01
品質のラストワンマイル
80点から100点へ
AIの結果は「悪くない」ように見えて、商用の検証には耐えません。キャラクターの不整合、ブランドトーンのずれ、拡大に耐えないディテール。デモレベルから納品レベルへの磨き上げには、それまでの全工程を超える時間と専門性が求められます。
80% AIが生成20% OAKUが仕上げ100% 商用レベルで納品SCROLL
01 · 課題
AIツールは溢れているのに、商用に耐える結果は少ない。
使い方の問題ではありません——ツールを学び、フローを回しても、アウトプットはデモレベルのまま。ビジネス成果に変わらないのです。
P·01
ツールは使える、結果は使えない
ツールは増え、生成は速くなる一方で、アウトプットは商用基準に届かない——大量の手直し、時には作り直しに。
P·02
アイデアはある、形にならない
驚くようなクリエイティブも、コンセプト止まり。納品でき、複製でき、スケールできる形への道筋が欠けています。
P·03
一度はできる、続けられない
単発の試みは簡単。しかし安定した出力、定期更新、長期運用——必要なチームとプロセスは、たいてい存在しません。
P·04
境界線が見えない
AIに何ができ、どこに人が入るべきか——実践経験のない判断は、遠回りになりがちです。
問題はツールではなく、AIのラストワンマイルを走り切れていないこと。
ALL ABOARD · ラストワンマイル行き
ラストワンマイル行きの列車が、いま発車しました。
02 · コンセプト
「AIのラストワンマイル」とは何か
コピー、画像、アプリのプロトタイプ——最初の80%を、AIはほぼ一瞬で終わらせます。しかし商用に投入できるかどうかは、残りの20%で決まります。この20%こそ、ラストワンマイル。
0%
AIが一瞬で完了
0%
商用の可否を決める
80点から100点までの距離は、0から80よりも遠い——その道のりこそ、私たちの仕事です。
この20%は、4つのラストワンマイルです。
そのすべてを、OAKUが代わりに走り切ります。
02
コンプライアンスのラストワンマイル
商用の前提。選択肢ではない
著作権、肖像権、データプライバシー、ブランド許諾——AIコンテンツは法的リスクと隣り合わせです。審査なしの公開は、法務リスクをそのまま本番に載せることと同じ。
03
運用のラストワンマイル
「動く」から「出せる」へ
同時接続、安定性、例外処理、継続的な改善——モデルでは解決できない領域です。支えるのは、エンジニアリングとオブザーバビリティの体制です。
04
実装のラストワンマイル
画面から現実へ
AIの価値は画面の中で終わるべきではありません。オフラインへ、実物へ、手に取って持ち帰れるものへ——それがラストワンマイルの最終形です。
4つのラストワンマイルを、OAKUが最後まで走り切る。
サービスへ03 · サービスOAKU EXPRESS · 4両編成
モデルは作らない。ツールも売らない。
成果を、納品する。
スクロール — 1両ずつパッケージが開きます
01 / 04
AIコンテンツ制作パッケージ
画像・動画・デザイン・コピーを貫くマルチモーダル生成パイプライン：Midjourneyで画像、SeedanceとVeoで動画、Sunoで音楽を生成し、人手でフレーム単位まで商用レベルに仕上げます。目玉は30分クラスの長尺動画制作——脚本、AI補助撮影から仕上げまで。
- 30分長尺動画：脚本から仕上げまで
- Midjourney / Seedance生成＋キャラクター一貫性とブランドトーンの仕上げ
- 著作権審査とマルチプラットフォーム出力
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AIインタラクティブ体験パッケージ
リアルタイム生成モデルと自社モーションキャプチャーパイプラインを融合し、低遅延の没入型インスタレーションを提供。企画、リアルタイム推論基盤の構築から現場設営・運用までワンストップ納品。
モーションキャプチャーソフトについて- リアルタイム生成×モーキャプ：ミリ秒応答のインスタレーション
- オンライン・オフライン連動の体験設計と技術プラン
- 現場デプロイ・負荷テスト・運用サポート
03 / 04
AIロングテール運用パッケージ
CursorやClaude Codeでvibe codingしたプロトタイプは、そのままでは本番に耐えません。実トラフィックにはエンジニアリングと継続運用が不可欠。コードの堅牢化、評価リグレッション、オブザーバビリティ整備から長期SLA対応まで、AIアプリとAgentシステムの本番化の後半戦を引き受けます。
- 効果測定：計測設計・コンバージョン分析・ROI評価
- 本番運用：大規模アクセス対応・アラート即応・段階的リリース
- AIアプリとデジタル資産の長期運営、モデルとプロンプトの継続チューニング
04 / 04
AIワークフローコンサルティングパッケージ
Claude・GPT・Geminiなどフロンティアモデルの上に、ビジネスに実装できるAgenticワークフローを設計：業務プロセスの整理、モデル能力の見極め、human-in-the-loopの設計から、ツール選定、RAGナレッジ基盤、評価体系（Evals）とガードレールの構築、チーム育成まで。
- AI適合性診断とAgenticワークフロー設計
- モデル選定（Claude / GPT / Gemini）・RAG基盤・MCPツールオーケストレーション
- 評価体系（Evals）・ガードレール・チーム研修
WHY AI
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従来の制作コスト比
コストは半分。基準は商用。
ブランド専用の動画、音楽、MV、さらにはアプリやゲームまで——AIツールなら、市場価格をはるかに下回るコストで制作できます。かかる費用は、従来の方法のおよそ二分の一。それを商用基準まで仕上げるのが、OAKUの仕事です。
- 納品＝商用基準
- コンプライアンス審査を先に
- リリース後も伴走
04 · プロセス
FOUR STEPS · 一気通貫
AIのアウトプットから、ビジネス成果へ
KM 0.25
診断
業務とモデル能力の境界を見極め、PoCでどこに使い、どこに使わないかを検証します。
KM 0.50
磨き上げ
品質評価とコンプライアンス審査を並行して、80点を100点に。
KM 0.75
納品
商用基準で完成品を納品。使える、複製できる、スケールできる。
KM 1.00
運用
リリース後のオブザーバビリティ、SLA対応、継続的な改善。長期で伴走します。
05 · 案件