01
INTRO
XAUTOは「経営を持続可能にする会社」です
XAUTOは、作業を減らす会社ではない。AIで「人がいなくても、経営者がいなくても、回り続ける会社」を、現場と一緒につくる会社である。
XAUTO OFFICE — NIGHT
EFFICIENCY IS NOT THE GOAL
OUR ONE-LINER
XAUTO（エックスオート）は、AIエージェントの開発・導入支援を行う会社です。
机上で設計するのではなく、現場に立ち、業務の棚卸しから運用まで一気通貫で担います。
XAUTO / 2026
02
CONTEXT
なぜ今、AIなのか — 社会的文脈
AIは流行ではなく、人口減少・労働力不足・事業承継という構造課題への必然的な答えである、ということを事実ベースで示す。
日本が直面している3つの構造課題
01 / DEMOGRAPHIC
人口減少フェーズへの本格突入
日本は人口減少の局面に入っており、労働人口は今後20年で大きく減少していくと見られている。「採用を頑張る」だけでは解決しない構造的な問題に、多くの企業がすでに直面している。
02 / LABOR
労働力不足の常態化
中小企業・地域企業を中心に、採用難・離職・属人化が日常的な経営リスクになっている。エースが辞めれば業務が止まる、ベテランが引退すればノウハウが消える、という状態は珍しくない。
03 / SUCCESSION
事業承継の停滞
中小企業の多くで後継者が決まっていない。属人化したオペレーションを抱えたままでは、後継者の負担も、M&Aによる第三者承継のハードルも高くなる。
XAUTOの使命
私たちは、先鋭部隊のAIテクノロジー人財とともに、お客様の現場に立つ。
コンサルティングでもなく、開発だけでもない。
業務の棚卸しから、開発、実装、そして運用まで—
価値が現場で動き出すその瞬間まで、現場で共に試行錯誤していきます。
「人がいなくても、経営者がいなくても、回り続ける会社」をつくることは、もはや一部の先進企業の趣味ではなく、これからの日本企業が事業を続けていくための前提条件になっている。XAUTOはその移行を、現場で実装していく。
※ 人口減少・労働力不足の具体的な数値は、政府統計（総務省・厚生労働省）を出典として、最新版を別資料で併記する（要確認: 公開資料の最新版差し替え）。
03
PROBLEM
XAUTOが解決する課題 — 「人が作業関数になっている」構造
XAUTOが見ている問題は、目の前の「忙しさ」ではなく、その奥にある「人が本来の価値を出せていない」という構造そのものである、ということ。
いま、企業の中で何が起きているか
いま、多くの企業で人は「サービスとサービスの隙間を埋める作業関数（創造性のない単純作業の連続）」になっている。本来コンピュータやAIがやるべき仕事を人がやり、本来人がやるべき「創造・判断・関係構築、顧客との対話」の時間が奪われている。
だから企業は本来の価値を出せず、利益が上がらず、給料も上がらない。
XAUTOがやること
XAUTOは、この構造を完全に解体する。これまで人がやっていた作業の連続をAIに任せ、人が持つ本来の価値を最大限発揮できる環境を整える。結果として、社員一人ひとりの能力は格段に引き上げられ、企業の売上利益は底上げされ、社員の給料は増えていく。
それが、企業価値と人財価値を同時に拓く唯一の道だと、私たちは信じている。
言い換えると
「作業をする人」を減らすのではない。「作業」そのものを減らす。
「人を機械のように使う」のをやめて、「機械にできることは機械に任せる」だけ。
空いた時間は、削るのではなく、本来の価値（判断・対話・創造）に投じる。
04
VALUE STRUCTURE
提供価値の3層構造 — 表層／中層／深層
XAUTOの価値は「業務効率化」だけではなく、構造改革・経営インパクトまで一気通貫でカバーする、ということ。
LV.1表層
業務効率化
短期 / 即〜6ヶ月
レポート作成・記帳・在庫管理などの非生産作業の自動化
運用工数の削減／残業の削減
人件費を増やさず売上を増やす
人が「価値時間」に集中できる
LV.2中層
構造改革
中期 / 1〜3年
データ蓄積（業務データが資産になる）
属人化排除（「あの人がいないと回らない」を解消）
教育／引き継ぎコストの劇的削減
判断の自動化（人の経験をAIが再現）
LV.3深層
経営インパクト
長期 / 3〜10年
企業価値向上（M&A時のバリュエーション増）
事業承継のしやすさ（属人性ゼロ ＝ 後継者の負担減）
経営者依存からの脱却（社長がいなくても回る）
持続可能な経営体制（人口減少時代の備え）
XAUTOに頼むと、最初の半年で作業が減ります。
1〜3年で会社の構造が変わります。
3年以降は会社の値段（企業価値）が上がります。
つまり、「半年で作業が減り、1〜3年で構造が変わり、3年以降で企業価値が上がる」。短期の費用対効果と、中長期の経営インパクトを同時に積み上げていける構造になっている。
競合との違い（要点だけ）
業務効率化ツールや純AI開発会社の多くは、表層（短期コスト削減）で止まる。XAUTOは表層をしっかり取りに行ったうえで、中層・深層まで構造として接続する。これが「作業を減らす会社」と「経営を持続可能にする会社」の違いとなる。
05
METHOD
XAUTOの方法論 — 現場ヒアリング7ステップ
XAUTOのAIが「現場で本当に使われる」理由は、机上で作らず、現場に入って共設計しているからである、ということ。
各ステップの解説
XAUTOの担当者が現場に物理的・オンラインで入り、実務を観察する。机上のヒアリングだけでは見えない「実際の手数」「暗黙のルール」「現場の本音」をつかむことを最優先にする。
VS 机上AI型一般的なAI開発会社はヒアリング1〜2回で要件定義に入る。XAUTOは現場に入って実務を見るところから始める。
全業務をリスト化し、「価値を生む業務／生まない業務／自動化可能／人が残る」の4分類で整理する。クライアント側に業務リストを丸投げで提出してもらうことはしない。
VS 机上AI型クライアント任せの棚卸しでは、「現場が当たり前すぎて挙げない作業」が抜け落ちる。XAUTOは現場で一緒に手を動かして洗い出す。
「効果 × 実装容易性」のマトリクスで優先順位を付け、ROIが高い順に着手する。技術的に作りやすいものを優先するのではなく、現場と経営にとって意味のある順番で着手する。
AIの挙動・UI・運用ルールを、現場の人と一緒に設計する。「開発チームだけで設計して、納品時に現場が初めて見る」状態にはしない。
VS 机上AI型現場が設計に参加していないAIは、納品時に拒否反応が起きる。XAUTOは設計段階から現場を巻き込むため、納品時には「使い慣れた状態」になっている。
まず1業務だけを1〜2週間で動かす。完成形を待たずに、小さく動かしてから広げる。
VS 机上AI型数ヶ月かけて大型開発をすると、リリース時には現場の状況が変わっていることが多い。XAUTOは小さく早くリリースして、現場と一緒に育てる。
「現場で本当に使われているか」を計測し、使われていない部分は即改修する。納品で終わりにはしない。
VS 机上AI型「動けば完了」ではなく、「現場で使われている状態」が完了の基準。
AIが処理した業務データを自動で蓄積し、経営ダッシュボードに接続する。業務効率化で止めず、経営判断のための資産にまでつなげる。
VS 机上AI型業務効率化止まりではなく、データを経営層まで届ける設計を最初から組み込む。
「机上のAI」 vs 「現場のXAUTO」
| 比較軸 |
一般的なAI開発（机上型） |
XAUTO（現場型） |
| ヒアリング深度 | ミーティング数回 | 現場常駐・実務観察 |
| 設計の主体 | 開発チーム主導 | 現場との共同設計 |
| リリース単位 | 大型一括リリース | MVP → 段階的拡張 |
| 納品後の責任 | 「動けば完了」 | 「現場で使われている状態」が完了 |
| 業務理解 | 仕様書ベース | 現場理解＋業界知見 |
| 成果指標 | 機能要件の充足 | 業務時間削減・経営貢献 |
| 経営層との接続 | なし（業務止まり） | データ蓄積 → 経営判断に接続 |
なぜXAUTOのAIは現場で使われるのか
- 作る人＝業務を見た人だから、ズレが発生しない
- 現場の人が設計に参加しているから、納品時に「初めて見る」状態にならない
- 小さくリリースするから、現場の負担なく慣れていける
- 使われない機能は即改修する前提だから、最初から完璧を目指さず実用に振れる
- 業界の暗黙知に対応できるだけの現場経験をXAUTO側が持っている
06
TECH
技術視点で見たXAUTOの違い — なぜ「現場で動くAI」を作れるのか
XAUTOの「現場で使われるAI」は、思想や姿勢だけでなく、技術選定・開発手法・体制設計のすべてがその一点に最適化されている結果である。
AIエージェントを開発する会社は国内に多数存在する。その中でXAUTOを選ぶ理由は、「現場で本当に使われるAIを、最短サイクルで、内製チームだけで作りきれる」という一点に集約される。以下、技術的な構造を5つの観点から具体的に示す。
01
FOUNDATION / 開発基盤
最先端の開発基盤を、内製チームが使いこなしている
XAUTOの開発チームは、Anthropic社が提供する Claude Code（AIに直接コードを書かせ、ファイル操作・コマンド実行まで任せられる最新の開発環境）と MCP（Model Context Protocol：AIが業務システムと直接やりとりするための国際標準規格）を業務に組み込んでいる。
これが意味するのは、Gmail・Googleカレンダー・Slack・Notion・Shopify・楽天・Amazon といった業務システムを、AIが「人と同じ手順」で操作できるということである。従来のAI開発では、各システムごとに専用の連携プログラムを数週間〜数ヶ月かけて作る必要があった。MCPを使えば、その連携工数が大幅に圧縮される。
一般的なAI開発会社の多くは、まだChatGPTのAPIを叩く程度の構成にとどまっている。XAUTOは、2025〜2026年に登場したばかりの最先端ツールを業務適用レベルで運用している数少ない国内チームである。新しいから良いという話ではなく、「同じ要件を、半分以下の工数で、より柔軟に実装できる」という実利がある。
02
MVP CYCLE / 開発手法
MVPサイクルが速い — 1〜2週間で「動くもの」を現場に置く
XAUTOは、大型一括開発をしない。最初の1〜2週間で、対象業務のうち1つだけを動かすMVP（Minimum Viable Product：必要最小限の動く試作品）を現場に置く。
これは技術的な選択である。Claude Code と MCP を使えば、要件定義から実装までを並行で進められるため、「数ヶ月かけて要件定義 → 数ヶ月かけて開発 → リリース時には現場が変わっている」という従来型の失敗パターンを避けられる。
実装サイクルが速いことの本当の価値は、現場の「使ってみた感触」を設計に反映できることにある。AIエージェントは、机上の仕様書通りに作っても現場で使われない。実際に動かして、現場担当者が「ここが使いにくい」「この判断はAIに任せたくない」と言ったポイントを翌週には反映する。この高速ループが、納品後に放置されないAIを作る唯一の方法である。
XAUTOの導入実績では、業種を問わず月間30〜50時間の業務削減を実現しているが、これは「大型開発を一気に作って渡した」のではなく、MVPを置いて、週次で改善し続けた結果である。
03
DATA ASSET / 設計思想
業務データが「資産」として蓄積される設計
XAUTOが作るAIエージェントは、単発の自動化ツールではない。運用するほど、判断が自律化していく構造を最初から組み込んでいる。
具体的には、AIエージェントが処理したすべての業務データ（メール対応の判断、レポートの集計、広告運用の意思決定など）を構造化して蓄積する。蓄積されたデータは、次のように使われていく。
- 判断パターンの学習：「過去にこの状況ではこう判断した」という蓄積が、AIの判断精度を月ごとに引き上げる
- 経営ダッシュボードへの接続：日々の業務データが、経営判断のための数値レポートに自動接続される
- 新しい業務への横展開：1業務分のデータ資産が、関連業務をAI化する際の土台になる
一般的なAI開発会社は「業務を自動化するツール」を納品して終わる。XAUTOは「業務データが会社の資産として残り、運用すればするほど価値が増す」設計を、契約初期から仕込む。
04
DOMAIN / 業務知見
ECコンサル事業の現場知見が、AI開発に直結する
XAUTOはECコンサルティング＆運用代行を本業の一つとして持つ会社である。Amazon・楽天・Yahoo!ショッピング・Shopify の運用を実務で回しているチームが、隣の席でAI開発をしている。
これが技術的にも大きな差を生む。AIエージェントを設計する際、最大の難所は「業務の暗黙知を、AIが判断できる形に分解する」工程である。たとえば「広告の入札金額をどう決めるか」「在庫切れリスクをどう判断するか」「レビュー対応の優先順位はどう付けるか」といった判断は、現場のベテランの頭の中にしかない。
純粋なAI開発会社は、これをクライアントから聞き取って仕様書に落とす。しかし、聞き取った内容は表層的なものになりがちで、現場で使えないAIが生まれる。
XAUTOは違う。設計者自身がEC運用の実務文脈を持っているため、クライアントが言語化できていない判断軸を、こちらから引き出し、構造化できる。EC領域以外（広告代理店・訪問販売・建設業など）でも、この「現場を理解する力」が機能しており、業種を問わず実装に落とせるのが強みである。
05
END-TO-END / 体制
業務棚卸しから運用保守まで、すべて内製で完結する
一般的なAI開発会社は、要件定義以降の「開発」だけを請け負う。業務棚卸しはコンサル会社、運用保守はSIer、というように分業されているのが業界標準である。
XAUTOは、業務棚卸し・要件定義から、AIエージェント設計・開発、実装・現場導入支援、運用・保守・改善、クライアントとの継続コミュニケーション、契約・請求などのバックオフィスまで、6つの工程すべてを内製チームで担う。
これは見積りの安さの話ではなく、「責任の所在が分断されない」という品質の話である。複数社が関わると、必ず「これは仕様の問題」「いや実装の問題」「現場の使い方の問題」という押し付け合いが発生する。XAUTOは全工程の責任を1社で持つため、現場で問題が起きたときに「原因の切り分け → 修正 → 再リリース」までを同じチームが1〜2日で回せる。
副次的な効果として、AIエージェントを導入すること自体が「業務マニュアル化」になる。AIに業務を渡すためには、業務手順を言語化・構造化する必要があり、その過程で新人教育の時間短縮・属人化の解消が同時に起きる。
まとめ — 技術的に何が違うのか
| 観点 |
一般的なAI開発会社 |
XAUTO |
| 開発基盤 | OpenAI APIなど従来型構成が中心 | Claude Code + MCP を業務適用レベルで内製運用 |
| リリース単位 | 大型一括開発（数ヶ月） | MVP（1〜2週間）→ 段階拡張 |
| データの扱い | 自動化して終わり | 業務データを資産として蓄積、運用するほど自律化 |
| 業務理解 | 仕様書ベースのヒアリング | EC運用の現場知見を持つチームが設計 |
| 担当範囲 | 要件定義〜開発のみ | 業務棚卸しから運用保守まで全6工程を内製 |
| 副次効果 | 自動化された範囲のみ | 業務マニュアル化・教育時間削減・属人化解消 |
技術選定・開発手法・体制設計のすべてが、「現場で使われ続けるAIを作る」という一点に最適化されている。これがXAUTOの技術的な差別化である。
XAUTOの提供価値は「時間削減」だけでは測れない。業種別の削減時間に加え、複合的な経営価値もセットで示す。
業種別 月間削減時間
小売（EC事業者）
40時間/月
広告運用・在庫・レポート領域での削減実績
広告・モール運用代理店
30+時間/月
レポート作成・運用判断の自動化
訪問販売
50+時間/月
商談記録・顧客対応・営業管理の自動化
建設業
50+時間/月
見積・原価・現場帳票領域での削減
※ いずれも各案件における代表的な業務領域での削減実績。範囲・対象業務はクライアントごとに異なる（詳細は個別ヒアリング時にすり合わせ）。
時間削減だけではない、4つの複合価値
繰り返しの作業から解放されることで、売上UPに向けた「思考」と「実装」の余地が生まれる。経営者・現場責任者の頭が、対症療法ではなく前進策に使えるようになる。
運用を重ねるほど、業務データがAIに蓄積され、自律化が進む。最初は手作業の補助だったAIが、徐々に判断まで任せられる存在になっていく。
業務がAIに移ることで、AI自体が業務マニュアルとして機能する。属人化が解消され、新入社員のオンボーディングや新規業務の立ち上げが速くなる。
経営判断のための数字を待つのではなく、数字で攻める経営に変わる。データの粒度・スピード・正確性が一段上がることで、意思決定の質と速度が同時に向上する。
導入規模について
XAUTOは「導入社数の多さ」で勝負しない方針を取っている。1社1社、現場に入って構造を変えるところまでやり切ることに価値を置いているためである。社数を問われた場合は個別にお答えする。
XAUTOがどんな姿勢でクライアントの現場に立つのか、4つの言葉で示す。
01 KIWAME
究め、
現場現物を起点に、真因と根本策を突き止める。表層の対症療法で満足しない。「なぜこの業務が発生しているのか」「本当に必要な業務か」を、現場で問い直すところから始める。
02 KIWAME
極める。
納期と品質、そして仲間を巻き込み、最後の一歩までやり遂げる。「動くものを作って終わり」ではなく、「現場で本当に使われている状態」までやり切ることをコミットする。
03 MIGAKI
磨き、
AIも人も、磨かれて初めて価値になる。学びと改善を、一日も止めない。AIは導入時点が完成形ではない。日々の運用の中で磨き続けることで、初めて本当の戦力になる。
04 TSUNAGE
繋げ。
棚卸しと運用、技術と現場、人とAI。分断を繋ぎ直すことが、私たちの仕事である。コンサル・開発・現場運用を分業せず、棚卸しから運用までを一気通貫で繋ぐ。
XAUTOがクライアント側に渡す「6つの工程」のスコープを一覧で示す。
XAUTOは、AIエージェントの導入に必要な工程を、すべて自社で担う。
1
業務棚卸し・要件定義
現場に入り、業務をリスト化し、自動化対象を特定する
2
AIエージェント設計・開発
現場と共設計したうえで、AIエージェントを内製で開発する
3
実装・現場導入支援
実際の業務フローに組み込み、現場に定着するまで伴走する
4
運用・保守・改善
納品後も継続的にチューニングし、使われ続ける状態を維持する
5
継続コミュニケーション
月次・週次の運用ミーティングで現場と経営の温度を合わせ続ける
6
バックオフィス（契約・請求）
契約・請求まわりも対応し、クライアントの社内負担を最小化する
クライアント側に「要件定義を頑張る」「現場の調整を引き受ける」「運用に専任を立てる」といった負担を発生させない設計になっている。
業務規模・複雑度に応じた3プラン体系。いずれも解約縛りはなく、月単位での見直しが可能。
PLAN A / STANDARD
スタンダード
¥200,000/月税抜
- 5つの業務をAI化／自動化
- 運用・改善を継続
- 毎月1業務以上の新規自動化を積み上げ
- 業務棚卸し・要件定義・開発・運用・保守を含む
最初の5業務を起点に、月次で自動化対象を拡張していく。
PLAN B / ADVANCED
アドバンスト
¥500,000/月税抜
- kintone・Salesforce・freee・Slack等のSaaS連携を含む
- 複雑な業務設計とプロセス改善を実施
- 複数部門にまたがる業務フローの再設計
- スタンダードの提供範囲を内包
単一業務の自動化にとどまらず、業務設計レベルから踏み込む。
PLAN C / ENTERPRISE
エンタープライズ
¥1,200,000/月税抜
- 基幹システム自体を作り変え、AIを基幹に組み込む
- あらゆる業務をAI化・自動化
- 経営判断レイヤーまで踏み込む
- 全社横断のオペレーション変革を伴う
大規模導入向け。経営インフラの再構築までを射程に入れる。
共通条件
| 契約期間 | 解約期間の縛りなし |
|---|
| 解約条件 | 月単位での解約が可能（クライアント側のリスクを最小化する設計） |
|---|
| 助成金・補助金 | 活用支援に対応。XAUTO内に専任チームを有する |
|---|
| 初期費用 | 案件規模に応じて個別見積もり（不要な案件もあり） |
|---|
| 支払条件 | 月末締め翌月末払い（応相談） |
|---|
営業／開発／助成金の3チームで動いていること、創業メンバーの若さが意思決定の速さにつながっていること。
チーム構成
TEAM 01
営業チーム
初回相談・業務棚卸し・提案・契約までを担当。クライアントの現場に最初に入る。
TEAM 02
開発チーム
AIエージェント開発・MCP連携・自動化構築を内製。Claude Code＋MCP環境での運用が日常。
TEAM 03
助成金・補助金チーム
適用可能な制度の調査・申請支援。導入コストの実質負担を最小化する。
加えて、契約・請求などのバックオフィスもXAUTO側で対応する。
創業メンバーの特徴
FOUNDERS' AVERAGE AGE
24歳
- 若く、馬力があり、意思決定が速い
- 「現場に行く」「一緒に手を動かす」をいとわない世代構成
- AIネイティブ世代として、最新の技術スタックに日常的に触れている
「現場に立つ」というXAUTOの方法論は、この体制があって初めて成り立っている。
営業現場で実際に出る疑問に、誠実に答える。煽らず、事実ベースで。
Q1「現場に入る」とは具体的に何をするのか？+
担当者がクライアントの現場（オフィス・店舗・倉庫・運用画面など）に物理的、もしくはオンラインで入り、実際の業務を観察します。ミーティングだけでは見えない「実際の手数」「暗黙のルール」「現場の本音」を把握することが目的です。
常駐の頻度・形式（週次／隔週／プロジェクトのフェーズに応じて）はクライアントごとに調整します。
Q2導入までの期間はどのくらいか？+
業務範囲によりますが、目安として次のような流れになります。
- 無料相談・初回ヒアリング：1〜2週間
- 業務棚卸し・自動化候補の選別：2〜4週間
- 最初の1業務のMVPリリース：棚卸し後、さらに1〜2週間
最初から大型開発をするのではなく、まず1業務を1〜2週間で動かす方針のため、「契約してから現場でAIが動き始めるまで」は比較的早く到達できます。
Q3他社のAI開発会社との違いは何か？+
最大の違いは「現場に入るかどうか」です。一般的なAI開発会社は、要件定義のヒアリングを数回行ったうえで、開発チームが机上で設計・実装します。XAUTOは現場に入り、実務を観察し、現場の人と一緒に設計します。
その結果、「納品後に使われない」という、AI導入で最も多い失敗を構造的に避けられます。「動けば完了」ではなく、「現場で使われている状態」を完了の基準にしています。
Q4EC（小売）以外の業種でも対応可能か？+
対応可能です。導入実績としては、小売（EC事業者）・広告/モール運用代理店・訪問販売・建設業など、業種は多岐にわたります。
XAUTOの方法論は「現場に入って棚卸す」ことが起点になっているため、業種ごとの暗黙知や業界用語があっても、現場で吸収しながら設計に反映していきます。「EC以外だから対応できない」ということはありません。
Q5契約後すぐに解約できるのか？+
可能です。XAUTOは解約期間の縛りを設けていません。月単位で解約いただけます。これは「長期契約で縛らないと続かないサービスは、本当に価値があるとは言えない」というXAUTOの考え方によるものです。
そのため、初月から「使われ続ける状態」を作ることに集中しており、結果として継続いただくケースがほとんどです。
Q6社内にAI人材がいなくても大丈夫か？+
問題ありません。XAUTOは業務棚卸しから運用までの全工程を担うため、クライアント側にAI人材を採用していただく必要はありません。導入後の運用も、XAUTO側でチューニング・改善まで対応します。
社内にAI人材がいる場合は、知見の共有や内製化支援を行うことも可能です。
Q7助成金・補助金は本当に使えるのか？+
クライアントの状況や、対象となる制度の要件適合により異なります。XAUTOには助成金・補助金専任チームがあり、適用可能な制度の調査・申請支援を行います。
「使える可能性があるか」「いくらくらい対象になりそうか」のラフな目安は、無料相談の段階でお伝えできます。
※ 具体的な制度名・対象金額は、その時点で活用可能なものを個別に確認。
13
NEXT STEP
お問い合わせ・次のステップ
重い意思決定の前に、まずは無料相談から始められる。3ステップで進む。
STEP 01
無料相談
まずは30〜60分のオンライン相談から始めます。現状の課題・体制・期待する成果を伺い、XAUTOで対応可能な領域をすり合わせます。
費用は発生しません
STEP 02
業務棚卸し
ご相談内容に基づき、XAUTOが現場に入って業務を棚卸しします。「価値を生む業務／生まない業務／自動化可能／人が残る」で分類し、自動化候補の優先順位を提示します。
STEP 03
ご提案・ご契約
棚卸し結果をもとに、具体的な提案書・見積書を提示します。ご契約後、最初の1業務のMVPリリースまで1〜2週間を目安に進めます。