デザイン制作
これまで外部デザイナーへ依頼。1 件あたり数万〜数十万円、納品まで数日〜数週間。
今AI で構成・配色・コピー案を生成、社内で当日中に仕上げる。外注は「最終クオリティが事業を左右する案件」に絞る。
AI Business Redesign
外注は、AI 前提で選び直す。
デザイン、ライティング、コーディング、分析、顧客対応 — この 1 年で、業務のほぼ全領域に AI が入り込みました。
これまでの外注リストを AI 前提で棚卸し、置き換えるべき領域と残すべき領域を見極め、現場で動く仕組みまで実装します。
所要時間 30 分。御社の外注リストから、AI 置換の余地と概算インパクトをその場で提示します。受注前提のヒアリングではありません。
AI Replacement Map
外注業務 × AI 置き換え度
この線引きの設計と、置換領域の実装まで担います。
8–12
領域
外注業務のうち、AI で置き換え可能と判定される平均レンジ
30
分／無料
初回診断。外注リストから AI 置換余地と概算インパクトを提示
2–4
週
1 領域あたりの実装期間目安。ワークフロー・プロンプト・運用ルールまで
30–50%
月額削減
外注リプレース後のランニングコスト削減レンジ（弊社実装事例）
Why Now
この 1 年で、外注の前提が崩れた。
「AIはまだ早い」と判断していた領域が、次々と現実的な選択肢に変わりました。下は、シクミラが実際に置き換え／併用している領域の一例です。
ライティング / 翻訳
これまでライター・翻訳者に毎月数十本依頼。納品待ち、品質ばらつき、改修コスト。
今商品説明、メルマガ、記事、英訳までを AI ＋ プロンプト設計で内製化。校正だけ人が見る。
コーディング / Web 改修
これまで制作会社へ改修依頼。見積〜納品まで数週間、軽微な修正でも工数請求。
今AI コーディングエージェントで、要件 → 実装 → 検証を数時間。LP・社内ツール・自動化スクリプトまで内製可能。
分析 / レポーティング
これまで月次レポートを外注、または担当者が手作業で集計。出るのは月末、判断は翌月。
今データソースに繋いだ AI が毎日レポートを生成・通知。意思決定の遅延を消す。
顧客対応 / CS
これまでオペレーターを雇用・外注。一次対応に人件費がかかり、夜間休日は止まる。
今商品知識を学習させた AI エージェントが 24 時間一次対応。人は「エスカレーション案件」に集中。
業務オペレーション
これまでマニュアルは紙やドキュメント。属人化、引き継ぎ漏れ、品質ばらつき。
今業務手順を AI に組み込み、誰がやっても同じ品質で実行できる「業務 OS」に置き換える。
※ すべての外注を否定するわけではありません。判断は「事業を左右する仕事に人と外注を集中させ、それ以外は AI で速く・安く回す」こと。シクミラは、その線引きを設計します。
Service
AI を、回る業務に変える。
研修だけ、ツール導入だけでは終わらせません。業務を分解し、AI を使う場所を決め、実際に運用できる形まで設計・実装します。
01
外注診断
現行の外注リストと業務を棚卸しし、AI で置き換え可能な領域・優先順位・概算インパクトを提示します。
Diagnosis02
業務リデザイン
「人が判断する仕事」と「AI に任せる仕事」を分け、ワークフロー・プロンプト・運用ルールまで設計します。
Redesign03
AI 実装代行
プロンプト、自動化スクリプト、レポート、社内ツールまで動く形で実装。納品物は御社のもの。
Build04
外注リプレース
制作・運用・分析・CS の外注を、AI ＋ 運用ルールで置き換え。月額のランニングコストを構造的に下げます。
ReplaceCases
動かしているものを、並べる。
クライアント先で実装した「外注リプレース」と、自社で構築して毎日動かしている「業務 OS」。提案より、動いている数の証跡を優先します。
Client Implementation ／ 外部クライアント実装
守秘のため社名は伏せ、規模・構成は実数
CASE 01
デザイン外注 4 名分を、AI ＋ 社内で当日仕上げに置き換え。
これまで
外部デザイナー 4 名へ常時依頼。1 案件 ¥5〜10 万、月額 ¥80 万前後。初稿 5〜7 日、修正 2〜3 往復。
実装後
構成・配色・コピー案を AI で生成、社内で仕上げる体制に。月額 ¥25 万まで圧縮、初稿当日／修正 1 往復で完結。
¥55万
／ 月 削減
5倍
納期短縮
CASE 02
CS と分析の外部依存を、一次対応 AI ＋ 内製ダッシュボードに切替。
これまで
外部 CS 事業者へ顧客対応を委託、月額 ¥28 万。分析レポートは外部代理店、月額 ¥12 万。SLA 12 時間。
実装後
一次対応を AI が処理、複雑案件のみ有人切替。KPI ダッシュボード内製化、月額 ¥12 万。SLA 2 時間。
¥28万
／ 月 削減
6倍
対応速度
CASE 03
商品ページ・メルマガ・記事の外注を、AI 下書き ＋ 校正レビューに転換。
これまで
商品ページ・メルマガ・記事ライティングを外注、月額 ¥60 万前後。公開本数は週 8 本が上限。
実装後
AI が下書き、人は校正と最終判断のみ。月額 ¥18 万まで圧縮、公開本数は週 16 本に倍増。
¥42万
／ 月 削減
2倍
公開本数
Self-built Systems ／ 自社で毎日動かしている仕組み
シクミラ社内で稼働中、URL 公開ありのものはリンク掲載
CASE 04
16 ページ・17 API・10 AI ツールの「業務 OS ポータル」を 1 人で構築。
これまで
クライアントへの進捗共有は Excel・PDF・Chatwork に分散。月次レポート制作に毎月 8〜10 時間 ／ 社。
いま
16 ページ統合ポータルで KPI・施策・教育コンテンツをリアルタイム配信。AI ツール 10 種を内蔵。
月次レポート
→ 制作工数 0
10 ツール
内蔵稼働
CASE 05
1 日 1 アプリのペースで、Micro SaaS を生成・公開する仕組み。
これまで
1 サービス立ち上げに 2〜4 週。要件整理→設計→実装→デプロイを順にこなす必要があった。
いま
idea-scout → triage → spec-writer → builder → deploy の 5 段階を自動化。VPS cron で毎朝起動。
5 本
デプロイ済み
毎日
自動稼働
CASE 06
楽天 / Shopify / 自社 EC の数字を、毎朝自動で揃える。
これまで
各 EC 管理画面からデータをコピペ、Excel で結合。月次分析に半日、リアルタイム把握は不可能。
いま
API 連携で日次自動取得、三軸クロス分析を 1 画面に。Streamlit + VPS + HTTPS で社外公開対応。
日次
自動更新
¥30万
／ 月 ／ 社 削減見込み
CASE 07
100＋ ルームの未読を、AI が朝にまとめる。
これまで
Chatwork 全ルームの未読巡回に毎朝 60 分。重要度の判断にも追加で時間。
いま
AI が重要度判定・要約し、Discord に毎朝 7:00 配信。5 分で全社状況を把握できる。
55分
／ 日 短縮
335h
／ 年 創出
CASE 08
動画・SaaS・社内ツールを、コードで量産する側に立つ。
これまで
動画 1 本につき外部制作 ¥10〜30 万、納期 1〜2 週。SaaS 構築は 1 ヶ月以上の案件。
いま
Remotion テンプレ 7 本 / SaaS 5 本（Crew・商品説明 Gen・EC AI Readiness・Factory Dashboard・ShopPilot）が稼働。
7 + 5
本 動かし続けている
CASE 09
業界トレンドのキャッチアップを、毎朝 Discord に流す。
これまで
AI・EC・開発ツールのトレンドを追うのに、毎日 30 分以上の媒体巡回が必要だった。
いま
WebSearch → AI 要点抽出 → Discord 配信を 3 領域（ai-ops / ec-ops / cc-ops）で並列稼働。読むだけで把握。
30分
→ 3 分／日
3 領域
並列配信
CASE 10
毎朝の KPI 確認と異常検知を、Sheets ↔ Discord で自動化。
これまで
各社のスプシを 1 つずつ開いて確認、異常検知は属人化、週次／月次レポートは毎回手作業。
いま
Google Sheets MCP で日次取得、kpi-monitor が異常検知し Discord 配信。週次・月次レポートも自動生成。
15分
／ 日 で 4 社把握
日次
異常検知 自動化
CASE 11
資料・LP を「要素クリック → 自然言語編集」で仕上げる自社エディタ。
これまで
クライアント納品物（提案書・LP・レポート）は、要件 → デザイン → 実装 → 修正を数日かけて往復。
いま
artstudio で要素を直接クリック →「ここを暗いトーンに」「2 行追加」と指示。即反映、SSoT は HTML コード。
5倍
制作スピード
90%
修正往復 削減
CASE 12
業務を「スキル」単位で分解し、コード 0 行で動く業務 OS にする。
これまで
業務ごとに別ツール・別担当・別ドキュメント。繋がりが属人化し、引き継ぎ・横展開がそのつど発生。
いま
EC ／ Instagram ／ 新規事業／コンテンツ／ KPI を、106 スキルとして体系化。Claude Code から呼び出すだけで稼働。
106
スキル稼働中
0 行
コード（運用者視点）
※ Client Implementation は弊社実装パターンの代表例（社名・契約形態は守秘のため伏字）。Self-built は弊社が自社内で構築・運用中の仕組み。クライアントへの提案・実装は、これらを土台に組み立てます。
御社の業務にも、近いパターンがあるかもしれません。
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Problems
放置すると、競合との差が開く。
AI への投資判断は、もう「やるか／やらないか」ではなく「どの領域から、どの順番で置き換えるか」のフェーズに入りました。
外注費が積み上がり、構造を変えられない
毎月の制作・運用・分析の請求額に対して、費用対効果を説明しきれない。固定費が事業の身動きを奪っている。
「AI はまだ早い」と判断していた領域が、競合では稼働している
顧客対応・コンテンツ生成・分析の速度差が、顧客体験と意思決定のスピード差として表れはじめている。
ツールは導入したが、現場が使いこなせない
ChatGPT や生成 AI を契約しても、業務に組み込まれていない。研修だけで終わり、結局誰も使わない。
担当者が抜けたら、回らない
業務が個人の経験と判断に依存している。引き継ぎが書面化されず、属人化が事業のリスクになっている。
Process
30 分の診断から、運用定着まで。
大きな構想から始めません。まず外注と業務を見て、効果と再現性が高い 1 領域を選び、動く形まで実装し、社内で回る状態に整えます。
Step 01 / 30 min
診断
現行の外注リストと業務を聞き取り、AI 置換の優先順位と概算インパクトを提示。
診断レポートStep 02 / 1–2 week
設計
置き換える業務、使う AI ／ツール、運用ルール、成果物と KPI を定義。
業務リデザイン設計書Step 03 / 2–4 week
実装
プロンプト、自動化スクリプト、レポート、社内ツールまで動く形で構築。
動く仕組み一式Step 04 / 1 month〜
定着
運用ハンドオフ、改善、社内で完結できる状態へ。継続支援は必要分のみ。
運用ルール／引き継ぎOutput Sample
30 分の診断で、何が出るか。
「外注リストと業務概要」をヒアリングしたあと、その場でこのレポートをお渡しします。営業資料ではなく、社内会議で議題に出せる粒度のドキュメントです。
- 外注業務 10〜15 行の棚卸し表（コスト・頻度・担当）
- AI 置換可能性の 3 段階判定（◎／○／△）と理由
- 優先順位と概算インパクト（月額削減レンジ ¥XX〜XX 万）
- 初手 1 領域の実装プラン草案（期間・成果物・KPI）
外注業務 AI 置換診断レポート
| 業務 | 月額 | 頻度 | AI 置換 |
|---|---|---|---|
| 商品ページ制作 | ¥48 万 | 週 6 本 | ◎ |
| メルマガ ／ LP 文面 | ¥22 万 | 週 3 本 | ◎ |
| 分析 ／ 月次レポート | ¥18 万 | 月 1 回 | ◎ |
| カスタマー対応一次 | ¥26 万 | 日次 | ○ |
| 撮影 ／ ディレクション | ¥35 万 | 月 2 回 | △ |
概算月額削減レンジ
¥58 万 〜 ¥92 万
／ 月（初手 3 領域実装時）
このレポートを、30 分で御社向けに作ります。
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Founder
市瀬 大義
売上 8 億円規模の EC コンサルティング企業で執行役員 / コーポレート本部長を務め、経営戦略・PL／CF 管理・組織再設計・EC 運営・AI 実装までを横断で担う。「考える人」ではなく「決めて、回して、終わらせる人」として、経営者の右腕を務めてきました。
経営企画
EC 運営
AI 実装
業務リデザイン
外注リプレース
Career
-
2020 — 現在
EC コンサルティング企業 執行役員 / コーポレート本部長
経営戦略・PL／CF 管理・組織再設計・新規事業立ち上げ・M&A ソーシング・IPO 準備までを横断。物販事業撤退含む構造改革を提案・実行。 -
〜 2020
国内・外資系コンサルティングファーム
IT コンサルタント / PMO として基幹システム導入・業務改革プロジェクトを推進。要件整理から意思決定支援まで担当。 -
〜 2017
大手インターネット企業（マーケティングリサーチ）
広告代理店・事業会社向けに調査設計〜分析〜提案まで一貫対応。データ分析・顧客理解の基礎を構築。 - 2014 上智大学 経済学部 経営学科 卒業
Track Record
- EC 運営 10 年。楽天 / Amazon / Yahoo! / Qoo10 / 自社 EC の現場実装と KPI 改善を担当。
- 全社 PL・原価構造改革を主導し、複数期にわたり収益性を改善。
- 商品ページ・広告運用・分析・顧客対応・社内ツールに AI を組み込んだ業務改善を多数実装。
- EC AI 化、業務 OS 構築、外注リプレースを軸に、複数社のクライアント支援を継続中。
- Role代表 / Founder
- Focus外注診断 / 業務リデザイン / AI 実装代行
- Notenote.com/cheeky_sorrel887
Voice
どう考えている人か、を読む。
「会って話す」前に、市瀬本人がどう考えてるかを読んでみてください。サービスより先に、思想を見てもらいたい。
EC × AI2026.05.07
EC コンサル業界は、3 年で消える。— 全部、AI に置き換わる。
業務 OS2026.05.04
「AI スキル不足」は誤診断だ — 業務 OS に到達できない本当の理由。
組織設計2026.05.05
AI キャッチアップは、個人技じゃない。— AI ディレクターを社内に置く時代へ。
他の記事は note.com/cheeky_sorrel887 へ。
FAQ
聞かれることに、先に答える。
問い合わせ前に、おそらく気になっていることをまとめました。掲載していない事項はメールでご質問ください。
Q1 料金体系を教えてください。
初回診断（30 分）は無料です。実装は 1 領域あたり ¥40 万〜のプロジェクト単価制を基本に、運用フェーズに入った後は月額の運用顧問契約もご相談いただけます。「やった分だけ・成果物単位」を起点に、ご予算とゴールを伺ったうえで最小スコープから提案します。
Q2 契約期間や継続の縛りはありますか？
縛りはありません。1 領域あたり 2〜4 週間のプロジェクト単位で進めるため、終わった時点で継続するかは都度ご判断いただけます。逆に「やる」と決めたら、抜本的に手を入れます。中途半端な並走は提供していません。
Q3 社内に AI や IT に詳しい人がいません。それでも依頼できますか？
むしろ、その想定で設計しています。実装物は「動く仕組み」と「運用ルール（手順書・チェックリスト）」をセットで納品。担当者が ChatGPT を初めて触る前提でハンドオフします。「触れる人がいない」ことを理由に止まる作りにはしません。
Q4 すでに ChatGPT や生成 AI を契約済みです。活かせますか？
活かせます。既存ライセンスの上に、業務に組み込むためのプロンプト・自動化・運用ルールを足す形が基本です。新しいツールを買い足す提案より、まず「いま契約しているものを、業務で回せる状態にする」ことを優先します。
Q5 自分たちの業種・規模で成果が出るか分かりません。
30 分の無料診断は、その確認のためにあります。現行の外注リストと業務概要を伺い、その場で「AI 置換に向く領域・向かない領域」を切り分けて提示します。向かないと判断したら、その旨をお伝えして終わります。受注前提でのヒアリングではありません。
他に気になることがあれば、その場で聞いてください。
30 分の壁打ち、無料で申し込む
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まずは、30 分の壁打ちから。
「何ができるか」ではなく「どこから変えるべきか」を整理します。診断は無料。提案・実装の判断はそのあとで構いません。受注前提のヒアリングではありません。
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