株式会社Algomatic

Algomaticは「AIがもたらす、10年に一度の技術革命に懸ける。」をテーマに、2023年に創業しました。DMMグループからの20億円を原資に、創業からの3年間、複数の事業を同時多発的に立ち上げ、それぞれを独立した組織として育てながら急成長。50以上の事業を検証し、30以上のプロダクトをリリース、200社以上に伴走してきました。

このプロセスを経て確信したのは、AIツールの導入だけでは、企業の生産性は大きく変わらないということです。業務や組織の構造を変えないままAIツールだけが導入され、個人の仕事は楽になったのに、会社の成果にはつながらない。人件費の上にAIのコストが重なるだけの投資への幻滅が広がり、AIが一時的なトレンドとして消費されれば、労働人口が減り続けるこの国は今度こそ変わる機会を失う。

だからこそ私たちは、2026年6月からを第二創業期と位置づけ、3社体制への移行など経営体制を一新しました。

いま私たちが向き合っているのは、
「2026年のいま、ゼロから企業を創業するとしたら？」
という問いです。

会社には、ツールを入れ替えるだけでは変わらない土台があります。仕事の流れ、組織のかたち、システムの構造、そこに蓄積されたデータ。個々のAIツールがアプリケーションだとすれば、この土台はOSです。優れたAIも、人だけで働いていた時代のままの土台の上では力を発揮しきれません。私たちはこの土台を「企業OS」と呼び、それをつくり替えようとしています。

▌Vision｜AI革命で日本社会を変える
▌Mission｜AI時代の企業OSをつくる

事業もプロダクトも組織も経営も、すべてをAI時代の前提で設計する。この技術革命の中心に立ち、日本企業の変革を加速していきます。

業務・組織・システムを「企業OS」として位置づけ、その変革に伴走しています。

▌業務変革
ビジネス側と開発側の垣根なく顧客の現場に入り、業務プロセスそのものを再設計します。約1,500店舗の大手小売企業では、在庫調整業務の工数を75%削減し、店舗ごとにばらついていた仕事のやり方を標準化しました。

▌組織変革
AIが業務を担う前提で、組織の構成、人材の配置、育成のあり方を再設計します。AIで人を減らすための変革ではなく、任せられる仕事はAIに任せ、空いた人の力を人にしかできない価値づくりに振り向ける。組織戦略のコンサルティングからAI人材育成、配置シミュレーションまで、人と組織の可能性を生かすための変革です。

▌システム変革
まず自分たちの開発をAI前提に作り替え、そこで実証できた手法や基盤ごと、顧客のシステムと開発組織を変えていきます。顧客の現場で得た学びは、また自分たちの開発標準に還ってくる。自社での実践と顧客への展開を行き来させる、この循環がシステム変革の核です。

また、3つの変革はどれも、AIが会社を理解できるだけの情報の土台を必要とします。散在するデータとドキュメントになっていない現場の知見をつなぎ、AIが扱える形に整えるデータ基盤の構築も重要なテーマです。さらに、変革を安心して進めるためのAIガバナンス体制構築や、認証取得の支援も行っています。

こうしたドラスティックな変革を進める私たちのアプローチの一つが、「ネオ組織」です。既存組織の内側を少しずつ改善するのではなく、その隣にAIを前提とした数人規模の組織を立ち上げる。もし今、事業をゼロから立ち上げるとしたら、どのような組織にするか。その問いへの答えをネオ組織の中で純粋に形にし、小規模なトライアンドエラーでリスクを抑えながら成功パターンを確立する。そのうえで、既存組織から徐々に人材を移行させ、仕組みを組織全体へ展開していく。こうして、10年かかる企業変革を1〜2年に圧縮していきます。

AIによって、コードを書くコストは下がり続けています。この変化を、私たちは開発組織の前提に置きました。目指すのは、作る速さが考える速さに追いつく開発です。文書で仕様を固めてから作るのではなく、動くモックを作り、それを触りながら仕様を固めていく。要件定義に手間をかける分、設計以降の手戻りが減り、ある大規模開発では実装フェーズの期間が半分になりました。実装を待つ時間が縮んだ分、開発のボトルネックは、何を作るべきかを決めることに移ります。

AIは増幅器であり、個人がどれだけ速くなっても、プロセスと組織が古いままではチームの成果は伸びません。コーディングにとどまらず、要件定義の自動化、会議内容をすべてデータベース化してAIから引き出す仕組み、プロジェクトマネジメントのAI化。開発プロセスの端から端までを対象に、これからのAI駆動開発をリードする開発組織でありたいと考えています。Claude Code、Cursor、Codexといったコーディングエージェントの活用を大前提に、AIの利用には惜しみなく投資しています。

こうした環境でエンジニアに求められるのは、書く力よりも、決める力と決めたことに責任を負う意思です。AIがいくらでもコードと選択肢を出す時代に、何を良しとするかの基準を自分の中に持てているか。いまのシステムを自分ならどう作り直すか、どの技術をなぜ選ぶのかを、自分の意図で語れるか。担当を限定するのではなく、得意な領域を起点に、開発者がユーザーの代理人として、要件の対話からリリース、運用までを一気通貫で担う。AIが最適でない場面では使わない判断も含めて、AIを目的化しないことが、私たちの考えるAIネイティブです。