベルの検討まで進んだ。
販売実績
有料記事 24本
Brain記事23本とnote有料記事1本を制作・販売。情報を商品として構成し、届けた実績。
Commissioned work
企業からの依頼
受託・稼働
既存メルマガを、X・Facebookへ自動配信
OneDrive上のExcel原稿を起点に、定期実行、AIによる投稿文処理、API配信までを一つのパイプラインにしました。既存コンテンツを捨てずに再利用し、担当者の反復作業をなくしています。
Excel→Python / AI→SNS API
Python ／ X API ／ Facebook Graph API ／ OneDrive ／ 生成AI
Own products
自分で作って、運用しているもの
本番運用中
日本高配当株ポートフォリオ管理サイト
保有銘柄、セクター比率、配当履歴、月別配当カレンダーを一つにまとめ、生活費に対する配当カバー率まで確認できるWebサービス。画面だけでなく、データ構造、Google認証、データベース、Stripe決済、Cloudflareでの公開・運用まで担当しました。
TypeScript ／ Next.js ／ Supabase ／ Cloudflare ／ Stripe
公式公開
Chrome拡張 7件
Multiple AI Integration、Pages2NotebookLM、Cashflow Maker Pro、Note Insight Master、Google AI検索ほか2件を公開。
自社運用
Threadsエンゲージメント自動分析
投稿後1時間・24時間の指標とフォロワー属性をAPIで収集。実データから投稿戦略を更新。
TestFlight準備
Awai（あわい）
暦と本人の行動記録を結び、説明可能な候補日提案を育てるiPhone・iPad・Macアプリ。
稼働・提供実績
Vision Forge
話した言葉から画像・文章・ナレーション・音楽のビジョンボードを生成するローカルツール。
導入済み
AI Safety Kit
AIエージェントの危険操作、秘密情報の誤貼り付け、環境の変化を3層で監視。合計122ケースをテスト。
個人プロダクト、自作ツール、事業アイデア、研究・職務経験まで、43件の実績を状態付きでまとめています。作品・全実績を見る →
03How I work
進め方。最初から大きな仕組みは、作りません。
- 01
聴く
オンライン通話と画面共有で、代表と現場の方の両方から伺います。現場の様子は写真や動画で十分です。
- 02
1業務を選ぶ
頻度が高い、ミスが起きやすい、個人情報を少なくできる業務から、最初の1つを一緒に決めます。
- 03
小さく作って見せる
数日で触れる試作を作ります。できないことは「要確認」として先に出します。
- 04
現場に渡す
配布方法、権限、手順書、短いレクチャーまでをセットにし、担当者の手元で動く状態にします。
- 05
声を受けて育てる
「ボタンが押せない」などの声で直し、定着したら次の段階の仕組みへ進めます。
できないこと、壊れやすいところは、完成品のように見せずに先にお伝えします。
04Where it fits
DX・AI導入の仕事と、これまでにやってきたこと。
中小企業やスタートアップの業務変革でよく求められる仕事を左に、それに当たる実績を右に並べました。書いてあるのは、実際にやったことだけです。
| 求められる仕事 | やってきたこと | 使った道具 |
|---|---|---|
| ヒアリングと 業務フローの可視化 | EC担当者とのやり取りから、親子の商品・差し戻し・一括送信などの要件を整理し、画面と業務の流れに落とした。 | オンライン通話／画面共有／手順書 |
| GASによる 業務自動化 | 商品マスタのシートから、メニュー操作で必要な列だけを取り出す連携。SNS投稿の指標を自動で集める仕組み。 | GAS／Google Sheets／Threads API |
| 生成AIの業務活用と AIワークフロー | カスタムGPTとCodexプラグインを、シートからコピー → 画像を添付 → 貼り付けの3ステップで回せる流れに組み込んだ。 | ChatGPT（カスタムGPT）／Codex／Claude Code |
| API・SaaS連携 | Amazonの出品情報のうち、指定した項目だけを更新する連携。公開APIからの入札案件の取得。SNSへの定期配信。 | Amazon SP-API／公開API／X・Facebook API |
| 業務システムの 企画・開発、PoC | 認証付きの承認Webシステムを、要件整理から画面設計、データベース、外部API、テストまで担当。 | Cloudflare Workers・D1／Zero Trust／Node.js |
| 導入後の検証・改善、 定着 | 現場の声で導線とエラー表示を直す。手順書を付けて配布し、社員の方へレクチャーする。 | 手順書／約40分のレクチャー／納品一覧Web |
05Engineering behind it
提案で終わらせないための、実装の力。
提案した仕組みは自分で作ります。AIコーディング（Claude Code・Codex・Cursor）を主な開発手段に、認証・データベース・外部API・テストまで担当します。
Python / Data pipeline
外部APIと業務データを、運用できる処理へ
SNS自動配信ではExcel原稿・定期実行・AI処理・SNS APIを接続。入札検索では公開APIの取得、SQLite保存、検索、根拠付きHTML出力をローカルで完結させました。
データ取得 → 整形 → 保存 → 判定 → 出力
Browser engineering
既存の業務画面を壊さない、読み取り専用の補助
Chrome拡張を7件公開。入札情報サイトの補助では、画面の再描画をMutationObserverで監視して判定表示を差し込みました。入札ボタンなどには一切触れません。
DOM解析 → SPA監視 → UI注入 → 権限制御 → 公開審査
Safety / Quality
AIに強い権限を渡す前に、安全の仕組みを作る
AI Safety Kitは、危険な操作、秘密情報の誤貼り付け、Mac環境の変化を3層で監視します。判定ロジックには合計122件のユニットテストを用意しました。
リスク整理 → ルール実装 → 122テスト → 実運用で改善
06About
AIで、働き方を取り戻した一人として。
早稲田大学理工学部・大学院で情報通信を学び、素人が撮った映像から、きれいに撮れている部分を検出して編集を助ける研究に取り組みました（学部4年時に大隈記念特別奨学金を受給）。その後、アクセンチュアで経営層向けの統計分析、大手通信会社でシステム運用の自動化、アジアの政府や企業への環境事業の提案に携わりました。
2014年の事故で脊髄損傷を負い、ベッドの上での生活からパソコンを使い始めました。ライティングや業務委託を経て、AIの登場で、自分で企画し、作り、届けることができるようになりました。いまは1日で事業アイデアを提案LPにし、約25社へ届けるサイクルを回しています。
AIが「できる仕事の範囲」そのものを変えることを、私は自分の働き方で知っています。人手や時間が足りない現場でも、AIが人の代わりではなく、人の判断を支える道具として働く形をつくりたいと考えています。
2026 –合同会社TOBIRA 現場のAI導入・業務改善
2017 –個人事業 新規事業の提案、AIツール開発、業務自動化
2013 – 14大手通信会社 システム運用・設計、運用の自動化
2011アクセンチュア 経営層向けコンサルティングの統計分析
2007 – 13個人事業 アジア・アフリカ向け環境事業の提案
2003 – 06日本学術振興会 特別研究員 映像解析の研究
– 2003早稲田大学 理工学部／大学院 国際情報通信研究科
働き方について。身体障害があるため、フルリモートでの参加になります。現場の様子は写真・動画・オンライン通話で伺い、ヒアリング、設計、実装、研修まですべてオンラインで進めています。
Contact
まず、話して整理するところから。
いま手間になっている業務、試してみたいこと、社内の体制を伺い、最初に取り組む1業務を一緒に決めるところから始めます。
iPhoneアプリ、Chrome拡張、Webサービス、自作ツール、事業アイデアは別のページにまとめています。作品・全実績を見る →