本格AI活用ガイド

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版株式会社リバースタジオ売上10-50億円の企業が “いますぐ・カンタンに” はじめられる事例集低コスト・短期間でスタート

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 2 目次はじめに 03 活用事例 04
議事録自動作成 05 提案資料たたき台作成 06 官公庁からの告示通達の自動検知 07 経営会議のための自動レポート作成 08 シフト自動作成 09 工業規格の更新・廃止の管理 10 広報・PR文書の自動レビュー 11 契約書レビュー・リスク抽出 12 不具合報告・品質チェック 13 営業リストの作成 14 問い合わせ対応チャットBot 15 ECサイトにおける検索精度の改善 16 店舗現場の顧客体験と業務効率の改善 17 入札プロポーザルの自動作成・チェック 18 AI導入の方法 19 株式会社リバースタジオ企業概要 22

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 3 はじめに Chat GPT などの登場によって、日本中で AI
活用が進んでいます。しかし、企業の現場で「成果を生み出しているAI 活用」は、ごく一部に留まっていることも事実です。「チャットでのアイデア出し」や「メール文面の下書き」だけでなく、AI は企業の生産性を劇的に高め、売上アップやコスト削減に寄与する可能性を秘めています。 AI は、自社の業務や課題に合わせて設計・導入することで、真価を発揮します。自社独自の業務フローやデータ、権限、現場の課題を深く理解した AI 導入こそが、成功の鍵です。本資料では、実際の事例にもとづいて「業務課題」と「AI 活用による成果」を整理しています。本資料をご覧くださった皆様にとって、貴社に最適な AI 活用の可能性を検討する一助となれば幸いです。株式会社リバースタジオ AI 推進事業部

活用事例 4 効率化売上・CX向上品質向上

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 AI を活用した議事録作成の導入により、会議の音声や配布資料、ホワイトボードの内容を統合し、要点・決定事項・ネクストアクション（担当者・期限）を含む、構造化された議事録が自動作成。議事録作成後には、Slack や Teams、共有ファイルなどに自動連携され、プロジェクト管理ツールやカレ
ンダーへの登録も同時実行。会議後の事務処理時間の大幅短縮や、生産性の大幅アップが実現されました。 5 AI による議事録の自動作成業種・部署 • 議事録作成が5分に短縮、分析や調査に注力（週3回の会議で、月5時間以上を削減） • ホワイトボードのテキスト化やサマリー作成もすべて自動化 • 記録の質が安定し、意思決定のスピード向上成果導入難易度課題 Zoom、Microsoft Teams などの議事録機能を活用しつつ、業界独自の専門用語を辞書化して、精度を向上。さらにホワイトボードのテキスト化も組み合わせ、企業に最適化した議事録サービスを構築。低 • 会議後、議事録をまとめる作業に毎回30分以上かかる • 書き方のフォーマットや粒度が従業員によって異なる • 議事録共有が遅れ、次の行動策定や関係者への共有に時間がかかる効率化品質向上売上・CX向上全業種

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 AI は、他社での成功事例や業界動向も調査。「なぜ今この提案が必要なのか」というロジックの構築から、想定質問および回答案、関係者がイメージしやすいプロトタイプ生成まで幅広く支援。資料作成完了後は CRM やプロジェクト管理ツール、承認フローへの自動連携により、提案から業務推進ま
で一気通貫で効率化が実現されました。 6 提案資料たたき台作成業種・部署 • 初期段階から完成度の高い資料が揃うため、検討会・稟議・経営会議の準備不可が軽減 • 過去の成功事例やナレッジの再利用が進み、知見の属人かが解消 • 業界の最新情報も自動反映され、常に最新・最適な内容での資料作成が実現成果導入難易度課題目的・要件を AI に指示することで、過去事例や議事録データベースと連携し、自社テンプレートに合わせた提案資料のたたき台を自動生成。営業では顧客情報、製造では現行システム設計図と連携し、各部門の業務に即した資料を作成し、業務効率化を実現。低 • 担当者のスキルによって完成度に差が出る • 社内の成功事例が活用されず類似案件も一から作成 • 既存の AI では自社情報や業界知識を反映できず手作業による修正が多い効率化品質向上売上・CX向上全業種

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 AIは各省庁・自治体・審議会の通達やQ&A草案を継続的に収集し、条項ごとに法的拘束力レベルや施行時期、改訂背景までを体系的に整理。分析結果は、契約・品質保証・製造・営業など自動でマッピングされ、各部門が取るべき実務アクションを提示。これにより、告示通達 → 影響範囲 →
対応策という一連の判断プロセスが自動化・標準化され、初動対応の遅れや判断のばらつきが発生しない体制を実現しました。 7 業種・部署 • 通達を1時間以内に自動で検知し重要度・法的拘束力・対応期限をスコア化してアラート • 審議会資料・パブコメ・Q&A草案も解析対象とし、将来的な精度変更の兆候を事前予測 • 通達内容を自社情報を突合し、影響範囲と対応するべきアクションを自動で可視化成果導入難易度課題国・自治体・監督官庁が発信する法令改正・審議会・パブリックコメント情報などをAI が常時モニタリングし、膨大な行政情報の中から自社に関連のある情報のみを収集・要約して担当者へ通知。法令対応・事業方針策定のスピードを高めました。低 • 通知・通達の掲載先が省庁・自治体・審議会など複数に分散し、網羅的な情報収集が困難 • 情報の更新確認が人手頼みで、検知漏れや対応遅延によるコンプラリスク発生 • 通達文書の法的意味や影響範囲の判断が属人的で、社内共有・対応判断に時間がかかる効率化品質向上売上・CX向上全業種官公庁からの告示通達の自動検知

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 AI は、社内データ連携に加え、競合 IR やプレスリリース、業界レポートを自動検知・データベース化し、重要情報の抽出や業界平均売上などのデータを正規化。自社との比較グラフや市場動向を踏まえた分析レポートを生成可能に。こうして得られたレポートは、経営会議向け資料に限らず、中期経営計画や
IR・有報、採用広報といった外部向け資料の基盤となり、社内外の戦略策定や情報共有に幅広く活用。 8 業種・部署 • 各部門担当者による記入・転記作業がゼロになり準備時間が大幅削減 • 実績データをもとに、時系列比較と部門を横断した KPI の連動性を AI が自動で分析 • 外部環境を踏まえたインサイトにより戦略オプションの検討がより高精度に成果導入難易度課題 AI と基幹システムを連携し、売上・経費・人員構成などの社内数値データを自動抽出・グラフ作成。過去データとの比較分析や外部環境要因との統合分析をレポート化し、自社フォーマットに最適化された部門別レポートの作成までを実現。中 • 各部門から必要なデータや情報を収集するのに時間と手間がかかっている • レポートの内容が数値実績の共有にとどまり、経営視点の示唆が得られない • 自社動向に加え外部環境や競合動向を踏まえた戦略的なインサイトの導出が困難効率化品質向上売上・CX向上全業種経営会議のための自動レポート作成

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版従業員の配置履歴やシフト頻度を AI によって分析し、業務習熟度やスキル獲得スピードを推定。将来的なリーダー候補の選出や教育計画の立案として活用。さらに、欠員頻度や応援要請、単発バイトの利用タイミングを分析し、人員不足が発生しやすい職種・時間帯・拠点を特定。採用が本当に必要なポジションや時間帯・時期を明確化し、採用計画の精度向上を実現しました。
9 業種・部署 • カレンダー連携や過去の申請記録から AI が従業員へシフト希望を提案し入力作業を最小化 • 天気・周辺イベント・予約状況などの要因を考慮し来客予測に基づいたシフトを提案 • 従業員のスキル・習熟度を踏まえて配置を最適化し教育計画・採用戦略の提案も実施成果導入難易度課題 AI を活用した自社独自のシフト作成ツールにより、勤務条件・需要予測などを踏まえた最適なシフトを自動で生成。従業員のスキルや習熟度に応じた配置を行うことで、日々の業務効率だけでなく、中長期的な育成・採用戦略にも直結するシフト運用を実現。中 • 勤務条件やシフト希望の入力作業が手間 • 来店数や天候などの需要予測と連動せず人員配置に過不足が生じる • 従業員スキルや教育状況を反映できず人材育成の検討は依然として手作業に依存人事効率化品質向上売上・CX向上シフト自動作成

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 AIは、自社製品のBOM、設計仕様書、適合宣言書（DoC）、試験成績書、認証ドキュメント等を横断的に解析し、改訂条項との照合により影響を受ける構成要素・設計要件・工程を自動特定。各要求条項に対して必要となる是正アクション（追加試験・再認証・手順書および作業標準の改訂・教育記録の更新等）を具体的に提示し、関係部門へ自動通知。これにより迅速な対応体制を実現しました。 10 業種
・部署 • 複数の規格サイトの更新状況を一元管理し、担当者の定期チェック工数を削減 • 更新内容から関連製品の試験成績や設計図書等の証跡を収集・紐付けし分析内容を提示 • 製品開発・品質・法務・営業など複数部門が同一データを共有し、同時並行で準備可能に成果導入難易度課題複数の国際・国内工業規格サイトをAIが常時モニタリングし、自動で更新情報を検知。更新内容の抽出と影響分析を自動化し、自社製品・プロジェクトへの該当範囲や対応方針の提案について、関連部門へ自動通知される仕組みを構築。中 • 担当者が手動で定期チェックしており、属人的・断片的で情報の抜け漏れリスクがある • 更新情報から影響のある製品・設計を分析するのに時間がかかる • 規格対応の遅れが法規制違反や製品不適合リスクへつながる製造工業規格の更新・廃止の管理効率化品質向上売上・CX向上

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 AI レビューツールにより、NG 表現の検出、No.1 表記などの根拠確認、景表法リスクの自動判定、過去炎上事例や社会的文脈を踏まえたリスク検知を実行。挿入画像も類似度解析による盗用検知を実施。レビュー結果はリスクレベル・根拠・改善提案として自動レポート化され、承認者は最終判断のみで完了と
なり、部署間調整や差し戻しが大幅に減りました。 11 業種・部署 • レビューの一次チェックを自動化し、公開までの時間を短縮 • 法的リスクや不適切表現を検知し、コンプライアンス対応を強化 • トンマナや表記を統一し、ブランドイメージの一貫性を確保成果導入難易度課題原稿を AI レビューツールに入力すると、法令遵守やブランドガイドラインへの適合性を自動で判定。法務・事業部・経営陣など関係各所へ自動で通知し、フィードバックを反映した原稿も自動生成。広報業務の品質向上と承認フローの効率化を実現。中 • 複数部門のレビューで時間がかかり、情報発信が遅れていた • 法規制や権利確認が属人化し、見落としのリスクがあった • スタイルや表記がばらつき、ブランドの一貫性が崩れていた広報・PR 効率化品質向上売上・CX向上広報・PR文書の自動レビュー

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版新規契約時はもちろん、既存契約管理も AI を用いて効率化を実施。契約書は構造化してデータベース化し、必要情報を迅速に参照可能に。契約期間や更新時期に応じて自動的に再レビューを行い、最新の法規制や自社レギュレーションとの整合性を自動チェック。契約実態との乖離や再交渉が必要な箇所を可視化し、継続的なリスク管理と最適な契約運用を実現しました。
12 業種・部署 • 契約レビュープロセス全体の自動化により、レビュー時間を大幅削減 • 法務部門の工数削減と属人性が解消 • 経営部門は契約ポートフォリオ全体の健全性・リスク傾向を把握可能に成果導入難易度課題過去の契約事例や自社レギュレーションを学習させた AI ツールに契約書をアップロードすることで、重要条項の自動抽出、基準逸脱箇所の特定、推奨修正案の提示を自動で実施。承認フロー・電子署名との連携により、一次確認工数の大幅削減を実現。中 • 契約書が長文で重要な条項を見落としやすい • 専門知識を持つ法務担当者への依存度が高く、レビュー待ちによるボトルネックが顕在化 • 法改正や規制変更対応が後手にまわり既存契約の継続リスクやコンプラ違反の懸念が発生広報・PR 効率化品質向上売上・CX向上契約書レビュー・リスク抽出

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版過去の不具合事例や他拠点データとの詳細照合により AI が原因候補と最適な是正策を自動提示。報告内容は関係部署に即時共有され、現場でもタブレットで確認可能に。さらに蓄積された品質データを活用し、生産設計・設備投資・人員配置といった戦略的意思決定を支援。品質対応が、企業全体の戦略的生産マネジメントにおける意思決定ソースとして活用されるようになり、生産性向上を実現しました。
13 業種・部署 • 不具合検知から是正までが自律的に実行され、品質課題に対する先手対応が可能に • 品質安定化により人員配置最適化とコスト構造を改善 • 品質データを基点に生産設計や投資判断がデータドリブン化成果導入難易度課題既存カメラ・センサーの検知情報と AI が連携し、不具合の発見・共有はもちろん、分析から再発防止策までの一連の品質管理プロセスを自動化。不具合発生による再検査やライン停止が減少し、品質安定化によって生産性向上を実現。中 • カメラやセンサーで不具合は検知できるが、原因分析は人が別途対応している • フォーマットはあるが、入力内容が煩雑で人によって品質がばらつく • 報告が遅れることで改善の着手も遅くなりがち品質管理効率化品質向上売上・CX向上不具合報告・品質チェック

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版営業リストの作成 AIが失注・成約理由を議事録・メール・チャットから自動抽出・分析し、記録工数ゼロでCRMにログ化。属人的な記憶や記録に依存しない営業ナレッジの継続更新を実現。過去データによる勝ち筋パターン可視化と、顧客の人事異動・ニュース・事業方針変更などの外部シグナル統合により、最適な接触タイミングと提案根拠を自動提示。これにより、営業活動の質向上と受注確度の飛躍的改善につながりました。 14
業種・部署 • 欠損・重複・表記ゆれをAIが自動補完・整形し、統一フォーマットで全社共有が可能に • 外部データとの自動照合により情報が自動でアップデートされ、リストの陳腐化を防止 • 顧客情報が各ツールと連携し、施策配信から営業・CSまで一貫運用可能に成果導入難易度課題 CRM や商談履歴、問い合わせ記録、オンライン上に存在する新しい企業情報・IR など複数のソースと AI が連携し、顧客データの収集・統合・分析を自動化しました。営業先の優先順位付けやリスト作成の精度が向上し、業務効率と成果の双方が改善しました。高 • 営業データが各担当者に分散し、表記ゆれ・欠損・重複により活用が困難 • 顧客の優先順位が判断しにくい • データが共有・連携されず、営業・マーケ・CSなど部門間の連携が不十分営業効率化品質向上売上・CX向上

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版問い合わせ対応チャットBot AIは、人的判断が必要な問い合わせを履歴付きで担当者へ自動引き継ぎし、タスクとして通知。進捗管理やリマインドも自動化し、対応漏れを防ぎます。対応内容は自動でデータベース化され、未解決領域や顧客の関心を可視化。詳細な要望は関連部門へ自動共有され、事業戦略や製品改善に活用されます。この仕組みは社内問い合わせにも応用でき、社内外のナレッジ共有と業務効率化を同時に実現しました。 15
業種・部署 • 文脈理解により複雑な問い合わせにも即時対応が可能になり、顧客満足度が向上 • 多言語対応や音声入力にも対応し、グローバル展開にも適応 • 問い合わせ内容を課題抽出や製品改善・施策立案のアイデアとして活用可能に成果導入難易度課題 AI を用いた問い合わせ対応チャット Bot の導入により、従来の FAQ で対応しきれなかった顧客の曖昧なニーズを理解し、契約状況や利用環境、過去履歴などを踏まえて最適な回答を自動生成。これにより、対応スピードと顧客体験が向上しました。高 • 問い合わせ対応が属人化し、回答品質や対応スピードにばらつきがある • 既存チャット Bot は定型対応しかできず、顧客の多様な表現や複雑な意図を理解できない • 問い合わせ履歴や対応データが活用されず、製品改善やマーケ戦略に活かせていなかった CX 効率化品質向上売上・CX向上

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 ECサイトにおける検索精度の改善 AI は、検索ログや閲覧履歴、購買データ、離脱行動などを横断的に解析し、人気キーワードや新たな需要傾向を自動で検知。類似商品のレコメンドや在庫状況に応じた代替提案も行い、検索結果を販売機会の最大化につなげました。さらに、検索データから品揃え計画や在庫配分、仕入れ戦略、セール企画へのインサイトを提示し、顧客の潜在ニーズを先取りした戦略的な商品展開と収益最大化を実現しました。
16 業種・部署 • 検索結果の精度が向上し、商品詳細ページへの遷移率・購買率が改善 • 手作業の辞書登録が不要となり、運用コストを大幅削減 • 自社のECシステムに組み込むことが可能で大規模回収が不要に成果導入難易度課題自社 ECサイトの既存検索エンジンに AI を組み合わせることで、ユーザーの曖昧な表現や自然文入力、同義語・略語にも対応し、適切な商品候補を自動で提示可能に。検索結果にヒットせず取り逃していた販売機会を削減し、売上向上を実現しました。高 • 商品名と検索キーワードが一致しないと商品が見つからない • 類義語や略語への対応に手作業の辞書登録が必要 • 高度な検索機能を内製するには人材・時間・コストが見合わない小売効率化品質向上売上・CX向上

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版店舗現場の顧客体験と業務効率の改善 AIが音声・映像・POSデータを解析し、従来記録されずに失われていた「購入に至らなかった理由」「検討時の迷い」「質問傾向」などの顧客インサイトを抽出・構造化。これらのデータを基に本部のマーケティング施策や商品戦略への提案を自動生成し、商品企画・在庫構成の見直し・価格戦略・訴求内容の改善・接客スクリプトの最適化など、現場の声が反映された包括的な店舗運営改善を実現しました。 17
業種・部署 • 音声・映像・POS等を統合解析し、顧客行動・来店目的・滞留パターンを自動把握 • 解析結果をスタッフへの行動指示や棚配置・サイネージ更新等リアルタイムに反映 • 接客・販促・在庫配置の精度が向上し、CVR・購買単価・滞在時間の向上へ成果導入難易度課題店舗内のカメラ映像や音声、POS・在庫・天候のデータを AI が統合分析し、顧客属性・来店目的・滞留状況を自動把握。分析結果はスタッフ端末へ通知され、デジタルサイネージへの反映や棚造りの提案など、現場のアクションが最適化され売上向上を実現。高 • 顧客の「買わなかった理由」や生の声が記録・分析されず、商品改善につながらない • 店舗スタッフが接客中に得た情報を手入力する負担が大きく活用できない • データ分析が経営指標止まりで、現場のアクション改善につながっていない小売効率化品質向上売上・CX向上

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版入札プロポーザルの自動作成・チェック AI は、過去の受注・失注データをもとに自社で対応可能な類似案件を全国の入札ポータルサイトから自動収集・分類し、提案候補として提示。案件ごとの勝率や落札価格レンジから受注可能性スコアを算出し、優先度の高い案件を可視化。これまで対象外だった分野やエリアでも参入余地が明確になり、経営会議での検討テーマとして、新規事業開拓の議論が行われるようになりました。
18 業種・部署 • 仕様書を AI が読んで要点化。提案書の骨子と本文を自動生成し、作成時間を大幅短縮 • 要件との突合チェックを自動化。抜け漏れ・誤記を検知し、失注リスクを低減 • 過去の受注案件を学習して、組織ナレッジを反映。安定して高品質な提案を作成成果導入難易度課題 AI に入札案件の仕様書をインプットすると、学習済みの自社基準・過去受注実績・発注者フォーマットをもとに、入札プロポーザルと要件充足マトリクスを自動生成。担当者は内容確認と不足資料の準備などに集中でき、提案精度と受注率が向上しました。高 • 官公庁の入札は仕様書が膨大で読み込み・整合確認に膨大な工数がかかる • ヒューマンエラー（記載漏れ・誤記・添付不足）が失注や機会損失につながる • 品質が担当者の経験に依存。優れた過去提案の知見が組織で十分に再利用されていない全業種効率化品質向上売上・CX向上

AI 導入のポイントとステップ 19

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版現場の課題・悩みを深く理解することが出発点。 AI 導入を目的化するのではなく、課題にあわせた最適な AI
活用を目指すことが大切です。自社の業務や課題を出発点に 20 AI導入のポイント AI は様々な業種や事業で活用することが出来ますが、その導入を成功させるためには、以下のようなポイントがあります。どのような場合であっても「AI を導入すること」が目的になってはダメであり、「事業成果のための最適な方法として AI が導入されること」が大切です。 1 AI 導入3つのポイント AI には、すでに数多くのツールが存在。大規模予算でサービスをつくるのではなく、小さく始めて、社内浸透することが重要です。難易度の低い活用から “小さく始める” 2 AI 導入で忘れがちなことは、 KPI。必ずしも売上アップやコスト削減に限らずとも、優れた目標設定は優れた AI 活用に繋がります。具体的な成果をゴールに 3

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版社内主導でのプロジェクト発足または専門企業との協働を通じて、リスクを抑えながら着実に推進 21 AI導入のステップ
AI導入は、まず小規模に始めて効果を検証し、その成果を基に全社展開や横展開へと進めていきます。社内でプロジェクトチームを組成する場合もあれば、専門人材・外部パートナー企業と連携しながら進めるケースもあります。課題の特定プロトタイプの作成対象業務を特定検証本格導入・横展開効果検証・改善要件定義保守横展開運用 AI導入プロセスの全体像 • 現場の課題をヒアリング • 課題感が大きく成果が計りやすい領域からスタート • 2〜6週間で試作し効果とリスクを定量測定 • 実績データに基づき改善を繰り返し、実用性を高める • 現場に落しこみ日常業務へ定着 • 不具合分析や改善を継続 • 他部署・他領域へ展開する

本格 AI 活用ガイド 2025年09月版 22 おわりに AI の力を最大限に引き出すには、自社の課題に即した設計と段階的な導入が欠かせません。実務に合わせて柔軟に設計し、現場と価値を共創することで、確実な成果に繋がります。
株式会社リバースタジオが御社のAI導入をサポートします 1 専門人材による伴走経験豊富で信頼できるコンサルタントが、貴社に合ったAI活用について、ゼロから伴走し、貴社にとって最適な戦略を考えます。 2 課題の特定から導入まで一気通貫で支援 PoCで効果指標を実測し、継続可否を数値で判断できます。投資判断を客観的に行うことが可能です。 3 セキュリティリスクにも対応データ保護・権限管理・監査ログを前提に設計。社内規程や既存環境に適合した安全な構成を提案します。

株式会社リバースタジオ企業概要

24 社名株式会社リバースタジオ事業内容ニュース解説サイト The HEADLINE、情報収集サービス Station の開発・運営など創業
2020年10月（2022年1月事業開始）取締役石田健、桂大介従業員 10 名（業務委託など含む）所在地〒106-0032 東京都港区六本木七丁目15-7 新六本木ビル810 企業概要

25 赤羽秀太 – 共同創業者早稲田大学政治経済学部卒業後、株式会社マイナースタジオの立ち上げに参画し、同社を東証プライム上場企業に売却。同企業のPMとして、大手食品メーカーや大手金融機関のマーケティング戦略やデジタル化プロジェクトなどを担当。その後、弊社の立ち上げに従事し、マーケティングなどを担当。2025年からはエンジニアリング領域を担当し、Station における AI 実
装などを中心として、自社のテクノロジー全般を所管する。石田健 – 代表取締役、共同創業者 2015年、創業した企業を株式会社メンバーズ（東証プライム）に売却後、同社子会社社長として、大手金融機関や大手クレジットカード企業、ヘルスケア企業などの DX 戦略や大規模開発プロジェクトなどを担当。2022年1月より、弊社を本格始動。日テレ系列『DayDay.』や『スッキリ』、TBS系列『サンデー・ジャポン』、テレビ朝日系列『ビートたけしのTVタックル』など多数出演。早稲田大学大学院政治学研究科修士課程修了(政治学)。投資家として、ANDART（買収済）や Saleshub、 GLIT、TigerLilyTokyo （買収済）などに出資。近著に『カウンターエリート』（文藝春秋、2025年）。創業者

26 水門菜花 – ディレクター 2023年、新卒で株式会社エブリーに入社し、Web User growth チームのプロダクトマネージャーとして従事。2024年、株式会社リバースタジオに入社し、情報活用サービスStationで、セールスおよびディレクターなどを担当。早稲田大学基幹理工学術院情報理工・通信専攻（修士）修了。JSAI2022人工知能学会発表。
金子侑輝 – リサーチャー 2023年、株式会社リバースタジオ入社。主にニュース解説メディア The HEADLINE で執筆・編集などを担当するほか、動画の企画・演出、ソリューション事業での調査・分析なども担当する。早稲田大学政治学研究科修士課程修了。関心領域は、政治哲学・西洋政治思想史・倫理学など。『カウンターエリート』（文藝春秋、2025年）の執筆協力。桜井健将 – シニアエンジニア新卒でパーソルキャリア株式会社に入社後、法人営業、社内SE、開発エンジニアとして勤務。その後、ウルシステムズ株式会社にて大手企業向けシステム開発プロジェクトに従事。2025年より株式会社リバースタジオに入社。情報活用サービスStationの開発・運用を担当し、インフラ整備から高度な検索サービスの実装まで幅広く手掛ける。主要メンバー

27 お問い合わせ連絡先担当者石田健 [email protected] 水門菜花 [email protected] メール
[email protected] 電話番号 050-3561-2655 URL https://liberstudio.jp/ 住所〒106-0032 東京都港区六本木七丁目15-7 新六本木ビル810 株式会社リバースタジオ

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