Scene 01
AI導入の失敗は、モデル選定より前に起きています。
最新モデルを選んでも、業務フロー、権限、データ、UI、評価指標が結びつかなければ、AIは便利な実験で止まります。最初に行うべきことは、AIに何を喋らせるかではなく、どの判断と作業をどこまで任せるかを設計することです。
Rainpulse LLC / AI Research Division
AIエージェントを、事業の実行力に変える。研究開発と実装をつなぎ、現場で働くAIシステムを設計します。
生成AIは、チャット画面を置くだけでは事業を変えません。必要なのは、業務を理解し、データを読み、判断を補助し、必要なときには複数ステップの作業を遂行するエージェント設計です。レインパルスのAIリサーチ部門は、AIエージェントの研究開発を軸に、コンサルティングで見つけた課題を、現場で動くAIワークフローへ変換します。内部の研究素材や設計資産は公開せず、クライアントには課題解決の道筋として提供します。
Scene 02
エージェントは、孤立した魔法ではなく業務の一部です。
AIエージェントは、検索、記録、生成、確認、実行、レビューを連鎖させる設計が必要です。レインパルスは、RAG、ツール実行、ワークフロー制御、評価、UI/UXを組み合わせ、ユーザーが安心して委任できる形に落とし込みます。
Scene 03
研究だけでなく、作れるチームがある。
開発を担うのはCTOレベルのエンジニアリング判断を持つメンバーです。海外を含めたグローバルな国際チームと連携し、研究テーマをプロトタイプで終わらせず、プロダクトや社内システムとして動くところまで持っていきます。
Business Challenges
このような課題を扱います。
社内データをAIが使えない
散在する文書、会話、業務データを、検索・参照・更新できる知識基盤として扱えるようにします。
AIの品質を評価できない
回答の正しさだけでなく、業務成果、失敗時の影響、レビュー容易性を含めて評価設計します。
チャットボット以上に進めない
会話UIだけでなく、ツール実行、承認フロー、バックオフィス連携まで含めたエージェント体験を作ります。
Approach
構想から実装までの進め方。
1. ユースケースを業務単位で切る
AIが価値を出す作業を、入力、参照情報、判断、出力、責任範囲まで分解します。
2. エージェントの安全な導線を作る
自動化できる部分、人間が承認すべき部分、ログに残すべき部分を分けて設計します。
3. 研究からプロダクトへ接続する
RAG、マルチエージェント、評価基盤、UIを組み合わせ、使われるAI機能として実装します。
Outcomes
最終的に残すもの。
知識が業務に戻る
社内に眠る情報を、検索できるだけでなく、意思決定と作業に使える状態へ変えます。
AIが安全に任される
承認、ログ、評価、失敗時の戻し方を含め、現場が不安なく使えるAI体験を作ります。
コンサルから開発まで接続する
コンサルティングで見つけた課題を、AIリサーチと開発チームがそのまま実装テーマへ引き継ぎます。
Rainpulse Method
AIを、実験ではなく組織能力にする。
レインパルスのAIリサーチは、技術の流行を追うためではなく、事業の実行力を増やすためにあります。エージェントがどの仕事を担い、人がどこで判断し、UIがどう信頼を支えるのか。そこまで設計して、動くAIへ落とし込みます。
Contact
お問い合わせ
合同会社レインパルスへのご相談・案件のご依頼は、以下のいずれかからお気軽にどうぞ。コンサルティング、設計の壁打ち、実装、運営相談まで、事業課題に応じて柔軟にご相談いただけます。
Email
minamorl@rainpulse.ai
GitHub
@minamorl
Portfolio
minamorl.com
LinkedIn
/in/minamorl
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@minamorl
会社情報
- 商号
- 合同会社レインパルス（Rainpulse LLC）
- 代表者
- 岩田 秀司（代表社員）
- 本店所在地
- 〒530-0001 大阪府大阪市北区梅田1丁目2番2号 大阪駅前第2ビル12-12
- 設立
- 2026年5月
- 資本金
- 140,000円
- 連絡先
- minamorl@rainpulse.ai