LuxuCare株式会社

いいえ。却下できます。

提案は「こういう質問が来ています」という事実の報告です。公開するかどうかは、企業が判断することです。

AI窓口で訪問者が質問し、AIが答えられなかったとき、それが「不足情報」として検知されます。

提案には、訪問者が実際にどう質問したか、なぜAIが答えられなかったかが含まれます。

「料金の情報がありません」ではなく、「訪問者が『初期費用はいくらですか』と質問しましたが、公開内容には月額料金しかなく、初期費用の記載がありません」という形で届きます。

登録した情報は、複数の出口で使われます。

・企業ごとのAI窓口（訪問者がAIに質問できる） ・公開ページ（人とAIが読む） ・外部のAI（ChatGPT・Claude・Gemini等がURLを読む） ・AIエージェント向けの構造化データ（機械が読む）

一箇所に入れれば、すべてに反映されます。

・Lステップ正規代理店 LINE公式アカウントの自動化ツール「Lステップ」の構築支援。

・デジタイゼーションやAI活用、業務効率化 AIが活用できるように業務整理やツール導入等を支援します。

「もったいない」からです。

良い企業が、情報インフラの貧弱さゆえに埋もれてしまう。実力があるのに、見つけてもらえない。そのことへの抵抗感が、出発点にあります。

ある経営者が言いました。「うちの30年が、無いことになっちゅう」——価値が無いのではなく、見えていないだけでした。

きれいな解決策を提示する前に、その人が立てる場所を作ります。

評論家として外から言うのではなく、当事者として隣に立ちます。

仕組みで削った時間は、その人が本来やるべきことに返します。

どこにいても、誰であっても、チャンスの方から出会いに来る世界。

埋もれている価値を、機会につなぐ仕組みをつくる。

LuxuCare株式会社です(ラグジュケア)。高知市を拠点としています。

いいえ。

会話のデータは、情報を改善するために使います。個人の監視や追跡が目的ではありません。AI窓口に関しては企業側が会話履歴を確認することができます。

保証しません。

・外部AIの引用を保証しません ・検索順位を保証しません ・AIの回答精度は、各AIサービスに依存します

AIOHubが提供するのは「正確な情報をAIに届ける基盤」です。

いいえ。

案件管理・顧客台帳・契約管理を抱えることはしません。必要に応じて、既存のサービスに接続する考えです。

応募者の管理、面接の管理、オファーの管理は、AIOHubの領域外です。AIOHubの責務は、情報を整えることから、企業理解、流入までです。

いいえ。

見栄えを整えるのではなく、情報を構造化して「AIが読める・人が比較できる・質問から改善できる」状態を作ることが目的です。

いいえ。

チャットボット専業ではありません。会話をAIOHubの中に囲い込むことは、価値ではないと考えています。AI窓口は、複数ある出口のうちの一つです。

AIが動くときに消費される単位です。

AIOHubでは、AIが動くのはユーザーが明示的に呼んだときだけです。保存や新規作成といった、AIを必要としない操作でクレジットが減ることはありません。

いいえ。標準に乗ります。

Schema.org、A2A、MCPといった既存の標準に正しく従います。独自の規格を作ると、AIエージェント側が対応してくれないためです。

また、将来AIエージェントが自律的に決済を行うようになったとき、何が必要になるかは今は分かりません。だから、後から拡張できる形にしています。ご安心ください。

AIができることが変わります。

◎文章にだけ書いてある場合 ・「料金はいくらですか？」→ 文章から読み取って回答できる ・「予算5万円で足りますか？」→ 計算できない

◎構造化されている場合 ・「料金はいくらですか？」→ 正確に回答できる ・「予算5万円で足りますか？」→ 計算して回答できる ・AIエージェントが自動で見積もりを取得できる

いいえ。すべて任意です。

受注生産で納期が確定しない企業があります。開発中でロットが決まっていない商品があります。業種によって、そもそも存在しない項目もあります。

AIOHubは、企業の性質を勝手に判定して項目を出し分けることをしません。すべての欄を出し、埋めるかどうかは企業が決めます。

計算に使える値が、数値やタグとして整理されている状態です。

たとえば料金なら、「項目名」「価格（数値）」「単位」「条件」が別々のデータとして入っています。

文章の中に「料金は5,500円です」と書いてあるだけだと、AIは読み上げることはできても、「予算3万円で足りますか？」という質問に計算して答えることはできません。

AIOHubが担うのは「発見される」ところまでです。

外部のLLMがAIOHubの情報を読み、「A社が、この商品を、この単価で、この条件で提供しています。合いそうです」と判断し、その企業の公開ページを案内します。

そこから先——詳しい質疑、条件の確認、交渉——は、その企業のAI窓口と人が担います。

ゴールは「この企業、可能性があるので見に行こう」というきっかけを作ることです。

AIOHub自身は推測しません(提案はします)。外部のLLMが推測するのは自由です。

責任の分界がはっきりしています。

◎AIOHub ・何をするか：企業が承認した事実を、計算できる形で渡す ・推測：一切しない

◎外部のLLM ・何をするか：その事実をもとに、比較・推測・提案する ・推測：してよい（人間が判断するため）

「この会社にはこういう課題があるかもしれない」——これは外部のLLMの仕事です。AIOHubは言いません。

AIは曖昧な文章や意味が理解できない数字からは、正確に計算ができないからです。

・「弊社は柔軟な価格設定でお応えします」→ 見積もりが計算できない ・「単価：50,000円／人日、最小：5人日」→ 計算できる

同じ「価格の情報がある」でも、AIにとっては全く別物です。

外部のAIエージェントが、企業情報を「計算できる形」で読み取れるようにすることです。

たとえば、AIエージェントが「この条件に合う会社を探して、見積もりを取って」と指示されたとき、単価・単位・条件を読み取り、金額を計算して依頼主に報告できる——そういう形で情報を渡します。

ありません。AIは人間の承認を越えません。

・勝手に公開しない ・営業のクロージングをしない ・優劣・最上級・他社への攻撃的な比較を作らない ・会話の監視や個人の追跡を目的にしない

意図は先回りします。事実は先回りしません。

◎やること ・曖昧な指示から意図を推測する ・次にやりたいことを提案する ・情報が足りないと指摘する

◎やらないこと ・不足している事実を推測する ・企業が言っていない事実を創作する ・情報が足りないのを埋める

嘘(ハルシネーション)をつかない設計にしています。これはAIOHubの最も重要な規律です。

AI窓口は、公開内容に書かれていることしか答えません。書かれていなければ「分からない」と言い、人につなぎます。

・一般論で埋めない（「一般的にこの業種では」は禁止） ・推測しない ・企業が言っていないことを、企業の名前で言わない

AIOHubは「企業情報が正確にAIに伝わる」ことを売っています。そのAIOHub自身のAIが嘘をついたら、プロダクトの主張が自己否定されます。しかも、顧客企業の名前で嘘をつくことになります。

出口が増えていきます。

構想しているもの：企業の疑似体験・シミュレーション、比較や意思決定の支援、企業と顧客・求職者・企業をつなぐこと、外部ツールとの連携。

長期的には、企業が承認した情報を、必要なAI・人・媒体へ正しく供給する基盤——企業のknowledge runtime、情報のOSと呼べるものになりうると考えています。

基盤と改善ループを、最も分かりやすく体験できる出口だからです。

・登録した情報が本当に役立つか、その場で分かる ・顧客や求職者の質問を集められる ・答えられなかった質問から、不足情報が見つかる ・情報を増やすとAIの回答が改善することが、目に見える ・電話や問い合わせの前の、心理的な障壁を下げる　など

いいえ。AI窓口は「最初の出口」であり、現在のキラーコンテンツですが、本体ではありません。

AIOHubの本質は、企業の情報を整理し、AIが理解しやすい形で公開し、改善ループを回すことです。

会話をAIOHubの中に囲い込むことは、価値ではありません。ChatGPTにURLを渡して使われることも、AIエージェントが構造化データを読むことも、AI窓口と等価に価値があります。

現在、以下があります。

・AI窓口（企業ごとのAIチャット） ・外部AI（ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity がURLを読む／AI検索） ・AIエージェント（機械が構造化データを読む） ・営業・商談（事前に情報を共有し、説明を省く） ・採用（求職者が自分で調べられる） ・社内共有（新人研修・引き継ぎ・属人性の解消）　など

企業情報を、人にもAIにも読める形で一箇所に集約する。

使われる → 不足を検知 → 提案 → 追加 → 育つ。

情報が実際に使われる場所。

基盤とループは変わりません。出口は増えていきます。

一つの改善が、複数の場面に波及します。

・AI窓口の回答品質が上がる ・営業資料が充実する ・採用ページの説明が厚くなる ・FAQが自然に育つ（実際に聞かれた質問がもとになるので的確です）

情報を育てることのレバレッジは、ここにあります。

失敗ではありません。

AI窓口が答えられなかったとき、それは「この情報が、まだ企業に足りていない」というシグナルです。

答えられないことを恥じて、AIが推測で埋めてしまうと、二つのことが起きます。顧客の信頼が壊れること。そして、不足のシグナルが失われ、改善ループそのものが壊れることです。

だから「分からない」と正直に言うことは、AIOHubにとって機能です。

この循環が、AIOHubの心臓部です。

顧客が情報を得る方法が変わりつつあるからです。

Googleで検索して自分で見比べるのではなく、AIに聞いてAIが答える。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity。AIに聞いて判断する人はすでに増えています。

このとき、AIから読み取れない企業情報は、選択肢にすら入りません。

価値が無いのではありません。埋もれているだけです。

AIOHub(エーアイオーハブ)は、企業の情報基盤です。

企業がすでに持っている価値ある情報を、人にもAIにも読める形で一箇所に集約し、使われるほど育っていく構造にします。

多くの企業には、伝えるべき情報がすでに存在しています。サービスの特徴、料金の考え方、対応範囲、よくある質問への答え、創業の想い。問題は「情報が無いこと」ではなく、その情報が「外から見えない場所」にあることです。

社長や営業担当の頭の中。LINEやメールのやり取りの中。口頭で説明してきた内容。商談用の資料。これらは「知っている人に聞かないと分からない」情報です。

AIOHubは、それを見つかる形に変えます。