Nyanta AI
中小企業の経営者・AI 推進担当の方へ
使われるAIを、
一緒につくる。
試作を渡して終わりではなく、現場の仕事の流れに載って毎日使われるまで、そしてご自身で直せるようになるまで、手を動かしながら一緒に進めます。
- 250万回+
- YouTube 累計再生数
- 著書2冊
- 技術評論社（Dify / Claude Code）
- 5社
- 継続支援中（伴走支援・開発・教材制作）
- Kaggle Expert
- ソロでメダル8枚（機械学習コンペ）
できること
研修より実装、納品より定着。
一番力になれるのは、現場の業務課題を AI で実際に解決することです。相談に乗るだけで終わらせず、どこを効率化すればいいかを業務の相談から一緒に考え、手を動かしてつくります。
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01
当てる場所を決める
業務を見せてもらい、AI で楽にできる箇所と、やる価値がある箇所を見極めます。できないことはできないと言い、効果が小さいことは勧めません。
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02
担当者と一緒につくる
業務に組み込む AI を、社内の担当の方が作り、私が横で指導します。詰まる部分だけ私が引き取ります。受託開発ではなく、作れる人を社内に残すための支援です。
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03
使われるまで、測って直す
作って終わりにしません。現場での使われ方を見て直し、精度は評価基準を先に決めて数値で追います。「良くなった気がする」では止めません。
実績
現場で使われるところまで、作ってきました。
製造業、税理士法人、教育、広告のデータ分析など、これまで幅広い業種で AI を現場に入れてきました。その中から、3つの事例を紹介します。
- 第3回の課題で、エラーが出ます
教材の該当箇所はこちらです。
解決しました教育事業者 ／ 開発・保守運用
受講生の質問に答えるAI
教材をもとに受講生の質問へ一次回答する仕組み。本番稼働中で、保守運用まで継続して担当しています。質問対応に1日3〜4時間かかっていたのが、1時間ほどになっています。
- 実績 予測 本番運用
製造業（前職） ／ 分析・モデル開発・本番導入
出荷量の需要予測
過去の出荷データから傾向を分析し、需要予測のモデルを開発して、本番運用まで持っていきました。人が予測していたときよりも、精度が上がりました。
- 所内データの置き場所を決めるClaude Code への指示書を整える業務を1つ選んで試す次回所員向けの使い方共有
税理士法人 ／ 導入支援
Claude Code の導入支援
所員の方が Claude Code で自分の業務を効率化できるよう、継続して支援しています。中心は使い方の説明よりも、所内のデータをどう整理して置けば AI が扱いやすくなるか、という土台の設計です。
発信
YouTube と書籍で、AI の使い方を発信しています。
YouTube「にゃんたのAIチャンネル」で AI 活用の解説を続けているほか、技術評論社から Claude Code と Dify の入門書を出しています。
