サービスを見る
About · 電脳技巧集団（AI職人ギルド）

言語化できるものは、
全て作る。

私たちは、AIを使いこなす開発者とデザイナーのAI職人ギルド。設計から実装、検証まで——すべてをAIで一気通貫。 高品質・即納期・低価格を、同時に成立させます。そして何より、価格も、つくり方も、隠さない。

88.6%

SWE-bench Verified で、トップAIは実在バグの約9割を自力修正できる時代（Opus 4.8＝88.6%）。その実力を、まるごと制作に注ぐ。

つくれるものの限界を、言葉の限界まで広げる。

理念 · WHY WE EXIST

時間ではなく、成果物に値段をつける。

日本のソフトウェア開発は、長く「人数 × 時間」で値段が決まってきました。けれど、お客様が本当に欲しいのは時間ではなく、動くもの——成果物です。 価値と支払いがずれている。しかも、その内訳は「一式」という言葉の裏に隠れている。

約4割
が多重下請けの中間マージンに消える
年12兆円
レガシー放置による損失（2025〜2030・最大）
79万人
2030年のIT人材不足（最大）

だから私たちは、この構造そのものをやめました。課金するのは「投入した時間」ではなく、「成果物を完成させる責任」に対して。 そして、透明であること自体を商品にします。何に・いくら・なぜ掛かるのかを分解して見せる——それが、私たちの一番の差別化です。

取引方法 · HOW WE DIFFER

成果物 × 定価 ＋ AI実費。
見積りに“一式”はありません。

私たちの見積りは、2階建てです。工程別の作業量、API実費、外部連携の本数、データ整備の要否——内訳はすべて開示します。 専用ダッシュボードには、AI実費メーターも表示します。

① 制作費
成果物ごとの定価メニュー化・固定。何をいくらで作るかを先に決める。
② AI実費
マージンを載せず、実費のままパススルーLP制作1件のAI実費は 約¥1,000 前後。定価に対しては誤差のような額ですが、それでも開示します。
算出根拠
従来人数 × 時間（成果と非連動）
CAG成果物ベースの定価 ＋ AI実費パススルー
内訳
従来「◯◯一式」＝ブラックボックス
CAG工程・件数・API実費まで全開示
体制
従来多重下請け・分業
CAGAI駆動職人が一気通貫、人は最終確認と折衝
中間マージン
従来各下請け層で中抜き
CAG中間マージンゼロ

原価を下げられたら、その分はそのままお客様に返す。安くする努力が、そのまま信頼の証明になる——それが、私たちの取引です。（AI受託の見積りは、同じ要件でも会社によって桁が変わるほど開きが出る世界。だからこそ「分解して見せる」ことが武器になる。）

AIドリブン · AI-FIRST CLIENT WORK

一次対応はAI、最終判断は人間。
だから、速くて・24時間・その分安い。

入口（受注）：HP・LPに常駐するエージェントが、24時間待たせません。伴走（運用）：案件ごとに専用ダッシュボードのエージェントが付き、やり取りの文脈を覚え続けます。関係が続くほど、精度が上がる。

人間の平均初動
約42時間
5分以内の接触なら 商談化
約21倍
88.6%SWE-bench Verified
実在OSSの本物のバグ500件・Opus 4.8
30%超

Googleの新規コードがAI生成

最大10倍

デザイン生産性の向上事例

全工程

開発もデザインも、AIで回す

AIが一次対応を肩代わりするから、速くて、24時間動いて、その分コストも下げられる。下げた分は、パススルーでお返しします。

体制 · THE GUILD

少数精鋭 × AI。それが、等身大の私たち。

甲斐ショウジ主宰 · FOUNDER

甲斐ショウジKai Shoji

主宰は 甲斐ショウジ（実名）——合同会社ATKの CAIO（最高AI責任者）。20年超のIT事業経験を持ち、複数のAI企業でCAIOを務め、100以上のAIプロダクト開発を指揮してきました。透明性と「最終判断は人間（HITL）」の責任を負う、顔の見える人物です。 制作を担うのは、専門領域を分けた職人たち。プライバシーを尊重してハンドルネームで活動していますが、全員が実在し、アバターで顔を見せています。

私たちは「大人数」を売りにしません。今いる少数精鋭 × AI駆動で、早く・安く・高品質を成立させる——それが、等身大の私たちです。

初期メンバーの布陣を見る→
ポリシー · OUR PROMISES

品質を、仕組みで担保する。

01

透明な価格

「一式」は使いません。すべて単位（点数・時間・件数・API実費）で表示します。

02

品質ゲート

現在は主宰が全成果物を直接レビューして品質を担保しています。並行して、スキルチェック（20項目・策定中）と実案件評価による職人の品質ゲートを整備中です。

03

検証を必須に

AI出力の検証（要件ズレ・ハルシネーション検知）とセキュリティレビューを全工程で必須化。「AIに丸投げで検証しない」を、私たちは許しません。

04

最終判断は人間（HITL）

重要なアウトプットは、必ず人間が最終承認します。

05

誇張しない

できることを、できると言う。盛りません。

補足：「AIで逆に遅くなる」のは〈熟練者 × 巨大な既存コード × 旧モデル〉という限定条件です。生成コードの脆弱性は「人の最終確認 ＋ 型化」で抑える——だから私たちは、検証層を必須にしています。

相談の流れ · HOW TO START

相談は、チャットから。

  1. 01チャットで相談24時間・AIが一次対応
  2. 02会話でクオリフィ予算・納期・用途・規模を整理
  3. 03定価＋AI実費で見積り“一式”なし・内訳開示
  4. 04着手AI駆動で一気通貫、要所は人間が承認
  5. 05専用ダッシュボードで運用文脈を覚えるエージェントが伴走

言語化できるものは、全て作ります。まずは、つくりたいものを言葉にしてみてください。

つくり手を見る

出典・脚注

全数値は v0・変動前提（公開前に最新確認）。外部統計は出典を明記し、CAG自社試算には「自社試算（v0）」と明示しています。

  1. 1中間マージン約4割（派遣還元率 約61%・3層多重下請け）。公正取引委員会「ソフトウェア業の下請取引等に関する実態調査報告書」／レバテックキャリア 出典を見る ↗↩
  2. 22025年の崖＝最大 年12兆円の経済損失。経済産業省「DXレポート」(2018) 出典を見る ↗↩
  3. 3IT人材不足 2030年に最大 約79万人。経済産業省 情報処理振興課資料／IPA「DX動向2024」 出典を見る ↗↩
  4. 5SWE-bench Verified（実在OSSの本物のバグ500課題）でOpus 4.8＝88.6%。Epoch AI／BenchLM.ai 出典を見る ↗↩
  5. 6Googleの新規コードの30%超がAI生成（2025年Q1決算）。Business Insider Japan 出典を見る ↗↩
  6. 7デザイン生産性の実例（最大10倍見込み）。Adobe×IBM Firefly／GitHub Copilot +26% 出典を見る ↗↩
  7. 8人間の平均初動 約42時間／5分以内の接触で商談化 約21倍。Prospeo／DigitalApplied 出典を見る ↗↩
  8. 9CAG自社試算(v0)LP制作1件のAI実費 ≈¥1,000前後は CAG自社試算（v0）。試算例 ≈$6.5（1USD=¥155）。単価出典：AI Pricing Guru ほか 出典を見る ↗↩