SoftBank World 2026・2026年7月14日基調講演
孫正義
「AIが仕事を奪うのではない。AIを使う企業が、AIを使わない企業から仕事を奪う」。2040年に100兆個のAIエージェントが働くと予測（※同氏の予測）。
COMPANY BRAIN
過去の見積もりが、
次の見積書を書く。 過去の見積もりが、次の見積書を書く。
カンパニーブレイン構築——会社に散らばる情報をAIが読める形に整え、見積書・提案資料・社内対応を任せられる基盤をつくります
どんなに賢いAIも、御社の値引きの基準も、過去の案件の経緯も知りません。知らない仕事は任せられません。任せられるかどうかは、モデルの賢さではなく、会社の情報が「AIの読める形」になっているかで決まります。
見積書エージェント
WHY NOW
「AIを使う企業が、AIを使わない企業から仕事を奪う」
2026年7月、ソフトバンクグループの孫正義会長はそう語りました。
Requests for Startups, Summer 2026
Y Combinator
社内に散らばる知識を構造化し、AIが実行できる形にする「カンパニーブレイン」を公募。
2025年12月
Foundation Capital
会社の「判断の記録」を残すContext Graphsを「AIの1兆ドル機会」と位置づけ。
2025年10月〜
OpenAI / Microsoft
ChatGPTに会社の情報を接続するCompany Knowledge、組織の仕事を学ぶWork IQを相次いで投入。
方向は決まりました。問いは「御社のAIは、御社の何を知っているか」です。
PROBLEM
会社の知が、任せられる形になっていない
PROBLEM 01
知見が、人の中にしかない
見積もりの根拠、段取り、顧客との経緯。辞められたら消える形で会社の知が保存されています。
PROBLEM 02
データはある。でもAIが読めない
紙・スキャンPDF・命名ばらばらのExcel・個人のメール。入れた道具が賢くならないのは、渡せる形になっていないからです。
PROBLEM 03
同じ質問に、何度も答えている
ベテランと社長に質問が集中し、新しい仕事の時間が削られていきます。
WHAT IS COMPANY BRAIN
カンパニーブレインとは
カンパニーブレインは、会社に散らばる情報を、AIが業務で使える形に整えた「会社の知の基盤」です。
紙・Excel・メール・人の頭の中にある知識を集め、整理と更新のルールごと設計します。
AIはそこを参照して、見積書や提案資料などのドラフトをつくります。
概念の詳しい解説は記事「カンパニーブレインとは」へ
PROCESS
1業務から始め、使いながら育てる
- 01
データ整備診断（無料）
何がどこにどんな形であるか、どの業務から任せられるかを診断し、整備の設計図を出します。
- 02
基盤構築＋最初のひと業務
見積書ドラフトなど、効果の見えやすい1業務から。格納すればAIが読める形になる仕組みまで含めて構築します。
- 03
月額運用
新しい情報の取り込み・整形・回答品質の改善・モデル更新への追従。使うほど賢くなる状態を保ちます。
OUR PRACTICE
私たちの実践
私たち自身が、カンパニーブレインで経営しています
全会議の議事録・判断の理由・ノウハウをAIが読める形で蓄積し、見積もり・資料作成・記事制作までAIに任せる運用を毎日回しています。本LPの構成案も、その基盤の上で作られました。
TEAM
設計と運用は、この2人が伴走します
経営の視点と現場の実装をつなぎ、最初の診断から運用改善まで一緒に進めます。
池田 哲郎
代表取締役
金融機関出身の経営メンバーとして、どの業務から任せると投資対効果が立つかを数字で設計します。
今村 龍太郎
取締役COO
現場を経験したAIエンジニアとして、データ整備から構築・運用までを担います。散らかったままのデータから始めるのが前提です。
PRICING
料金
| プラン | 内容 | 料金 |
|---|---|---|
| カンパニーブレイン構築 | 診断→設計→基盤＋最初の1業務まで | 個別見積（診断のうえ提示） |
| 月額運用 | データ取り込み・整形・品質改善・月次レポート | 月額制 |
一度に全社分を作る必要はありません。1業務から始めて、同じ基盤に足していく設計です。
FAQ
よくあるご質問
データが散らかったままでも相談できますか。
はい、散らかっているのが前提です。診断では、何がどこにどんな形であるかを棚卸しするところから始めます。
入れた情報がAIの学習に使われませんか。
学習への利用の扱いは、無料か有料かではなく、個人向けか法人向けかで異なります。個人向けは設定で学習への利用をオフにでき、法人向けは学習に使わないのが一般的です。加えて、顧客の個人情報や未公開の金額など「入れない情報」を決める運用ルールも設計に含めます。
社内wikiやNotionと何が違いますか。
人が読むための置き場と、AIが業務で使うための形は別物です。既存のwikiはそのまま活かし、必要な情報をAIが参照できるように接続します。
ChatGPTにもメモリ機能がありますが。
個人の履歴の記憶と、会社の知の基盤は別物です。製品のメモリ機能は活用しつつ、会社側に正となる情報を持つことで、特定の製品だけに依存しない設計にします。
どのくらいの期間でできますか。
診断は数週間、最初の1業務は数ヶ月が目安です。一度にすべてを作らず、使える部分から段階的にリリースします。
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データ整備診断では、いまある情報を棚卸しし、どの業務から任せられるかを整理します。散らかったままの状態でご相談ください。初回診断は無料です。
お急ぎの場合は info@ai-advance.co.jp へ直接ご連絡ください