1円のAI投資も、
無駄にしない。

AI関連のコスト、出力品質、利用状況、撤退判断の根拠をまとめて管理します。
経営報告に必要な数字から、現場の運用ルールまで、同じ画面で扱えます。

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Coase
ダッシュボード
アクション 3
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評価
品質管理
個人情報管理
品質スコア
コスト
コスト分析
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連携
通知
ダッシュボード 目標・実績の俯瞰とポリシー定義 新規ポリシー
今月のコスト
¥443,750
+12.4% / 目標¥400K
品質スコア
92.4
+1.8 / 目標90以上
API利用量
171M
前月 142M
目標達成率
2 / 4
未達 2項目
目標 × 実績 2026年6月
月間コスト
超過
品質スコア
達成
応答時間
超過
ポリシーを自然言語で定義
「品質スコア90未満のリリースはブロック。コスト超過時は低コストモデルへ自動切替してください。」
エージェント稼働中 · 5 プロセス監視中 CPU 34% · GPU 65% · v0.3.0
AI活用で、こんな状況はありませんか

導入は進んだ。けれど、
成果も品質も、説明しにくい。

四半期報告で「AIの成果」を聞かれても、出せる数字がない

経営層からのROI質問に、感覚値でしか答えられない。DX投資の正当性を、データで説明できない。

AIで作ったものを、そのまま顧客に出していいのか不安

誤回答・個人情報の混入・ハルシネーションが本番で発覚する。リリース前の品質ゲートが属人的で、QA工数が膨らみ続けている。

モデル変更のたび、検証データの準備で工数を取られる

コストを下げたくても、品質への影響を測る検証データを揃え直すのに時間がかかる。比較が終わる頃には新しいモデルが出ていて、判断が後手に回る。

誰も使っていないAI機能が、コストだけ食い続けている

リリース済みAIサービスの利用状況が見えず、撤退判断ができない。ポートフォリオが膨れ上がり、限られた予算の最適配分ができない。

こんな方へ

経営に説明し、現場で運用する。
両方を同じ画面で。

エンジニアにはダッシュボードと API、経営層には報告できる KPI、現場にはノーコードのルール定義を。

DX推進・経営企画

四半期ごとの経営報告で、AI投資のROIを説明する責任がある。削減・成果・撤退の根拠を、数字で持っておきたい。

→ 投資対効果と再配分提案を、報告資料の形で出力します

事業部・プロダクト責任者

AI機能の採算と品質に責任を持つが、いま動いているサービスのどれが価値を生んでいるか可視化できない。

→ 機能単位の継続価値スコアと撤退判断材料を提供

開発リーダー・QA

モデル変更のたびにテスト工数で開発が止まる。AIで作った成果物を、自信を持って顧客に出したい。

→ 自動評価とリリースゲートで、QA負荷を継続的に削減
提供機能

AI活用で起きる課題と、Coaseの対応

コスト管理、品質保証、エージェント監督、ポートフォリオ整理。
AI運用で生じる主要な課題に対し、Coaseがどう機能するかを示します。

コスト管理

AI関連コストが、想定以上に膨らんでいた

これまでの状況

AI機能を試験運用としていくつか立ち上げたが、ある月の請求書で予算を上回っていることに気づく。利用件数の増加、停止したつもりのPoCの課金継続、別部門での独自導入など、要因が後から判明する。月次の請求書を見るまで、変化に気づく仕組みがなかった。

Coaseの対応

機能単位のコスト推移と月末予測を日次で表示します。予算超過のペースを検知すると、原因の機能と共にSlackまたはメールで通知します。停止漏れのPoCや低利用機能も定期スキャンで検出し、リストアップします。

品質保証 / 開発・QA

品質チェックを、人手で続ける限界が見えていた

これまでの状況

AI出力の品質確認は、QAが定期的にサンプリングして目視で行ってきた。それでも個人情報の混入や応答品質の低下を見落とすことがあり、本番運用後に発覚するリスクが残る。モデル変更の際にも、検証データを揃え直す工数がかかり、改善サイクルが滞りがちだった。

Coaseの対応

出力品質をリアルタイムで評価し、個人情報や機密情報の検出時には自動で遮断します。品質スコア未達のリリースは本番に出す前にブロックします。モデル切替時には過去の本番リクエストを用いた評価で、別途検証データを準備する必要を減らせます。切替前の予想値と切替後の実測値を継続比較し、品質低下を検知した場合は自動でロールバックします。

エンジニア向けにはAPI・SDK・設定ファイルから定義でき、運用担当者は自然言語からも操作できます。

エージェント運用

複数のAIエージェントを、横断で監督する仕組みがなかった

これまでの状況

営業、カスタマーサクセス、分析など、複数のAIエージェントを業務に組み込んできた。それぞれが顧客と接し、提案を作り、データを動かしている。だが、各エージェントの判断や発言を継続的にレビューする仕組みは、個別のログ確認以上には整っていなかった。

Coaseの対応

エージェント横断の監視レイヤーとして動作します。各エージェントの意思決定、発言、実行を継続的にレビューし、逸脱やコンプライアンス違反は即時通知します。重要な実行には承認フローを挟み、人が最終判断できる構成にすることも可能です。

営業AI
CS AI
分析AI
→
Coase 監視レイヤー
→
通知
承認 / 差戻し
監査ログ
経営報告 / ポートフォリオ管理

どの機能が成果を出しているかを、把握できていなかった

これまでの状況

社内で複数のAI機能をリリースしてきたが、それぞれの貢献度や利用状況の全体像は把握できていなかった。経営層への報告や撤退判断の場面で、根拠となる数字を揃えにくく、予算配分の議論が進めにくいことがあった。

Coaseの対応

機能単位の継続価値スコアと利用状況を可視化します。低利用や休眠状態の機能を定期的に検出し、撤退判断の数値根拠を提供します。経営層への四半期報告フォーマットも出力可能で、削減した予算の再配分先までセットで提示します。事業ステージや業種に応じて、追跡すべき指標のレコメンドも行います。

対応モデル・基盤

主要モデル・主要クラウドに横断対応

提供元の異なるLLMや、複数のクラウド環境にまたがる利用状況を、同じ基準でまとめて管理できます。

OpenAI Anthropic Google AWS Bedrock Azure OpenAI Vertex AI 自社LLM / オンプレ
音声AI(Retell / Vapi 等)、自律エージェントフレームワークも統合対象です。
提供形態

プランは準備中です

組織規模や運用フェーズに合わせた提供形態を検討しています。
詳細が決まり次第、お知らせいたします。

Coming Soon 最新情報はウェイティングリストにご登録いただいた方へ優先的にお知らせします。
選ばれる理由

Coaseが選ばれる3つの理由

1

経営報告と現場運用を、同じ基盤で

コスト削減だけでなく、四半期報告に出せる投資対効果、撤退判断、再配分案までを同じプラットフォームで扱えます。DX投資の説明と日々の運用を、別々のツールに分散させずに済みます。

2

AI出力の品質を継続的に担保

個人情報の混入、ハルシネーション、品質スコア未達のリリースを本番前にブロックします。人手で行っていた品質チェックを、プロダクトの仕組みとして組み込めます。

3

経営目標と紐付いた提案

目標利益率、予算、撤退基準を設定すると、再配分先まで含めた具体的なアクションが提案されます。ROIの根拠が揃わず議論が止まる、という状況を減らせます。

Coaseがない場合

今、この領域に専用ツールはない

多くの現場では、汎用ツールの組み合わせと手作業でAI活用を管理しています。
Coaseなら、監視や最適化のルールを日本語で書くだけ。あとは自動で実行されます。

領域
現状
Coase
経営報告
スプレッドシートで毎四半期、手作業で集計
経営報告フォーマットを自動生成・ROIを継続測定
品質保証
QAが個別にレビュー、本番で初めて問題が発覚
品質スコア・PII・ハルシ検出を本番前に自動ブロック
コスト把握
クラウド請求書とスプレッドシートで月次集計
使うたびに自動集計、機能単位で即時可視化
最適化
手動でモデル比較・切替後の検証が困難
品質を担保した切替提案 + 予想値vs実測値で検証
再配分判断
削減分は単に予算カットで終わる
浮いた予算の次の投資先までセットでレコメンド
撤退判断
「使われていない機能」の特定が属人化
継続価値スコアで休眠サービスを自動検出
エージェント監視
エージェントの動作確認はログを目視
AIの「上司」として常時監督 + 異常を即時通知
ロードマップ

AIの運用にもっと余裕を

まず (MVP)、

AI品質保証レイヤー

本番リリース前の品質ゲート・PII検出・ハルシ評価を自動化。「顧客に出していいか」の判断を、QA工数を増やさずに担保します。

次に、

経営報告ダッシュボード

四半期報告に出せる投資対効果KPI、機能単位の継続価値スコア、撤退判断レポートを自動生成。「ROIが分からなくて稟議が通らない」を解消。

最終的に、

自動最適化と再配分の提案

品質を担保した上でのモデル切替提案、切替前後の自動比較、削減原資の次の投資先までレコメンド。提案のみ・半自動・完全自動をチームが選択。

よくあるご質問

FAQ

Claudeを業務で使っていますが、対応していますか？

はい。Coaseは Claude (Anthropic) を第一級の対応モデルとして設計しています。AWS Bedrock経由・直接API経由のどちらも統合可能で、他モデル(GPT/Gemini/自社LLM)と横断的にコスト・品質を比較できます。

セキュリティ要件が厳しいのですが、対応できますか？

お客様の環境内へのデプロイ、SSO、監査ログの完全保存などをご相談いただけます。データを社外に出さない構成も検討可能です。提供形態の詳細は準備中のため、個別にご相談ください。

成果報酬での契約はできますか？

削減実績や品質改善・ROI 改善の指標に紐付けた契約設計を、案件に応じてご相談いただけます。提供条件は準備中のため、ウェイティングリストからお問い合わせください。

モデル変更時のテストコストを本当に下げられますか？

過去30日の本番リクエストをサンプリングし、複数モデルの応答品質を自動比較する機能を提供します。テスト用データセットをイチから作る必要がなく、切替前(予想)と切替後(実測)を Coase 上で継続検証できます。

「個人情報流出」のような事故を防げますか？

AI出力に対する PII (個人情報) 検出、機密情報パターンマッチ、ハルシネーション評価をリアルタイムに行い、ポリシーに応じて遮断・通知・監査記録を自動実行します。重大事故が起きる前に検知することを目的とした品質ゲートを提供します。

導入にどれくらいの時間がかかりますか？

利用形態によって異なります。最短では初期設定後すぐに利用開始でき、専任チームによる目標設計・連携・品質基準のチューニングを含む導入の場合は 2〜4 週間が目安です。

既存の監視ツール (Datadog / Grafana 等) と併用できますか？

はい。Coaseは既存ツールを置き換えるものではなく、AI特有のガバナンス(コスト/品質/撤退判断)を上乗せします。既存ツールとのデータ連携・Webhook出力もサポートしています。

自動制御で予期しない停止が起きませんか？

すべてのポリシーは自然言語で定義され、承認フローも自由に設計できます。「レコメンドのみ」「承認後に実行」「完全自動」の3段階から選択可能。重要な切替には Slack/メールでの承認ステップを必ず挟む運用が標準です。

体験版利用受付中

ベータ期間中は全機能を無料でご利用いただけます。
ご登録いただいた方のフィードバックをもとに、製品を改善していきます。

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