TIFG / TECHNO VILLAGE INNOVATION FORGE
FDE × LOCAL ENGINEERS × GLOBAL ENGINEERS
AIを導入するのではない。
仕事そのものを、つくり直す。
TIFGは、本気モードのエンジニアリングチームです。
香川高専 詫間キャンパス卒業生と東欧エンジニアが、FDE（Forward Deployed Engineer）を中心に、経営ヒアリング・業務棚卸し・コンサルティングから、RPA、データ基盤、RAG、ローカルAI、運用定着までを一気通貫で進めます。
アナログをデジタルへ。デジタルをサーバーへ。サーバーの情報をRAGへ。必要な領域はローカルAIへ。
技術導入ではなく、経営と仕事の構造そのものをAXする。
2024年、内製＋外販のハイブリッド型エンジニア組織として始動。
01 / WHY TIFG
「AIを入れたい」から始めると、
だいたいズレる。
現場の本当の課題は、「AIがないこと」ではありません。情報が二重入力されている。誰かのExcelに仕事が閉じている。確認だけで時間が消える。売上が増えると人を増やさないと回らない。
TIFGは技術を売る前に、仕事を見ます。何を消すべきか、何を自動化すべきか、どこは人が判断すべきか。その後で初めてAIやシステムを選びます。
課題から技術を選ぶ。技術から課題を探さない。
ORDINARY SYSTEM DEVELOPMENT
要望を聞いて、
システムをつくる。
依頼者がすでに問題と要件を正しく言語化できていることが前提になりやすい。
- 要件が来るのを待つ
- 開発と現場が離れる
- 納品がゴールになりやすい
- 「使われるか」は顧客側へ
TIFG / FDE MODEL
現場へ入り、
問題そのものを定義する。
業務・人・データ・制約を見て、FDEとエンジニアが一緒に実装する。
- 課題発見から入る
- 現場と開発を同じループへ
- 小さく作って即検証
- 定着・改善までエンジニアリング
02 / FORWARD DEPLOYED ENGINEER
エンジニアが、
現場の最前線へ。
FDEは「要件を受け取る人」ではありません。現場で問題を発見し、技術と業務をつなぎ、実装を前へ進める役割です。
FDE / FORWARD DEPLOYED ENGINEER
課題発見から、
定着までを一気通貫で。
最初に行うのは開発ではありません。樋口・藤下・香川拓也が経営陣と「どこへ成長したいか」を話し、要件を整理した上で、FDEが現場へ入り現在の仕事を棚卸しします。経営目標・利益・品質・人員・時間と業務を結び直した上で、初めてデジタル化やAIの設計へ進みます。
コードを書く力だけでなく、業務理解、対話、要件化、実装、定着までを横断する役割です。
FIELD DEPLOYMENT LOOP
経営課題、成長目標、現場の不満、制約、数字を同じテーブルへ出す。
誰が・何を・何で・何分・どのデータを使っているかを可視化する。
目標から逆算して、なくす仕事・残す仕事・標準化する仕事を決める。
紙・口頭・個人ファイルをフォーム、マスター、ワークフローへ変換する。
RPA、DB、API、RAG、ローカルAIを段階的に実装する。
現場で使われ、経営数字が改善するまで伴走し続ける。
「仕事が変わった」を成果にする。
これがTIFGのFDEモデルです。
03 / FRONT DOOR & REQUIREMENTS TEAM
最初の要件定義から、
経営陣が入る。
TIFGでは、相談を受けてからエンジニアへ丸投げしません。代表・専務・窓口担当が経営と現場の話を聞き、成長目標、利益、業務、制約、優先順位を整理した上で、FDE・開発チームが実装できる要件へ落とします。
CEO / FRONT DOOR / REQUIREMENTS樋口 憲一
代表取締役 / MAiZM CAIO / 窓口・要件定義
経営課題、成長目標、AI・AXの方向性、投資判断を含め、システムの「機能」より上位にある経営要件を定義します。
EXECUTIVE REQUIREMENTS藤下 博志
専務取締役 / 要件定義
経営方針を実際の事業運営へ落とし、業務フロー・成果・数字の観点から、実装すべき要件と優先順位を整理します。
CLIENT LIAISON / REQUIREMENTS香川 拓也
窓口 / 業務整理・要件取りまとめ
日常の相談窓口として、現場ヒアリング、業務棚卸し、課題整理、必要機能の取りまとめを行い、FDE・開発チームへつなぎます。
実装できる要件へ。
社長・専務・香川拓也が同じ入口にいることで、「経営者が実現したいこと」「現場が困っていること」「エンジニアが作るもの」を最初から同じ線上に置きます。
成長・利益・組織・AX。
実際の作業・人・時間。
To-Be・優先順位・条件。
業務をさらに深く確認。
ローカル＋グローバル。
「窓口」と「要件定義」を営業と開発の中間作業にせず、経営そのものの設計として扱います。
04 / BUSINESS → AI TRANSFORMATION PATH
アナログから、
ローカルAIまで。
いきなりAIへ飛びません。経営と業務を整理し、情報をデジタル化し、データ基盤をつくり、知識をRAGへ接続した先にAIがあります。この順番が、運用で失敗しないための設計です。
経営ヒアリング
樋口・藤下・香川拓也／成長目標・課題・KPI
業務棚卸し
人・仕事・時間・データ
コンサル
To-Be・優先順位・経営設計
デジタル化
紙・口頭・Excelを構造化
RPA
反復処理・転記・照合を自動化
サーバー
DB・API・ログへ集約
RAG
社内知識をAIが参照可能に
ローカルAI
機密情報も含め安全に活用
運用・改善
KPIで学習し続ける
WHY THIS ORDER?
AIの前に、
経営と仕事を整える。
悪い業務をそのまま自動化すると、悪い業務が速くなるだけです。TIFGは「経営として何を実現したいのか」を最初に定義し、その目的に必要な業務だけを残してから技術へ進みます。
TECH STACK IS A CONSEQUENCE
技術は、順番に積み上がる。
紙、口頭、属人的なExcelを、誰でも扱えるデジタルデータへ。
個人PCからサーバー・DB・APIへ。権限・ログ・バックアップも設計。
マニュアル、履歴、商品、顧客、業務知識をAIが使える形へ。
機密性や運用要件に応じて、社内・閉域環境でAIを使う。
05 / ENGINEERING TEAM
三豊で育った技術者と、
世界の技術者が一つのチーム。
地域に根ざした業務理解と、グローバルな専門技術。どちらかではなく、両方を同じ開発チームへ。
KAGAWA / JAPAN大池 茉実
香川高専 詫間キャンパス卒業
三豊に根ざしたチームの一員として、現場側と技術側をつなぐローカルエンジニアリングを担う。
KAGAWA / JAPAN吉田 正樹
香川高専 詫間キャンパス卒業
地域の現場と近い距離で、業務理解とエンジニアリングをつなぐチームメンバー。
KAGAWA / JAPAN吉田 恵梨香
香川高専 詫間キャンパス卒業
三豊発の技術チームとして、地域・企業の現場を理解しながら実装へつなげる。
RUSSIAアルセーニ
ロシア出身 / Full Stack Engineer
フロントエンドからバックエンドまでを横断し、プロダクト全体を見ながら実装を進める。
UKRAINEドミトロ
ウクライナ出身 / Backend Developer
システムの中核となるサーバーサイド・データ処理・連携部分を支えるバックエンドエンジニア。
RUSSIAオクサナ
ロシア出身 / Security & Network Specialist
セキュリティとネットワーク領域を専門とし、システムの安全性と安定運用を支える。
GLOBAL ENGINEERING.
香川高専詫間キャンパス卒業生による地域理解と、東欧エンジニアの専門技術を、FDEが一つの現場へ接続します。TIFGは「地方だから技術人材がいない」を前提にしません。
06 / ENGINEERING MODEL
TIFGは、
4つの力を一つにする。
技術力だけでも、現場理解だけでも足りません。課題を見つけ、作り、守り、使われる状態まで持っていくチーム設計です。
FDE
現場へ入り、課題発見・業務分析・要件化・定着を前へ進める。
技術と現場の境界をなくす。01地域エンジニア
三豊・香川の文脈、現場、人との距離を理解した技術者。
地域の言葉を、技術へ変換する。02東欧エンジニア
フルスタック、バックエンド、セキュリティ・ネットワークなど専門技術。
必要な技術力を、地域の中へ。03実業現場
EC・製造・物流・ふるさと納税・観光など、自社の実業をテストベッドにする。
自分たちで使ってから、外へ出す。0407 / AX — AI TRANSFORMATION
AXは、AI導入ではない。
経営から仕事を再設計する。
このページではAXを「AI Transformation」と定義します。経営目標から業務を棚卸しし、アナログをデジタルへ、データを基盤へ、知識をRAGへ接続した上で、AI前提の役割・判断・組織へ変えていくことです。
FROM AI TOOL TO AI-NATIVE WORK
AIを足すのではなく、
不要になる仕事から考える。
今ある作業をそのままAIに置き換えるだけでは、古い仕事の形を速くするだけです。TIFGは、そもそも何を入力しなくてよいか、どの確認をなくせるか、どの判断は人に残すべきかから考えます。
消す。自動化する。人を補助する。そして、仕事そのものを再設計する。
AI-NATIVE WORK DESIGN
二重入力、転記、不要な集計、形だけの確認。
定型処理、通知、照合、データ連携。
候補提示、異常検知、要約、予測、レビュー。
人は例外・創造・責任へ集中する。
08 / INSIDE FIRST, OUTSIDE NEXT
まず、自分たちの会社で
使えるものをつくる。
本気モード自身が、EC・製造・物流・店舗・観光・ふるさと納税を運営しています。だからTIFGは、実際の業務を持つ会社の中で技術を試し、磨くことができます。
自社現場の課題
実際に困っている仕事から始める。
内製する
AI・ERP・自動化を実装。
自分たちで使う
毎日の現場で本当に機能するかを見る。
壊して直す
使いにくさ・例外・品質を改善。
社外へ実装
使える知見を企業・地域へ展開。
「その仕事をやったことがある」。
これが、本気モードの実業とTIFGが同じ会社にある強みです。SAMI Japanの公開事例でも、クラウドERP開発を起点にTIFGを立ち上げ、内製＋外販の組織へ移行した経緯が紹介されています。
09 / MAiZM × TIFG
地域のAI課題を、
実装チームへつなぐ。
代表・樋口憲一はMAiZMのCAIOであると同時に、TIFGの窓口・要件定義にも直接入ります。地域のAI人材育成・企業課題・地域課題を、経営要件からTIFGのエンジニアリングへ接続します。
CHIEF AI OFFICER / MAiZM
樋口 憲一
CAIO（最高AI責任者）
MAiZMは、AI人材の育成と、地域・企業の課題解決のためのニーズ・シーズのマッチングなどを行う一般社団法人。TIFGとは別組織ですが、代表がCAIOを担うことで、地域側の課題と実装側の技術をつなぐ接点になります。
REGIONAL DEPLOYMENT ROUTE
AIを使いたい、でも何から変えるべきか分からない。
人材育成、ニーズ・シーズマッチング、情報交換。
業務と制約を理解し、AX設計へ。
ローカル＋グローバルチームで構築・定着。
10 / PUBLIC EVIDENCE
構想だけではなく、
外部にも記録されている。
TIFGの立ち上げ・クラウドERP・東欧エンジニア活用・内製化は、SAMI Japanの公開ケーススタディでも詳しく紹介されています。
SAMI JAPAN / CASE STUDY
クラウドERPから、
TIFGの内製組織へ。
SAMI Japanの公開事例では、ビジネス分析・UX/UI・開発・テスト・チーム立ち上げを経て、TIFGを「内製＋外販」ハイブリッド型組織として設計した経緯が掲載されています。
- WebベースのクラウドERP構築
- 東欧エンジニアを活用した開発
- TIFGのチーム設計・立ち上げ
- クライアント向け受託開発へ展開
HONKI MODE / PUBLIC NEWS
2024年7月、
TIFGスタート。
本気モードの公式ニュースにも「テクノ村イノベーションフォージーがスタート」として記録されています。現在は地方社会OSのDXレイヤーとして、AI・AIエージェント・RPA・業務自動化を担う位置づけです。
- 自社開発と社外支援
- AI・AIエージェント
- RPA・業務自動化
- DX / AX推進
11 / NEXT
技術ではなく、
課題から始める。
AIを入れたい、システムを作りたい、ではなく「今この仕事が困っている」から相談できます。
TIFG / TECHNO VILLAGE INNOVATION FORGE
地方に、
実装できる技術チームを。
地元の技術者。世界の技術者。現場へ入るFDE。
AI前提で仕事を再設計し、使われるところまでつくる。