94 systems.
All still running.

ふつう企業がAIを使うときは、ChatGPTならOpenAI、ClaudeならAnthropicと別々に契約し、別々の書き方で呼び出します。これだとAIを乗り換えるたびにプログラムを全部書き直すことになる。そこで「どのAIを使うときも同じ形で呼べる変換アダプター」を社内に立てました。

Claude・OpenAI・Kimi・DeepSeek・ローカルLLMを単一の窓口に集約し、呼びやすい別名を定義しています。おかげで「今日からこの処理は安いAIに変えよう」がアプリを書き換えずにできます。

AIのコストは放置すると膨らみます。上のLLMプロキシを通る全呼び出しを成功・失敗ともに自動記録し、プロンプト単位で費用を追跡できるようにしました。これがないと、AI活用は経営から見えないブラックボックスになります。

AIに調査をさせるには検索機能が要りますが、検索APIは従量課金で、利用規約の制約もあります。複数の検索エンジンをまとめて叩けるメタ検索を自社に立てることで、AIのリサーチを内製化しました。

顧客情報を含む社内文書を外部のAIに送るのは避けたい。そこで文章を数値ベクトルに変換するモデルを自社サーバー内で動かし、「言葉が違っても意味が近い文書」を社外にデータを出さずに探せるようにしました。

検索は上の自前検索エンジン、思考はLLMプロキシ経由のClaude、文書の意味検索はローカルLLM——という具合に、前述の3つを組み合わせて動きます。基盤を先に作ったから、こういう応用が後から積み上がります。

Cloudflare社がオープンソースで公開した社内AI業務環境を、同社のクラウドに依存せず自社で動かすために、周辺装置を4つ自作しました。認証ゲート（メール認証＋許可リスト＋監査ログ）、別サーバーのLLMプロキシへ安全につなぐトンネル、その中継役、そして家賃診断を承認ゲート経由で呼べるようにする最小サーバーです。

複数のパソコン・スマホでノートを同期するために自社に立てたデータベース。ただし同期の二重到着による事故が頻発したため、Git同期方式へ全面移行し、この仕組みは撤去しました。データと最終バックアップは保持しており、巻き戻せる状態にしてあります。作ったものを畳む判断も含めて記録に残しています。

全システムの心臓部です。エンジニアに口頭で頼むように、LINEで「このページの文言を直して」と書くと、AIがサーバーにログインしてコードを直し、動作確認して「直しました」と返信してきます。急ぎの用は「軽依頼:」と書くと、高速なAIが5分以内に処理する追い越し車線に入る。AIから【質問】が返ってきたら「回答:」と書けば会話が続きます。

誰でも実行できると危ないので、LINEのユーザーIDで実行権限を制限し、セッションは24時間で自動失効します。3台のサーバーを横断でき、他のサーバーのAIへタスクを丸投げする「リモート委譲」もできます。

会社の編集部をAIで再現しています。役割が8つに分かれていて、ディレクター（何を書くか決める）、リサーチャー（調べる）、ライター（書く）、エディター（直す）、デザイナー（図解を作る）、経理（AIの利用料を計上する）、インフラ（提出する）、戦略アドバイザーがそれぞれ担当します。

案件はブランドと担当軸で仕分けられ、約70本のAPIとして機能が公開されています。すべての機能はこのAPI経由でしか触れない設計になっており、窓口が一本化されています。

この設計思想が本質的に重要です。毎日18時に、自分が投稿したSNSの実績（インプレッション・いいね）を取得して記録し、夜にAIがそれを振り返って教訓として貯める。これがないと「編集者に褒められる文章」しか学習できない——と設計書に明記されています。市場の反応を学習源にするか、AIの自己満足を学習源にするかの分かれ道です。

毎朝8:30、提出された記事を①Codexが校閲者として具体的に指摘する→②Claudeが編集者としてその指摘を実際に反映する、という2段階で自動改稿します。1つのAIに「直して」と頼むより、指摘役と修正役を分けたほうが精度が上がる。公開の判断だけは人間が握ります。

10分ごとに「承認済みのタスク」を見にいき、あればAIが実装してGitに提出します。安全弁が3重にかかっていて、本番のコードには直接触らせない・1日3件まで・専用ユーザーで隔離。AIに自律実装をさせるときの現実的な落としどころです。

チャット、記事ライブラリ、戦略、トレンド、図解スタジオ、音声メモ、返信トレーニングをブラウザから操作します。画面は薄いクライアントに徹し、データとロジックはすべてAI中枢が持つ——という役割分担にしてあります。

ただのレポート生成ではなく、AIに役職と権限規定を与えているのが特徴です。レベル1は分析と提案だけ（勝手に動かない）、レベル2は元に戻せる社内作業なら自分で実行してよい、レベル3は定期実行の変更・新規開発・広告予算はCEOの承認が必須。人間の組織の職務権限規程と同じ考え方をAIに適用しています。

9事業それぞれに最重要指標を定義した台帳を持ち、毎週それを更新します。さらにLINEへ送る前に、URL・IPアドレス・サーバー名・ファイルパスを自動で伏せ字にする。万一メッセージが流出しても社内構成が漏れません。

朝8:30に、その日の予定・各サービスの稼働状況・やることリストをまとめて送ってきます。夜23:30に終業連絡。特徴的なのは、水曜と土曜の定休日、さらにカレンダーに「休」「有給」などの予定が入っている日は自分で判断してスキップすること。休みの日に業務連絡が飛んできません。

日次ブリーフィング、やることリスト運用、週次レビューの3つについて、それぞれ運用規程が文書化されており、AIはそれに従って動きます。

サイトの死活、3台のサーバーのプログラム停止、メッセージ配信数、ディスクとメモリ、自動化処理の鮮度、SSL証明書の期限などを監視します。平常時は完全に無音で、異常を検知した瞬間と復帰した瞬間だけ通知し、同じ通知は重複させない。すべてのアラートに「▶次のアクション」が添えられます。通知疲れを起こさないための設計です。

家賃調査フリートで、複数のパソコンに分散した「手足」が止まっていないかを監視します。10分間の通信途絶やエラーを検知するとLINEに飛びます。

AI専用のブラウザを常時立ち上げておき、AIが「このページを開いて」「ここをクリックして」と指示できるようにしました。ログイン状態を保持し続けるので、毎回ログインし直す必要がありません。画面の構造を読み取って「この要素」と確実に指定できる仕組み、通信内容の観測、複数タブ、PDF出力まで備えています。

3台すべてに常駐しており、家賃診断の相場調べも、記事の情報収集も、この仕組みの上で動いています。

1台のサーバーで賃貸サイトを大量に見に行くとブロックされます。そこで「手足」を複数のパソコンに分散させ、サーバーは指示を配って結果を集める司令塔に徹する3層構造にしました。依頼は「受付→割当→結果到着→完了」と状態が進み、9時から20時の20分ごとに未調査分を自動処理します。納品前の承認は人間が握ったままです。

ニュースサイトは広告やナビゲーションが本文に混ざるうえ、JavaScriptで描画されるものは単純な取得では中身が空になります。ブラウザで実際に開いてから本文だけを抽出する仕組みを、記事執筆ワークフロー専用に作りました。

「不動産投資でいいね500以上」「資産形成で300以上」など条件を決めて1日3回収集し、夜21時にパターン分析をかけます。いいねが少ないもの、リポスト、短すぎる投稿は自動で除外。自社と運用代行案件の投稿ネタ元になります。

築年数別の基準利回り表をベースに、エリア・駅からの距離・サブリース契約の有無で補正して、安全／許容／割高／危険の4段階で判定します。物件資料の画像を読み取って自動入力する機能、源泉徴収票を読み取る機能もついています。

この診断で集まったデータが、後述の物件ページ量産基盤と会社評判メディアの独自価値になっています。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。

買取会社の仕入基準表をもとにした判定エンジンで、保有継続と売却のどちらが有利かを数字で示します。割高診断が「買う前」の入口なら、こちらは「持っている人」の入口です。

4つの部品が連携します。①5分ごとに新規依頼を検知して調査リンクを自動で用意する②ブラウザ自動操作で賃貸サイトを回って実際の家賃を集める③管理費込みの中央値を出してレポートPDFを生成する④24時間経っても未対応なら、公開データだけで簡易レポートを自動納品するフォールバック。

「自動化したが誰も気づかず放置される」という典型的な失敗を、④の仕組みで構造的に防いでいます。

10年後・20年後のローン残債、売却手残り、税金の還付までをシミュレートします。会員向けにも同等のものを提供しており、「最悪のケース」も金利上昇・空室・家賃下落として切り分けて数値化します。

金融機関ごとの融資条件をマスタ化しておき、顧客の属性を入れると借入可能額を判定します。提案の前段で「そもそも通るのか」を機械的に確認できます。

1件ずつ入力するのではなく、リストをまとめて投入して一括で判定します。物件マスタの整備や市場分析の下地作りに使います。

データの価値化として最もわかりやすい例です。自社に貯まった割高診断のデータを物件ごとに匿名で集計し、他社が絶対に持っていない情報としてページに載せています。

品質の歯止めが2つ。同じ物件の診断が3件以上ないとページを作らない（少ない数字は信用できないため）、個人が特定できる情報は完全に除去する。公開の仕方も、一気に2,000ページ出すと検索エンジンに嫌われるので、毎日2棟ずつ段階公開し、検索エンジンへの登録も週次で段階的に解除しています。

ここでも自社の診断データが効きます。「この会社が売った物件の割高率」を独自の章として書けるので、他のまとめサイトとは内容が根本的に違います。

運用が数字で制御されているのが特徴で、1日2本公開が基本ですが、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ゲートを設けています。量産して質が落ちる事故を、感覚ではなく数字で防いでいます。

法律面の配慮が丁寧です。全文転載は禁止・出典必須をルール化したうえで、景品表示法に触れる表現や断定的な表現を自動チェックする仕組みを入れています。記事は書けても法務で事故ると事業が止まるので、ここを自動化している意味は大きい。検索エンジンへの新着通知も30分ごとに自動送信します。

毎朝7:10にAIが記事を自動生成し、7:25に予約公開のビルドが走ります。記事には著者・監修者情報とよくある質問の構造化データが自動で埋め込まれる（Googleが評価する要素です）。サムネイル画像も自動生成されます。

国の統計データ（人口統計）と不動産情報ライブラリ（ハザードマップ・地価・取引価格・用途地域）を取り込み、地図上に重ねています。公的データを事業価値に変えている例です。口コミ投稿は承認制で受け付けます。

物件ごとにページを人力で作るのは不可能なので、診断データから自動生成します。物件名で検索した人が流入し、投資家の口コミと価格評価が貯まっていく設計です。

記事を作っても検索エンジンに登録されなければ意味がありません。ニュース・メディア・会社評判・物件ページの4つの柱それぞれについて登録率を毎朝集計し、週次でレポートします。この数字が前述の「70%ゲート」の判断材料になります。

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、アカウント分析までを担います。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。アクセストークンは暗号化して保管しています。

6つのアカウント（自社・みんなのワンルーム投資・運用代行クライアントほか）を、それぞれ別のナレッジで独立管理しています。アカウントごとに刺さる型が違うためです。

二段階生成と重複チェックを経て下書きを作り、SNSDECKへ同期します。投稿ボタンは人が押すという線を引いています。

月の上限を設定し、80%で警告、超過で強い警告を出します。ただし生成は止めず、人が判断する設計。AIのコストは青天井になりがちなので、この歯止めは実務的に重要です。止めるのではなく知らせる、という判断が現実的です。

投稿確認・顧客管理・メール・LINE・予約・短縮リンクの効果測定を1画面に集約しています。「クライアント1社＝1インスタンス」がIT商品化の単位という設計思想。他社のデータが混ざる事故を構造的に防ぐため、クライアント識別子はサーバー側の設定にのみ持ち、ブラウザから来た値は一切信用しません。デプロイ時はスナップショットを取り、検証して失敗したら自動で巻き戻します。

着眼点が独特です。バズった動画ではなく長く効き続けている動画を探す。毎日再生数を記録して前日比の増分と加速度を算出し、コメントをAIで分析してスプレッドシートに出力します。文字起こしも翌朝自動で走ります。

市販のLINE配信ツールは月額数万円かかりますが、これを自作しました。さらに一歩進んでいて、LINEに集まった会話をAIの知識源として自動で取り込む。顧客が何に困っているかが、そのままAIのナレッジになります。

このシステムが保持する設定・グループ一覧・メッセージ履歴は、他システムが共通で参照する土台になっており、実質的なLINEハブとして機能しています。

チャット、一斉配信、タグ、ステップ配信、リッチメニュー、A/Bテスト、LINE内ミニアプリ、分析まで備えます。既存の自社システムから複製してブランド要素を外した形で、1つ作った仕組みを別ブランドへ横展開する実例です。

YouTube経由の友だち向けアカウントと、Web経由の友だち向けアカウントを分けて運用しています。流入経路で伝えるべき内容が違うためです。

ブラウザを開かせずLINE内で完結させることで、離脱を減らしています。

会員がフォームではなく普通のLINEメッセージで依頼してきても、内容を解釈して依頼として登録します。顧客に手続きを覚えてもらう代わりに、こちらが解釈する設計です。

人の目が届かない深夜1時から5時の毎正時にスキャンします。守りの自動化です。

顧客カルテ、同一人物の重複データの名寄せ・統合、フォロー漏れアラート、成約後のアフターフォロー、資金収支表の作成、賃貸更新予定の管理までを備えます。ステージの遷移は自動判定エンジンが担当し、問い合わせ内容からの情報抽出もAIが行います。

会員登録と配信リストは放っておくと必ずズレます。毎日11:20に同期し、11:40に突合して差分を自動修正します。「同期する」だけでなく「同期できているか検算する」処理を別に持っているのがポイントです。

新規の割高診断を検知して、3日後・7日後・14日後に届くステップメールへ自動登録します。診断して終わりにせず、関係を継続させる導線です。

すぐに決めない人が大多数なので、時間差で自動的に接点を作ります。決済日の案内、アフターフォロー、誕生日メールも自動配信されます。

アクセス解析と顧客管理を突き合わせ、最重要指標を「成約数×平均粗利」と定義して毎朝集計します。提携パートナー別のレポートも自動生成。アクセス数ではなく利益で見る設計になっています。

空き枠の算出、予約の受付、変更・確認ページ、5分ごとのリマインド送信、面談10分前のZoomリンクメールまでを自動化しています。LINE経由の専用フォームも別に用意しています。

空き枠の算出ロジックは実績のある既存実装を移植し、相談メニュー・受付ルール・予約一覧の管理画面を新規に作りました。

二重予約は、確定の直前にサーバー側で空き枠を取り直して再照合することで防いでいます。ほかに連投制限、目に見えない入力欄によるボット判定、書き込み途中のデータを読ませない原子的な保存を入れました。

途中から参加した人には、その時点の再生位置から見せます。巻き戻しはできない（生配信らしさを保つため）。時刻のズレを5秒単位で補正し続け、緊急停止のスイッチも備えています。市販のウェビナーツールは高額なので自作しました。

回答の元になる知識ベースは管理画面から編集できます。AIが答えきれないと判断したら人にエスカレーションする仕組みも入っています。

APIは約40本。ログイン、診断履歴、提案物件、資料ダウンロード、秘密保持契約の電子同意とPDF発行、AIチャット、物件資料や源泉徴収票の自動読み取りまで備えます。書籍『ワンルームマンション投資の診断書』も会員向けに電子版で提供しています。

物件カルテ、家賃診断、確定申告シミュレーション、出口戦略シミュレーションまでを提供します。スマホアプリのように使えるPWA対応。「売って終わり」にしないことを、機能として実装している部分です。

投稿、下書き保存、写真添付、通報、承認制のモデレーション、A/Bテスト、流入から投稿までの計測を備えます。ユーザー投稿は品質管理が要るので、承認フローを前提に作っています。

体験セッション参加者30件、無料面談を受けた方22件を掲載しています。実際のアンケートを匿名化し、景品表示法に配慮した形で載せています。

動画は見返しにくく検索もできません。全部テキスト化して初めて資産になります。

サーバー負荷への配慮が実務的です。文字起こしは重い処理なので夜間（23時〜8時）だけ動かし、最低優先度で実行します。さらにメモリ不足で2回落ちたファイルは自動でスキップリストに退避する「地雷ガード」を入れて、1つの重いファイルで全体が止まらないようにしています。

工夫が2つあります。1つは、全部で59万字あって一度にAIに渡せないため、16コースごとに圧縮してから全体像を1枚にまとめる方式を採ったこと。

もう1つは知識ベースへの入れ方で、講座の内容は「一般論の教科書」として、自社の実データは「自社の実例」として別々に入れていること。混ぜてしまうとAIが一般論を自社の事実として語り出します。さらに顧客の実名は機械的に匿名化してから投入し、原本には一切手を触れません。

3つの機能が入っています。①社内のノートや開発記録から、質問に関係する箇所を出典つきで探す（キーワード一致と意味の近さを組み合わせた検索）②「これは雑談か、開発依頼か」をAIが判断して振り分ける③危険な操作4種類に該当したら自動で止めて人の承認を求める。

これまで有料の連携サービスでやっていた処理を自前に置き換えるために作りました。現在は両方を動かして結果を比較検証中です。いきなり切り替えず並行稼働で確かめるという進め方をとっています。

思いついたことを声で残しておけば、AIが文字にしてくれます。ただし自動でAIの教訓には入れない。週に1回、人が選別して昇格させる設計です。思いつきをそのまま学習させるとノイズになるためです。

上の文字起こしパイプラインへ流し込む入口です。管制塔から配布・監視されています。

開発記録、セッション引継書、提案書、運用マニュアルの4種類を管理します。ファイル名の付け方、秘密の値を書かないルール、コミットメッセージの形式まで統一されています。この記録があるから、数か月前に自分が何をしたかを追える。AI開発では特に効きます。

人が記録を書くのを忘れても、機械が残します。記録を「頑張って書くもの」から「勝手に残るもの」に変えました。

ここの設計が秀逸です。取り込みは早送りのみで行い、もし履歴が分岐したら自動マージも強制上書きも一切せず、停止して通知します。さらに10件を超える大量削除も自動では反映しません。「自動化が善意で上書きしてデータを失う」という事故を、構造的に封じています。

AIの回答がおかしいとき、モデルをいじるのではなく知識の側を直す。運用可能なAIにするための実務的な作りです。

閲覧・全文検索、編集と履歴、同時編集の衝突防止、削除ガードと通知まで実装済み。これを作ったことで、外部のノート同期サービスを解約できる状態になりました。

3台のサーバーの健康状態、実行中のAIタスク、メッセージ配信の残数、経営ダッシュボード、分散した拡張の稼働状況を集約します。社内配布物の配布場所も兼ねています。

自己防衛機能があり、5分ごとに自分が配信しているプログラムを検証し、2回続けて異常なら自動で前のバージョンへ巻き戻します。監視する側が壊れる事態に備えた作りです。

自動処理が115本もあると、一覧を手で書いても即座に古くなります。定期実行・常駐プロセス・コンテナを毎時スキャンして台帳を自動生成しています。ドキュメントを書くのではなく、現物から生成するという考え方です。

内部の状態だけでなく、外部から実際にアクセスして確かめる外形監視も併用しています。

景品表示法に触れる表現、断定的すぎる表現、文字化けを検出して点数化します。AIに大量に書かせる以上、機械的な検品が不可欠です。

自動生成が静かに止まっていた、という事態を防ぎます。

更新前の世代を保存し、更新後に不変条件を検証します。壊れていたら自動で巻き戻す。AIが更新を実行する前提だからこそ、巻き戻せることが必須になります。

同じサーバー上のバックアップは、そのサーバーが壊れたら一緒に消えます。だから日次で別の場所へ退避し、さらにパソコン側にも取り込んでいます。データベースの日次ダンプも別に取っています。

5系統がそれぞれ2分間隔で動きます。偶数分と奇数分に分けて実行時刻をずらし、負荷が重ならないようにしてあります。問い合わせに気づくのが遅れる、という機会損失を潰すための仕組みです。

割高診断は日次に加えて週次（月曜配信）も出します。事業ごとに担当グループが分かれているので、関係ない数字が混ざりません。

数字を並べるだけでなく、AIが「なぜ伸びた／伸びなかったか」を分析します。結果はノートにも記録されます。

記事化する前の生ニュースも別枠で流し、情報の鮮度を保っています。

市場全体の開示から自社に関係するものだけを機械が選別します。

自動化を進めると通知が増えすぎて読まれなくなります。それを統合し直した、自動化の副作用への対処です。

AIが毎朝7:20に1演目ずつ下書きを書きます。しかも3つのAIを直列につないで書き、機械チェックをかけ、挿絵まで自動生成してサイトを再構築します。ただし公開はしない——人が確認してからでないと世に出ません。

これは「みんなの〇〇」という横展開パックのモデルケース第1号で、同じ仕組みで別ジャンルのサイトを量産できる設計になっています。不動産で作った技術が、まったく別の領域で通用するかの実証でもあります。

市販の同種サービスは月額数万円かかります。同等の機能を自社基盤の上に構築しました。リマインダーは5分ごとに自動送信されます。

自社の不動産知識を、別のビジネスモデル（比較メディア＋送客）に転用した例です。

元は熊本地震のときの掲示板で、外部クラウドに依存する作りでした。それを外部依存を全部捨てて自前化。だから災害時に外部サービスが落ちても動くし、コストもかかりません。コマンド1つで新しい掲示板を立ち上げ、空きポートの割当から常駐起動まで自動で完了します。

上のテンプレートから生まれた第1号サイト。全国16区分の地域別に、目撃情報・被害報告・出没警報・相談を投稿できます。テンプレートが本当に再利用可能かを、実際に1つ作って確かめたものです。

既存メディアを譲り受け、自社基盤へ移設して運用する取り組みです。サーバー側の受け皿は構築済みで、コンテンツの移行がこれからの段階です。