情報の世界に、
入っていく時代は終わる。

いる場所が、そのまま情報の世界になる。デジタルと物理は、分かれてなどいない。
サイバネティクスとユビキタスコンピューティングが編み上げる、ひとつの自然（デジタルネイチャー）へ。構想から実装・運用まで、AI活用を一気通貫で支援します。

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AIエージェント 業務アプリケーション データ活用 Physical AI（次世代領域）

売上数千億〜数兆円規模の大手企業を、構想から実装・運用まで支援してきました

7社+

計測機器・化学・総合電機・自動車部品 ほか

構想〜運用

戦略設計から実装・定着まで、全工程を支援

5業界+

製造業を中心に業界横断で支援

Why

情報の世界に、
入っていく時代は終わる。

これまでのすべてのインターフェースは、「人間が情報の世界に入っていく」構造でした。画面を見る、キーボードを打つ、スマホを覗き込む――どれも人間の側が身体を止めて、デジタルの世界にアクセスしに行く。主導権も、動作の負担も、人間側にありました。

これからは、その逆です。
人間は動き続けたまま、情報やAIの側が人間に寄り添ってくる。

見ているものを勝手に認識し、必要なときだけ声をかけ、手を動かした記録が自動で残る。人間が"つなぎに行く"のではなく、人間と、いまいる世界と、情報の世界が溶け合い、区別がつかなくなっていく。いる場所が、そのまま情報の世界になる。私たちは、その転換を実装する会社です。

Why

世界の働く人の約80%、
27億人は、机の前にいません。

医療、製造、建設、物流、農業――経済の土台を支えるこの人たちに、この数年のAI進化はほとんど届いていません。理由は明確です。キーボードは座っている人のために、タッチパネルは立ち止まれる人のために生まれました。今のAIの多くは、その延長線上にあります。

手はふさがり、目は作業対象から離せず、
時には手袋やヘルメットが画面との接触を阻む。

動き続ける現場のためのヒューマンインターフェース・デバイス・アプリケーションは、まだ整っていません。それだけでなく、業務や現場オペレーションを前提にした柔軟な自律環境そのものも、まだ実装されていないのです。これは、人間拡張の歴史の中で、まだ誰も解いていない一段階です。

※世界の労働人口の約80%（約27億人）がデスクレスワーカーとされる一方、これまでエンタープライズソフトウェア投資のうち彼らに向けられてきたのは約1%に留まる（Microsoft/BCG、Emergence Capital）

この"届いていない"構造は、現場だけの問題では終わりません。現場の一次情報や暗黙知が経営の意思決定に届いていないこと――それは、AI投資が事業成果や経営判断に接続できないという、経営層が直面する課題と根を同じくしています。

What

AI投資を、事業成果と
経営判断に接続する

現場と経営の断絶は、放っておけば固定化します。大手企業の経営層が直面する、典型的な6つの論点です。

経営課題役員レベルでよくある状況X Play Studio の支援
AI投資の説明責任PoCへの投資は続くが、取締役会・株主にROIを説明しきれない投資対効果を可視化するKGI/KPI設計と実装まで伴走
組織ケイパビリティの偏在一部の部門・担当者に知見が留まり、全社の競争力に転化できない型化された実装知見の全社横展開
意思決定と実行のスピード差方針は決めたが、実装が追いつかず競合に先行される要求整理〜実装まで一気通貫、数週間単位で価値検証
現場資産の経営への未接続現場に眠る一次情報・暗黙知が、経営の意思決定に反映されていない現場データ活用・Physical AI接続で経営情報化
成長ポートフォリオの手詰まりAIを核にした新規事業の種はあるが、事業化できていないAIプロダクト開発・事業化までの伴走
人的資本戦略としてのAI投資判断一部の人材しか使えず、全社の人的資本戦略に組み込めていないAX研修・内製化支援による組織能力への投資設計
What

X Play Studio の提供価値

AI活用の構想設計から開発、そして現場・物理世界への拡張まで。事業成果につながるAI実装を伴走します。

Value 01

構想を実装に落とす

「AIで何をすべきか」が言語化され、投資判断できる計画になっている状態をつくります。

  • AI活用テーマ設計
  • 要求整理・要件定義
  • PoC設計
  • KGI・KPI・ロードマップ作成

実績：計測機器・化学・総合電機の大手3社

Value 02

AIプロダクトを高速に作る

数か月単位ではなく数週間単位で、動くものを現場に届けて検証を回します。

  • AIエージェント / RAG
  • 業務アプリケーション
  • データ分析基盤
  • 自動化ワークフロー

実績：大手SIer・自動車部品・タイヤメーカー

Value 03 ─ Next

現場・物理世界へ拡張する

画面の中に閉じない、現場の一次情報とつながるAIへ。今後本格化していく挑戦領域です。

  • 現場データ活用（画像・動画・音声・センサー）
  • スマートグラス / デバイス連携
  • ロボティクス / Physical AI領域の探索
  • 一次情報を扱うAIシステム

実績：次世代領域として立ち上げ中

Service

描く・つくる・広げる、7つのサービス

AI導入・事業戦略設計／AX人材育成から、AIエージェント・業務アプリ・データ活用の開発、Physical AI・新規事業まで。単体でも、組み合わせでもご依頼いただけます。

描く ─ Strategy

AI導入・事業戦略設計 / AX人材育成

AI活用テーマの探索・ロードマップ・投資対効果設計、生成AI研修・組織浸透まで。

つくる ─ Implementation

AIエージェント / 業務アプリ / データ活用

RAG・業務自動化・現場アプリ・分析基盤を、数週間単位で動くものに。

広げる ─ Next

Physical AI / 新規事業・AIプロダクト

現場データ活用・デバイス連携、MVP開発・事業仮説検証まで。

サービス詳細を見る →
Strength

強み ─ 横展開できる実装力

個別案件で得た知見を属人的に終わらせず、提案・要求整理・要件設計・実装・運用の「型」として蓄積。その型を横展開することで、スピードと品質を両立します。

01

提案・要求整理の型

課題構造化・ユースケース選定・優先順位づけのフレーム

02

要件定義の型

業務/機能/非機能＋支援範囲の独自フォーマット（実案件で横展開済み）

03

開発・評価の型

スクラッチ/マネージド選定基準・精度評価基盤（F値等）・PDCA設計

04

運用・定着の型

人材育成と接続した組織浸透・自走化の建て付け

→ 横展開先
AIエージェント業務アプリデータ活用 現場作業支援Physical AI新規事業

多くのAIスタートアップは特定の技術やPoC開発に強みを持ちますが、事業課題の見立てから現場への定着までを担うことは容易ではありません。私たちは、大手製造業の実案件で磨いたエージェント開発・精度評価・要求整理の型を業界を問わず適用し、PoCに留まらない事業インパクトにつなげます。

Process

支援の進め方

要求整理から実装・運用まで、分断なく進めます。どのフェーズからでも参画できます。

Step 1
Discovery

課題・業務・データの解像度を上げ、テーマを見極める

Step 2
Design

要求整理・要件定義・アーキテクチャ・ロードマップ設計

Step 3
Prototype

MVP / PoCを高速に構築し、価値を実証する

Step 4
Implement

本開発・システム連携・精度向上PDCAの構築

Step 5
Enable

運用・人材育成・内製化支援で自走できる状態へ

チーム編成と稼働形態

戦略設計・AIエンジニア・データサイエンティストを組み合わせた2〜5名の少数精鋭チームを案件ごとに組成。創業者2名が必ず参画し、直接リード。稼働は月数人日の伴走型から開発チーム型まで、フェーズに応じて設計します。

進行の作法

隔週〜週次の定例で、毎回「決めたいこと・合意事項・ネクストアクション」を明示。現在地の可視化と Check Point で、合意を積み重ねながら進めます。

Proof

構想から実装まで、実案件で支援してきました

7社+

支援先はいずれも売上数千億〜数兆円規模の大手企業
（計測機器・化学・総合電機・自動車部品 ほか）

構想〜運用

戦略設計から実装・定着まで、全工程を支援

5業界+

計測機器・化学・総合電機・自動車部品・タイヤなど、
製造業を中心に業界横断で支援

ハイライト：大手化学メーカーでは研究開発リードタイムを半年→約60日に短縮するTo-Beを設計。大手タイヤメーカーでは打音検査AIの精度指標を4.7倍改善。大手計測機器メーカーでは熟練者の判断を次世代に再現する技術伝承基盤を構築。

実績の詳細を見る →
Next

物理世界と情報世界のあいだに、
扉をつくる。

手も、目も、身体も、現場に置いたまま。インターフェース・デバイス・アプリケーションは、二つの世界をつなぐ"どこでもドア"です。情報とAIが現場に降りてくる。現場の一次情報と判断が、そのまま情報世界に立ち上がる。この双方向の通路を、3層で実装していきます。

インターフェース層

声・視線・触覚。手と目がふさがっていても、情報を届け・受け取る様式

デバイス層

スマートグラス・スマートグローブ・ウェアラブル。現場と身体に馴染む形

アプリケーション層

動きながら判断・記録し、熟練者の技を次の作業者へ伝承する現場AI

対象は、現場を持つ産業全般
製造 ／ 農業 ／ 物流 ／ 建設 ／ 不動産管理 ／ 介護 ／ 小売・店舗 ／ インフラ点検 ほか

この扉は、まず机の前にいる人から開かれてきました。私たちは、その順番を変えたい。物理世界と情報世界が溶けあう恩恵を、まず現場から。

Founders' Story

創業の想い

AIは本来、誰も見たことのない景色を
見せてくれる技術のはずだ。

01

これから挑むこと

今の主戦場は、AIエージェントや業務アプリケーションの実装です。その足場の上で、今後本格的に挑みたいのが、現場の一次情報や物理世界と接続するAIの領域。まだ誰にも答えがないからこそ、実装できたときのインパクトは大きいと信じています。この確信の原点は、以前手がけていた位置情報データの仕事にあります。人の行動を読み解き、個人にも、その人たちが集まる場所にも還元する――オンラインの中だけでなく、人の実際の行動そのものを起点により良い世界をつくれるという実感は、その頃から変わっていません。

02

なぜ、自分たちなのか

新規事業開発とデータサイエンスを本業としてきたことが私たちの強みです。そして、テクノロジーが現実世界に深く入り込んでいく未来への憧れが、大きな原動力でもあります。原点には、事業の現場で目にしてきた光景があります。AIによって人員削減が進み、仕事が嫌いになっていく人。乗り遅れまいと追われるように学び続け、技術そのものを嫌いになっていく人。もともと仕事を楽しんでいたはずの人たちが、AIに苦しめられている──それが悔しかった。

03

日本を、もう一度盛り上げたい

私たちは、画面の中の数字を増やすことよりも、物理世界に働きかけ、これまでなかった便利を生み出し、人の仕事と人生を本質的に前進させることに技術を使いたい。AIに振り回されるのではなく、乗りこなして世界を楽しくする──そのためにこの会社をつくりました。Physical AI は、製造業の強さを持つ日本の勝ち筋になり得る領域だと言われています。この領域で本気で日本の力になり、日本をもう一度盛り上げたい──その想いが、私たちの原点にあります。

共同創業者　秋山 晃伸 ／ 笠柳 翔

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秋山terunobu.akiyama@xplaystudio.co.jp
笠柳kakeru.kasayanagi@xplaystudio.co.jp

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