AI
AIが担えること
- 情報を探す
- 整理する
- 比較する
- Brand Contextを参照する
- 下書きをつくる
- ブランド基準との整合性を確認する
「これは自社らしいか？」を、
誰もが即答できる会社に。
熟練者の勘に頼らず、AIの推測にも任せない。
ブランドの正解が、根拠と一緒に返ってくる。
THE PROBLEM
「らしさ」は、
会社の中に散らばっている。
- 01 ブランド資料が、部署やツールごとに散らばっている。
- 02 「自社らしいか」の判断が、一部の経営者や熟練者に依存している。
- 03 生成AIを使うほど、コピーや表現のブランドらしさがブレる。
- 04 顧客データはあるが、ブランド戦略の判断へ戻ってこない。
DECISION TRANSFORMATION
BRAND OSで、
判断の仕方が変わる。
-
BEFOREブランド資料を探すAFTERBRAND OSに問いかける
-
BEFORE担当者や熟練者に確認するAFTER根拠を確認しながら判断できる
-
BEFOREAIごとにプロンプトを書くAFTER共通のBrand ContextをAIが参照する
-
BEFORE制作後にブランドチェックするAFTER制作中から判断基準を使う
-
BEFOREガイドラインを定期的に更新するAFTER実際の経験から継続的に更新する
-
BEFORE顧客データとブランド戦略が分離しているAFTER顧客反応を次の判断へ戻す
HUMAN + AI
AIに任せること。
ブランドとして、人が決めること。
BRAND OSは、人のブランド判断をすべてAIへ置き換えるシステムではありません。
人とAI、それぞれが担うべき判断を設計します。
HUMAN
人が担うこと
- 何を大切にするか
- 何をブランドとして守るか
- どんな未来を選ぶか
- 例外を認めるか
- 美意識を判断する
- 最終的な責任を持つ
AIにブランドを決めさせるのではなく、
ブランドの判断にAIを参加させる。
BRAND INTELLIGENCE ARCHITECTURE
企業の「らしさ」を、
5つの層で構造化する。
散在する情報を5つの層で構造化し、人とAIが同じ企業文脈を参照できる状態をつくります。詳細な機能・フィールドは各層のなかに畳んでいます。
BRAND OS Architecture v1.0
01
◇
Strategy
何を目指し、何を選ぶか。
02
◈
Genome
変えてはいけない、その企業らしさ。
03
◉
Creative
らしさを、言葉と表現へ。
04
◎
Ontology
人の文脈を、AIが理解できる構造へ。
05
▣
Data
顧客の反応から、判断を検証する。
Brand Intelligence
90-DAY LAUNCH
会社全体を、
一度に変えない。
一つの重点ブランド、一人の責任者、一つの重要な判断領域から始めます。
BRAND OSを導入すること自体を目的にせず、90日で実際の仕事に使い、判断の変化を検証します。
-
01
Understand
散在する資料、経験、判断を集める。
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02
Structure
Brand Contextと判断基準を構造化する。
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03
Use
人とAIが実際の仕事で使う。
-
04
Verify
判断時間、出典、手戻り、顧客反応などから変化を検証する。
-
05
Learn
結果をBrand Intelligenceへ戻す。
最後の LEARN は、次の UNDERSTAND / STRUCTURE へ戻る。
COMPANY ASSETS
ツールではなく、
企業固有の知性が残る。
-
Brand Context
会社固有の歴史、価値観、顧客、ブランド文脈。
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Decision Criteria
「自社らしい」を判断するための基準。
-
Source of Truth
判断の根拠まで辿れる正本。
-
AI Context
AIが企業固有の文脈を参照できる構造。
-
Evaluation Set
AIや制作物を自社基準で評価する仕組み。
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Learning History
判断と結果から蓄積された学習。
OUTCOME
機能数ではなく、
判断の変化を測る。
BRAND OSの価値は、機能の数ではなく、実際の判断や仕事がどう変わったかで見ます。
-
Answerability
重要な問いに答えられるか。
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Source Coverage
その判断の根拠まで辿れるか。
-
Decision Time
判断にかかる時間が短くなったか。
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Rework
制作や確認の手戻りが減ったか。
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Consistency
人とAIのアウトプットがBrand Contextに沿っているか。
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Customer Response
顧客の反応を次のブランド判断へ戻せているか。
Security & Governance
ブランドデータを守る
企業の大切な資産である「ブランドデータ」を守るため、最高水準のセキュリティ対策を実装しています。
Enterprise Deployment
GCP / AWS など、自社環境への構築も可能です。
エンタープライズ要件に応じて、Google Cloud Platform や AWS をはじめとした自社インフラ環境への構築・運用に対応します。データ主権・既存セキュリティポリシーとの統合・コンプライアンス要件にも合わせて設計可能です。
Pricing
価格プラン
ビジネスの規模とフェーズに合わせたプラン
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Essential
基本運用モデル
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RECOMMENDED
Branded Premium
高度分析モデル
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Multi Brands
複数ブランド統括
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Enterprise
大規模カスタム
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|---|---|---|---|---|
| 利用可能ブランド数 | 1 Brand | 1 Brand | 3 Brands~ | Unlimited |
| ユーザー数 | 3 Users | 3 Users | 10 Users | Custom |
| BigQuery連携 | — | 1 Project | 3 Projects | Custom |
| AI分析レポート | ● | ● | ● | ● |
| 専任サポート | — | — | 優先対応 | 専任担当 |
| 月額費用 | ASK | ASK | ASK | ASK |
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Get Started
あなたの会社の「らしさ」は、
誰がいなくても判断できますか？
ブランド資料が散在していても、まだ十分に言語化されていなくても構いません。
まず一つの重点ブランドから、企業固有の判断を整理します。