METHOD
AI で作業の層を薄くし、生まれた余白をお客様と分け合う。費用や納期、提案の質として返していく、Greria の仕事の進め方です。
仕事は、企画の核と、それを囲む層でできている
仕事の真ん中には、何をつくるか、どう判断するか、という核があります。そのまわりに、設計やデザイン、手を動かす作業、結果を読む分析が重なっている。これが、私たちの仕事のとらえ方です。
これまで、時間の大半はこの層に取られてきました。考える時間は、いつも作業の残りでした。
AI と自動化で、層は薄くできます。設計の下書き、実装、バナー、集計、レポート。どれも、AI に任せられる部分があります。ただし、核は人のままです。何をつくり、何をやめるかは、人が決めます。
層が薄くなって残った時間とゆとり。それが、私たちの言う余白（Margin）です。
余白は、お客様と分け合う
生まれた余白を、私たちの利益だけにはしません。案件に応じて、同じ予算で対応できる範囲を広げる、納期を短くする、費用を抑える、といった形でお客様に返します。同時に、私たち自身が考えるためにも使います。次の提案を深める、品質を上げる、お客様と話す。その時間が、提案と判断の質を上げます。
安くするために必要な作業を削るのではなく、AI で作業そのものを減らし、生まれた余白を分け合う。この順番が、Greria のやり方です。
判断は人、作業は AI
案件の各工程で、業務の内容や、情報をどこまで扱えるかの条件に応じて AI を使います。ただし、AI に丸ごと任せる工程はありません。どの工程も、同じ形で回しています。
調査は AI がする。その結果を読んで、何をするかを決め、指示を出すのは人。作業は AI がする。できたものを見て、採用するか、直すか、やめるかを決めるのは人。
このループを短く何度も回すのが、私たちの仕事の進め方です。AI の速さは、判断の回数を増やし、早い段階で直すために使います。
型は一つ、それぞれの仕事へ広げていく
「核を残して層を薄くし、余白を分け合う」という型は、開発だけのものではありません。同じ型が、仕事ごとに層の名前を変えて派生していきます。私たちはこれを横展（横展開）の思想と呼んでいます。いまは開発、クリエイティブ、メディア運営、運用・レポーティングに取り入れています。
設計・実装・テスト
開発
AI が設計書の下書き、実装、テストコード、関連文書の作成を担い、人が要件の整理、開発方式の選定、成果物のレビューをします。ベトナムの開発チームとも、この型を共有しています。
構成・制作・検証
クリエイティブ
AI がバナー、記事、提案資料の案出しと下書きを担い、人が方向性を決めて選びます。
知識の整理・記事の制作・反応の分析
メディア運営
自社の家庭菜園メディア Sofarm で実践している形です。AI が栽培情報の整理、記事の下書き、読者の反応の分析を担い、人が内容を確かめて、編集方針と次の記事のテーマを決めます。
集計・レポート・改善提案
運用・レポーティング
AI が集計、レポートの下書き、改善案の作成を担い、人が結果を読み取って、実施する施策を決めます。
派生先は、これからも増やしていきます。お客様の業種は EC、HR（人事）、農業、メディアとさまざまで、具体的な取り組みは事例ページで紹介しています。
AI は一つに頼らない。適材適所で組み合わせる
AI は、一つの製品に寄せません。いまは Claude Code を中心に、Codex や Gemini を組み合わせ、調査はこれ、コードのレビューはこれ、画像はこれ、と得意なところで使い分けています。道具は変わります。変わっても、判断は人、作業は AI、という型は変えません。開発だけでなく、調査も、提案資料も、この Web サイトの文章も、同じやり方で進めています。
毎日自分たちで使っているからこそ、AI に任せられる作業と、人の確認や判断が要る作業を見極められます。ただし、お客様に同じ環境をそのまま勧めることはしません。お客様の業務や利用環境に合う形として、Dify（AI アプリを構築するツール）や Copilot などでの導入を提案し、定着まで伴走します。
ベトナムの開発チームと、AI で組む
開発では、ベトナムのパートナー Kaitech と連携しています。日本語で仕様の調整や連絡を担うブリッジエンジニアと、エンジニアのチームです。ハノイ工科大学出身のメンバーが多く、基礎学力と開発力に信頼を置いています。
国内のプロジェクトマネージャー（PM）が要件を整理し、Figma や Backlog といったツール上の情報と設計書でチームに共有します。その設計書や作業指示の下書きは AI がつくり、PM が仕様の抜けや曖昧な表現を直してからチームに渡します。品質管理は PM が主導し、人の確認に加えて、AI を使ったレビューとテストを行います。
ベトナム側のエンジニアにも、AI を日常的に使ってもらっています。日本側とベトナム側で進め方を揃え、双方で AI を使うことで、仕様確認の往復と手戻りが減り、開発の速度が上がりました。エンジニアのコストと開発工数の両方を抑えられているのは、優秀なチームと AI の組み合わせがあるからです。
数字で見る
−30%以上
作業工数
−20%以上
着手から納品までの期間
私たちが担当した案件で、AI を前提にした体制に切り替える前（2025年）と比べると、作業工数を30%以上削減し、着手から納品までの期間を20%以上短縮しました。数字は案件の条件によって変わります。
ただ、この数字は目的ではありません。効率化で生まれた余白を、お客様への還元と、提案や品質の向上に使います。
必要なものを見極め、つくらない選択も含めて考える。AI で作業を減らし、生まれた余白をお客様と分け合う。技術の進歩を、人の余白に変える。それが Greria の仕事の進め方です。