Service

10X EXPLORE

解くべき課題が決まっていないときに。思考と試作を重ね、課題の輪郭を掴む。

LLM IDEATION

課題・アイデア・ユースケースを網羅的に洗い出し

LLMを使って抜け漏れなく候補を生成し、優先度付けまで伴走。探索の初速を最大化します。

SERVICE DESIGN

UX起点でサービスの可能性を探索

ユーザー体験を起点に、MVP像やジャーニーを描きながら、実装すべき価値を具体化します。

機会発見

既存業務・データ・アセットから事業機会を発見

社内に眠る業務・データ・アセットを起点に、AI活用の余地や新規事業のシナリオを設計します。

About

10X EXPLORERとは

Wildcard Players 10X

UXデザイナーやリサーチャー、フルスタックエンジニアなどマルチなスキルセットを持つメンバーが、AIをフル活用し10倍速で価値探索を伴走支援。

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Use Cases

活用事例

DevOpsを高速で回すイメージ

CASE01

AI Agentを手の内化する

業種: 自動車
期間: 12ヶ月

Agent元年と呼ばれる2025年に先立ち、2024年末から探索を開始。 技術の射程を見極め、技術を深く理解し、UX視点でサービスへと落とし込む── 「見立て・理解・設計」の3ステップを軸に、MVPを作りながら段階的に検証を進めました。

  • Phase1
  • 見立てる

    • AIコンサルティングを通じて技術トレンドの全体像を把握
    • AI Agentの可能性を示唆し意思決定を支援
    • 論文や先端技術をファクトベースで整理
  • Phase2
  • 理解する

    • 原理試作を通じて技術的理解を深耕
    • RAGやn8nを用いた原理試作プロトタイプを構築
    • 「技術を知る」ことを目的に、実際に動く形で検証
    • 次のユースケース探索につながる技術的理解を蓄積
  • Phase3-5
  • 設計する

    • ユースケース探索・体験設計
    • サービスデザイン・UX視点でユースケースを整理
    • ユースケースごとにMVPプロトタイプを作成
    • 技術と事業の接続を意識し、AI Agentの手の内化を推進
    Agent関連の技術資料・論文・先端技術
    20件
    RAG/Agentなど技術を知るための原理試作プロトタイプ
    7 Proto
    ユースケース別に開発されたMVPプロトタイプ
    5 Proto
    DevOpsを高速で回すイメージ

    CASE02

    最新技術の波の中で、理解を育てる

    業種: IPホルダー
    期間: 4週間+2週+2週

    画像生成AIのリスクと機会を見極めたいIPホルダー2社に対し、探索から実装までを伴走支援しました。「After AI」時代を見据え、IPコンテンツを取り巻くリスクと可能性を整理。技術検証と実践を並行しながら、キャラクター設計からInstagramアカウント運用までを一気通貫で推進し、変化の波に乗りながら次の一手を描きました。

  • W1-2
  • 伴走しながら、波に触れる

    • プロンプト設計の基本と考え方をレクチャー
    • クライアントと同じ手触りで実践しながら技術支援
    • 成果を急がず、共に波に乗りながら学ぶ姿勢を共有
  • W3-4
  • GPTsでMVP開発

    • GPTsを用いて小さなMVPを構築
    • 触り続けられる状態をつくる
    • LPを鏡として、IPが「誰にどう届くか」を確かめる
  • W6-8
  • SNS運用

    • キャラクターを用いたSNSアカウントの実運用を開始
    • 投稿・管理・分析などのタスクの80%以上をAIで自動化
  • W9-10
  • AI動画の探索

    • 作成したキャラクターを用いてSoraで動画生成を探索
    • Nano Bananaなど複数ツールに触れ、次の波の可能性を検証
    初期リリースまでの期間
    1週
    ChatGPTsを用いたノーコード開発
    0コード
    LLMで作成したキャラクター
    100体

    プロダクトページ: https://gpts.wildcardinc.jp/

    オープンβとクローズドβのイメージ

    CASE03

    ユーザーを知るためのβプロダクト

    業種: ヘルスケア
    期間: 3ヶ月

    睡眠関連事業を検討する企業に向け、事業性を見極めるためのテストマーケティングとしてβプロダクトを開発。 スタートアップ型で初期リリースを行い、オープンβとクローズドβを併用。機能完成度を高めること自体を目的とせず、どのユーザー層に、どの課題が、どの文脈で存在するのかを実利用の中で検証しました。市場の反応と一次情報をもとに、次に進むべき事業の方向性を明確化しています。

  • W1-4
  • 初期リリース

    • 1ヶ月でMVPをリリースし市場に投入
    • 事業仮説を検証するための最小限の機能に絞って構築
    • テストユーザーを確保し初期の利用文脈と反応を取得
  • W4-8
  • ユーザー理解の深化

    • ユーザーインタビュー・アンケートによる定性調査を実施
    • オープンβを通じて課題・期待・利用背景を深掘り
  • W8-12
  • 仮説検証の拡張(LLM)

    • LLMチャット機能を追加し新たな事業仮説をテスト
    • Feature単位でテストユーザーを集め反応を比較
    • 健康領域におけるLLM活用の実需を生の課題で検証
    AppStoreにアプリリリースまでの期間
    1ヶ月
    ユーザーインタビュー・アンケート
    3回
    クローズドβでのテストユーザー
    10人

    プロダクトページ: https://apps.wildcardinc.jp/trisleep

    よくあるご質問

    LLMで何ができるか、次の一手を見つけませんか?