受託で作って納品して終わり、ではありません。ここに並ぶプロダクトはすべて、自社の事業を回すために設計し、私たち自身が毎日使い続けているものです。使い続けているから、直すべき場所がわかります。
複数のAI・VPS・メディアを統合した、自社メディア運営プラットフォーム。
24時間動き続けて「ネタを集める → 記事やSNS投稿を書く → 夜に反省して学ぶ」を回します。編集部を8つの役割（ディレクター／リサーチャー／ライター／エディター／デザイナー／経理／インフラ／戦略）に分け、AIがそれぞれを担当します。
核心は学習ループです。毎日18時に自分の投稿の実績を取得して記録し、夜にそれを振り返って教訓化する。これがないと「編集者に褒められる文章」しか学習できません。
社内基盤のため非公開予約投稿・自動公開・分析までを1つにまとめた、SNS運用の管制室。
予約投稿の自動発火、エゴサーチ、リプライの自動承認、日次の指標スナップショット、アカウント分析を担います。運用チームとはスプレッドシート連携で共同編集し、公開と分析はサーバーが自動実行します。
自社アカウントと運用代行クライアントを、同じ基盤の上で軸ごとに分離して運用しています。
SNSDECK を開く →| 投稿 | アカウント | 公開予定 | 状態 |
|---|---|---|---|
| 朝ポスト / 金利の話 | @main | 07:00 | 公開済 |
| 時事ネタ / 地価公示 | @oneroom | 12:30 | 予約 |
| 引用リポスト | @brand3 | 18:00 | 予約 |
| 採用ポスト | @yamada | 21:00 | 下書き |
お持ちの物件の家賃が相場に合っているかを調べ、A3のレポートにして納品する。
同じ建物と周辺の実際に募集されている賃料を集め、管理費込みの中央値で判定します。公的統計だけでは分からない「今いくらで貸せるか」を、実データで示します。
依頼から納品までを自動化しました。相場の収集は複数のパソコンに分散させ、24時間経っても未対応なら公開データだけで簡易版を自動納品します。ただし納品前の承認は人が握ったままです。
公式LINEから家賃診断を依頼 →| 現在の家賃 | 7.8万 | −0.6万 |
| 同一建物 | 8.4万 | 12件 |
| 周辺 徒歩10分 | 8.6万 | 12件 |
| 判定 | 増額の余地あり | |
物件情報を入れると「その価格は割高かどうか」を60秒で判定する。
築年数別の基準利回りをベースに、エリア・駅からの距離・サブリース契約の有無で補正し、4段階で判定します。物件資料や源泉徴収票は画像から自動で読み取ります。
集客装置がそのままデータ資産の生成装置になっているのが、この設計の要点です。ここで集まったデータが、物件ページと会社評判メディアの独自価値になります。保有中の物件には、姉妹版の「ワンルーム投資・売却診断」をご用意しています。
割高診断を試す →| 表面利回り | 4.12% | やや低 |
| 築年数別 基準比 | −0.38pt | 要注意 |
| 駅徒歩 / 立地補正 | +0.21pt | 良好 |
| サブリース補正 | なし | 良好 |
AIが書き、機械が品質と法務を検品し、人が公開を判断する。約2,800ページを運用。
ポータル配下の4メディア（ガイド／ニュース／不動産会社の評判／物件ページ）を同じ基盤で運用しています。物件ページは割高診断のデータを匿名で集計して自動生成し、毎日2棟ずつ段階公開します。
歯止めが効いているのが特徴です。診断が3件未満の物件はページを作らない。検索エンジンへの登録率が70%を下回ったら公開ペースを落とす。景表法に触れる表現は機械が自動で検出する。
ポータルを開く →| 工程 | 担当 | 本日 | 状態 |
|---|---|---|---|
| ネタ収集（30分毎） | 機械 | 42件 | 完了 |
| 本文生成 | AI | 6件 | 完了 |
| 二段校閲（校閲→編集） | AI×2 | 6件 | 実行中 |
| 景表法・文字化け検品 | 機械 | 6件 | 待機 |
| 公開判断 | 人 | 4件 | 承認待ち |
| インデックス率集計 | 機械 | 73.2% | 基準内 |
合同会社RPGは、不動産・マーケティング・経営の3事業でお客様の意思決定を支えてきました。そこにAIコンサルティング事業を加えます。上でご覧いただいたプロダクトは、すべてこの4事業を自分たちで回すために作ったものです。
AIの導入から、業務が実際に回りはじめるところまで伴走します。私たちは3台のサーバーで30の常駐プロセスと115の定期処理を、少人数で毎日動かし続けています。その運用で分かった「どこを自動化すべきで、どこに人の承認を残すべきか」を、そのままお客様の業務設計に持ち込みます。
ツールを導入して終わりにはしません。AIに役職と権限を定義し、事故が起きても戻せる形にして、運用が続く状態までを納品物と考えています。
中立のセカンドオピニオンです。他社の収支シミュレーションを独自のExcelで再計算し、空室・修繕費・金利上昇・売却時の手残りまで織り込んで、30年先の「本当の収支」を数字で可視化します。
特定の物件を売ることが目的ではありません。だから中立でいられます。これまで2,500名以上のご相談を承ってきました。
自社メディアの運営と市場分析が本業です。約2,800ページのメディアを自社で運営し、検索・SNS・メール・広告の流入から成約までを一本の線でつないで、どこで人が減っているかを数字で見ています。
お客様にご提供するのは、自分たちで結果が出た手法だけです。試したことのない施策は勧めません。
事業の現状を数字で可視化し、課題の整理から戦略の立案・実行までを伴走します。経営者の意思決定を、感覚ではなく根拠あるデータで支えることが役割です。
最初に決めるのは、何を最重要指標に置くかです。アクセス数ではなく利益で見る、といった指標の置き換えが、その後の判断をすべて変えます。
上の5つは代表例です。3台のサーバー上では、AIインフラから監視・レポート配信まで、16ジャンル・94件の自社開発システムが稼働しています。
ポートフォリオはこちら →vps-dash全システムの状態・依頼履歴・経営数値を1画面で見る社内の管制塔。5分ごとに自分を検証し、異常なら自動で巻き戻します。
claude-devチャットに「依頼:」と書くと、サーバー上のAIが開発作業を実行して結果を返してくる仕組み。
coo毎週月曜、AIが3台のサーバーからKPIを集めて9事業分の経営レビューを書く。権限規定つき。
secretary毎朝の予定と全システム状況、毎晩の終業連絡。定休日と休暇は自分で判断してスキップします。
litellm / langfuseLLMプロキシ・観測基盤・自前検索エンジン・ローカルLLM・自動リサーチAI。外部SaaSに依存しません。
browser-mcpAIが人間の代わりにブラウザを操作する道具。37種類の操作に対応し、3台すべてに常駐しています。
disaster-kit災害時の住民向け情報共有掲示板を、1コマンドで数分で立ち上げるひな型。外部依存ゼロ。
ここに挙げたのは12件です。16ジャンル・94件すべてを、1件ずつ解説しています。
ポートフォリオはこちら →LLMプロキシ、検索エンジン、Gitホスティング、データベース、メール配信、ウェビナー、掲示板。ふつうは月額課金のサービスを使うところを、ほぼすべて自社サーバーに建てています。アプリの大半は外部ライブラリを使わない素のNodeで書く。脆弱性と仕様変更のリスクを、構造的に減らすためです。
「AIに文章を書かせた」ではありません。秘書・COO・編集部8ロール・開発ランナーという役職を定義し、それぞれに「自分で実行してよい範囲」と「承認が必要な範囲」を設けています。さらに市場の反応をAIに返す学習ループまで組んでいます。
診断も記事公開も開発実装も、AIが最後まで実行するのではなく、人が承認するゲートを必ず残します。機密の自動マスク、顧客名の匿名化、記録が分岐したら止めて通知する同期ガード、失敗したら自動で巻き戻すデプロイ。事故を前提に設計しています。
AI導入・不動産・マーケティング・経営。4事業のいずれでも、まずはお話をお聞かせください。ご相談は無料です。