株式会社フライウィール - FLYWHEEL, Inc.

「データはあるのに使えない」日本企業の盲点──97%の企業が取り残されるAI革命の真実 | FastGrow

「AIを導入したのに、成果が出ない」 そんな声が、多くの日本企業の現場で聞かれるようになってきた。生成AIを導入する企業は増える一方で、データ活用で成果を出せている企業はわずか3%、言い換えれば97%は成果を出せていない。なぜ、ここまで“使いこなせていない”のだろうか？調査を進めると、そこには技術の問題ではなく、データを取り巻く「使えない状態」があった。部門ごとに構築された数百のデータベース...

製造業の非構造化データを AI-Ready に―― GENIAC の枠組みにおける「アドバイザリーボード」第 1 回本会合を開催しました | フライウィール

理学博士、月10万円からの再出発。応募1社で飛び込んだ元研究者が、入社半年で新人賞をつかむまで｜株式会社フライウィール 公式note

「入った理由と、出たくなった理由は、まったく同じなんだよ」 慣れない仕事が重なり、「もっと楽な仕事がしたい」とまでこぼしていたとき。ある人から聞いたこの話が、Yusung さんの仕事への向き合い方を変えました。 理学博士号を持つ元研究者で、エンジニアとしての最初の仕事は月10万円。約8年の経験を積んだのち、転職で応募したのはフライウィール1社だけ。入社から半年で全社横断の移行プロジェクトをほ...

フライウィール、農林水産省「AI ×『農山漁村』インパクト創出ソリューション実装プログラム」に選定 | フライウィール

サイレントデータ事故 - メルマガ「データの視点」第3回要約版｜株式会社フライウィール 公式note

こんにちは。フライウィールの Yuki です。 メルマガ「データの視点」の第3回で、私たちが「サイレントデータ事故」と呼んでいる現象について書きました。要点だけこちらでもご紹介します。 原因欄に日付が入っていた システムからエクスポートされた CSV を処理していたときのことです。ある行から先で、私たちのシステムが「原因欄の値が原因らしくない」というアラートを出し始めました。 ファイルを開い...

モデル乗り換え症候群 - メルマガ「データの視点」第2回要約版｜株式会社フライウィール 公式note

こんにちは。フライウィールの Yuki です。 メルマガ「データの視点」の第2回で、「モデル乗り換え症候群」について書きました。要点だけこちらでもご紹介します。 症状 社内文書を検索する AI を作ったのに、精度が伸びません。そこへ最新モデルが発表され、ベンチマークのスコアは前世代を大きく上回っています。乗り換えてみると、少し良くなった気がします。しかし数週間もすると、「やっぱり使えない」と...

「生成AIの壁は、モデルじゃない」Google・KPMG出身の二人が賭けた、名前のない市場｜株式会社フライウィール 公式note

「AI を賢くする前に、企業のデータを AI が理解できる状態にする必要がある」——いくつもの生成AI 案件で積み重なった違和感が、ひとつの仮説になった。その仮説を形にするために、部署ごと立ち上げてしまった人たちがいる。 完成されたプロダクトを「どう売るか」を磨くキャリアもあれば、まだ名前もない市場を「どう立ち上げるか」に挑むキャリアもある。この記事は、後者に身を置きたい人のための話だ。...

導入事例：株式会社デンソーテン | フライウィール

株式会社デンソーテンの導入事例。技術標準・設計文書をAIが正しく読み解けるよう「データのAI-Ready化」を実施し、生成AIの回答精度を49%から81%へ向上。情報検索の時間も約10分から1分未満に短縮した取り組みをインタビューでご紹介します。

ものづくり現場の「暗黙知」を AI とデータで解き明かす。フライウィール製造ソリューション推進部が挑む超上流DX｜株式会社フライウィール 公式note

こんにちは！フライウィール採用チームです。 フライウィールでは主に「プロダクト開発」と「ソリューション（プロフェッショナルサービス）」の2つの柱で事業を展開しています。 今回は、製造業特有のシビアな現場課題に向き合い、超上流から保守運用まで一貫した支援を行う「製造ソリューション推進部」の責任者・Hiroki さんにインタビューしました。 チームの強みや、泥臭く現場に潜り込むアプローチで「匠（...

「精度99%」の正体 - メルマガ「データの視点」第1回要約版｜株式会社フライウィール 公式note

こんにちは。フライウィールの Yuki です。 前職の Google Japan では APAC Analytical Lead として、データ分析・機械学習を活用したマーケティング戦略策定に従事し、現在はフライウィールでAI-Readyビジネス開発部を統括しています。 弊社のメルマガ「データの視点」の第1回で、AI 導入の商談によく出てくる「精度99%」という数字について書きました。フライ...

「優秀な人の競争社会」だと思ってた。新卒エンジニア2人が1年で知った、フライウィールの本当のフラットさ｜株式会社フライウィール 公式note

みなさんこんにちは！フライウィール採用チームです。 2025年4月、フライウィールに新卒エンジニアとして入社した Tomoaki さんと James さんにお話を伺いました。バックグラウンドも入社のきっかけも異なる2人が感じたフライウィールの魅力とは？ 入社前後のギャップ、技術的なチャレンジ、そしてこれからのキャリアビジョンについて、ざっくばらんに語ってもらいました。 インタビューを行ったの...

「合理的にはわかるが、腹落ちしない」を越える営業術―AI Value賞を受賞した BizDev が語る、AI活用の裏側｜株式会社フライウィール 公式note

「AI Value賞」を受賞し、現在は7月に新設された AI-Readyビジネス開発部に所属する Ryo さん。「怠け癖があるから AI に任せた」と語る彼の言葉の裏には、単に作業を省力化するだけでなく「無駄を削ぎ落として、本当に注力すべき仕事に時間を割く」という軸のぶれないビジネス思考と、現場が抱える「一番腹立たしい不満（ペイン）」にまっすぐ向き合うプロフェッショナルな姿勢がありました。 AI...

楽にならないソフトウェアづくりと、それを「リード」する技術 — Tech Lead の役割と必要なスキルとは（FW LEAP #1）｜株式会社フライウィール 公式note

みなさんこんにちは。フライウィールで Engineering Manager をしている Masaki です。 この note では、フライウィールのエンジニア向けリーダーシッププログラム「LEAP（Leadership Exploration And Practice）」について、シリーズでお届けしていきます。 第1回となる今回は、ソフトウェア開発における「楽にならない部分」がどこにあるの...

「何のために作るのか」をまず明確に。フラットな議論と誠実さで目指す、スケールする開発組織｜株式会社フライウィール 公式note

みなさんこんにちは！株式会社フライウィール採用チームです。 今回は、データソリューション統括本部のエンジニア統括部にて、チームマネージャーとして組織を牽引する Masaki さんにインタビューを行いました！ 国内大手 IT 企業からフライウィールへ参画した経緯、困難なプロジェクトを乗り越えたマネジメントの実践、そして開発組織の未来をどうスケールさせていくかまで、詳しくお話を伺いました。 ■...

第9回ものづくり戦略フォーラムin静岡｜現場改善ラボ

次の100年をつくる、浜松から考えるものづくり戦略。世界に冠たるものづくり企業を輩出してきた浜松・静岡は、「やらまいか精神」に象徴される挑戦と革新によって、日本の製造業を牽引してきました。しかし今、人手不足の常態化、サプライチェーンの変化、AI・デジタル技術の進展、脱炭素・EVシフトなど、産業を取り巻く環境は大きく変化しています。従来の成功モデルだけでは通用しない、「正解のない時代」が訪れて...

2026Q2 Demo Day イベントレポート：ぷよぷよ AI からエディタに住むペットまで、16のデモが詰まった2時間｜株式会社フライウィール 公式note

こんにちは。Data Scientist の Siwon です。 フライウィールでは年に3回、「Demo Day」という社内イベントを開催しています。業務も個人開発も関係なく、エンジニアやデータサイエンティストが「いま一番見せたいもの」を持ち寄る、技術とカルチャーの見本市のような時間です。 ▶︎ 2026Q1の様子は、こちらの記事からもご覧いただけます！ 2026Q1 Demo Day...

図面と約款を “読める AI” にする仕事 ─ 営業から転身、大阪から東京へ飛び込んだ新人賞エンジニアの6か月｜株式会社フライウィール 公式note

今回は、FY2026 Q1の新人賞を受賞した Ryotaro さんに、営業からエンジニアへとキャリアをシフトしてきた歩みと、入社6か月での挑戦について話を聞きました。 【Ryotaro プロフィール】 関西学院大学法学部を卒業後、建設機械業界向けの部品商社で海外営業と開発進捗管理を担当。その後 Web 系受託開発会社でエンジニアへ転身し、働きながらオンライン大学（University of...