カンリー AIネイティブ・オンボーディング

ようこそ、カンリーへ|新しく仲間になったあなたへ|読了 約25分

はじめまして。そして、カンリーへようこそ。
この資料は、入社したあなたが「カンリーがいま、AIとどう向き合っているか」を、肩の力を抜いて掴むためのものです。むずかしい予備知識はいりません。読み終えるころには、自分の仕事を少しだけAIと一緒に進めてみたくなる――そんな状態になれたら成功です。

この資料の柱 全体を貫くのは、次の4つの想いです。
① ここまで来た。「AIオールイン」「第2創業」を宣言してから、カンリーのAIネイティブ化はもうここまで進んでいます。
② ここへ向かう。 まだまだ伸びしろがある。だから、こう進んでいきます。
③ 一歩ずつ、チームで。 でも、気負わなくて大丈夫。自分のできるところから、チームで一緒に一歩ずつ。
④ カンリーらしく。 スピードも数字も追いますが、現場主義とバリューという“らしさ”を何より大切に。

第1部　カンリーのいま ―― ここまで来た、ここへ向かう

1-1. まず、カンリーという会社

カンリーは2018年創業（旧社名Leretto）。ミッションは「店舗経営を支える、世界的なインフラを創る」。主力の「カンリー店舗集客」は、Googleビジネスプロフィール・Yahoo!・Apple・HP・SNSに分散した店舗情報を一元管理・一括更新するSaaSと、専任コンサルタントによる伴走支援です。約13万店舗に有料導入され、ITR調査でセグメント別の国内シェアNo.1。正社員165名（2025年10月）、本社は東京・天王洲ほか大阪・福岡、Co-CEOは辰巳衛・秋山祐太朗です。

サービスは数多く見えますが、いまの主要サービスは2つです。①基幹「カンリー店舗集客」、②「カンリー福利厚生」（マップで近隣優待が探せる福利厚生）。これに、店舗集客のプラン・機能として丸投げMEO（SMB向け）・店舗検索ページ・ローカル在庫・インバウンド対応がぶら下がります。過去にはAI面接・AI動画・カンリーワークなど隣接領域にも挑戦しました（いまはコアに集中）。会社が掲げるのは「両利きの経営」（既存事業の深化×新規事業の探索）と、マーケ領域からHR・SCM・店頭オペまで広げる「店舗経営の統合プラットフォーム」構想です。

1-2.【柱①②】「AIオールイン」と第2創業期 ―― なぜ、どこへ

2025年11月、シリーズC1stクローズと同時にビジョンを「ヒトとAIの力で、店舗の集客力を上げる」へ刷新し、「第2創業期」に入りました。代表からは「店舗×マーケティング×AIにオールインする」という戦略が示され、CAIO（Chief AI Officer）として萩野貴拓がその先頭に立っています。

大切な考え方 AIは、人を“現場に戻す”ための道具です。 カンリーのAIは、コスト削減や人減らしのためではありません。AIに作業を任せることで、私たちが本当に向き合うべき「お客様」と過ごす時間と価値を増やすためのもの。目指すのは「人間味のあるAIカンパニー」「世界で最も現場に強いAIカンパニー」です。この資料の「主役は人、AIは増幅器」という考えは、ここから来ています。 公式note「第2創業期の羅針盤」（2025/11、CAIO萩野）

萩野は、AIを一過性の「プロジェクト」でなく「経営構造」として根づかせるため、3つのフェーズで進めると宣言しています。あなたの仕事も、必ずどこかに関わってきます。

フェーズめざすこといまの段階
① 業務改革
人を“現場に戻す”		営業・CS・開発・広報の繰り返し業務をAIが支援し、お客様と向き合う時間を生む。AI推進室を中心に進行中。あなたが最初に関わるのはここ。
② 事業改革
提供価値・売り方を変える		MEO支援から、情報発信・在庫・口コミ分析まで「集客と運営の両輪を支えるプラットフォーム」へ。前進中（MEO→AIOへ）。
③ 未来創造
AIで“白地”を拓く		13万店舗のデータと知見から、AIが新しい事業を生む。データ基盤を構築中。最大の伸びしろ。

1-3.【柱①】ここまで来た ―― すでに動いている全社のAI

「これからAIをやる会社」だと思って入社したなら、いい意味で裏切られるはずです。カンリーはもう、かなりAIネイティブです。一次情報（社内note・技術ブログ）から、現在進行形の事実を紹介します。

開発 エンジニアはAIで自走している。 全エンジニアがClaude Teamプランへ移行し、Claude Codeで計画〜実装〜検証を進め、最後は人が確認。全社のPdM・エンジニア33名で2日間のAI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）ワークショップを実施し、Devin・Amazon Bedrock・Figma MCPなども日常的に使っています。 公式note「AI-DLCワークショップ2日間」（2026/5）／カンリーテックブログ

全社・数字 セールス支援のAI（Genspark）は、もう数字が出ている。 CSの提案資料づくりにGensparkを3か月試したところ――一人あたり作業時間 約40%減、年間4,000時間超の削減見込み、参加者の63%が作業時間を半分以下に短縮。しかも回答者の100%が品質向上を実感（品質低下は0%）。「2時間かかっていた資料が10分に」という声も。突合業務は3〜4時間→10分（95%減）、Chrome拡張を30分で開発――と、現場から自発的に活用が広がり、いまは約50名が日々使っています。 公式note「Genspark全社活用 登壇レポート」（2026/4、AX部 村口）

プロダクト プロダクトにもAIが入っている。 主力「カンリー店舗集客」のリニューアルでは、Geocoding API×AIで住所を構造化・検証。CTO・CPOは「1週間かかる作業を85%以上削減し、空いた時間を集客・収益という本質に向ける」「機能ではなく価値で差別化する」と語っています。最大の資産である13万店舗データ×AIの基盤（BigQuery等）も構築中で、これがフェーズ3「未来創造」の本丸です。 公式note「CTO×CPO対談 膨大なデータ×AI」（2025/4）／カンリーテックブログ

現在地を一言でいうと――開発のAI＝先進的／プロダクトのAI＝前進中／データ×AI＝構築中／そして全社（あなたを含む現場）への浸透＝これからの主戦場。あなたの一歩が、この最後のピースになります。

1-4.【柱①③】AI推進室という、頼れる仲間

「AIに興味はあるけど、何から？」――大丈夫。あなたを支える専任チーム「AI推進室」（AX部）があります。経営直下の横断組織で、テーマは〈全社の生産性向上／既存事業の競争力強化／新規事業の創出〉。AI推進は、こんな3層で回っています。

仲間 3名のコアメンバー。 萩野（戦略・ロードマップ＝川上）、村口（エバンジェリスト＝最新ツールを試して「どう使えば成果が出るか」を設計し社内に広める）、三井（AI Operations Manager＝AI前提の業務再構築）。困ったら相談できる人たちです。彼らがやっているのは、現場に張り付いて業務を棚卸しし「ここはAI／ここは自動化／ここは人がやるコア価値」と引き直す――この資料の中身そのものです。 公式note「ピザと本音とAIと。」（2025/12）／「AI推進室が語る第2創業期のリアル」（2025/11）

成果 AI推進室は、SMB担当部署で「選択と集中」を行い、SLA違反チケットのゼロ化とCS1人あたり保有案件 約1.5倍を実証。「業務時間の20%をAI推進に」という方針も、現場の公平性・評価への不安に丁寧に向き合いながら合意形成してきました。あなたも遠慮なく、この20%を使ってください。 公式note「ピザと本音とAIと。」（2025/12）

1-5.【柱②】ここへ向かう ―― 伸びしろマップ

カンリーには、まだまだ「これからの伸びしろ」があります。面白いのは、その多くが「いままで人の頑張りで回してきたが、まだ仕組み化できていないこと」＝AIが一番効く領域だということ。だから伸びしろは、そのまま私たちの成長ロードマップです。

伸びしろいまの状態AIで効く打ち手どう伸びるか
① 商談創出（IS）立ち上げ途上。業態別トークの型はこれから。業態別トークの型をAI生成／商談メモ→次アクション抽出。人を増やさず商談を増やし、高成長の供給力を確保。
② 業態別の深耕横に広く訴求。業態別に深く刺すのが急務。13万店舗データ×AIで業態別の勝ち筋を量産。取りこぼしを回収し、受注率を底上げ。
③ SMB×AI国内の約8割。売り方を模索中、拠点・代理店も育成中。運用のAI省人化／SMB向けセルフサーブ＋AI伴走。約370万店舗のSMBを“面”で獲る。
④ CSの仕組み化1人30〜40社。属人化を解消したい。FAQ自動応答／解約予兆検知（GensparkでCS資料はすでに前進）。急成長でも低解約率を維持し、CSを拡張エンジンに。
⑤ データ×AI（本丸）データ基盤を構築中。集客最適化・投稿生成・口コミ対応のAI機能。コアの価値と単価を上げ、競合との“堀”を深める。
⑥ 管理・ガバナンス法務・情シス・IRが“1人目”。上場準備中。法務AI・決算自動化・開示ドラフト（最終確認は人）。少人数のまま上場企業水準へ。

これらに共通するのは「人の頭の中にある判断軸を、AIに渡せる形に言葉にする」こと。第2部で学ぶことが、そのまま全部に効いてきます。

第2部　あなたの一歩 ―― 自分のできるところから、チームで

ここからは実践編です。難しく考えないでください。たった4つの原則を、今日の自分の仕事に一つだけ当てはめる。それだけで十分なスタートです。各原則は「なぜ → カンリーの実例 → あなたの番」で進みます。

4つの原則

  1. 仕事をほどく ―― 仕事を「入力・処理・出力」に分けると、任せられる工程が見える。
  2. 考え方を渡す ―― プロンプトは命令でなく“思考の設計図”。自社の「正解・理由・型」を渡す。
  3. 小さく始めて、人が確かめる ―― 完璧を待たない。AIは間違える前提で、最後は人が確認する。
  4. 巨人の肩に乗る ―― 汎用ツールを優先。自作は本当に必要な一点だけ。

約束（安全） 店舗・顧客・個人の情報は、許可された場所にしか入れない。 カンリーは13万店舗の情報や口コミ・個人情報を扱う事業です。会社が許可したツール以外に機密を貼らない／口コミ操作や誤解を招く表現に使わない（景表法・各プラットフォーム規約の順守）。詳しくは付録B。迷ったらAI推進室や部署のアンバサダーに気軽に聞いてください。

原則1　仕事をほどく ―― 入力・処理・出力に分ける

なぜ、これが最初なのか

「この仕事、AIにやらせられる？」と丸ごと考えると手が止まります。どんな仕事も入力（材料）→ 処理（考える・つくる）→ 出力（成果物）に分け、「ここはAI、ここは人」と置けば、必ず任せられる一工程が見つかります。

カンリーの実例

現場 CSの提案資料づくりを“ほどいた”。 月次定例の提案資料は「お店のGBPデータ（入力）→ 分析しインサイトと改善策を構成（処理）→ スライド（出力）」。この処理をGensparkに任せたら、2時間が10分に。空いた時間は、お客様の課題に一緒に向き合う本来の仕事へ。これがフェーズ1「人を現場に戻す」の実例です。 公式note「Genspark全社活用 登壇レポート」（2026/4）

現場 コードが書けなくても、ほどけば変えられる。 AX部の池田はZEN大学の講義で「私はコードを一切書けません」と前置きしつつ、「人間がやらなくていい作業を、どう機械に渡すか」を語りました。50人分のフォルダ作成と権限設定を、AIに書かせたGAS（Google Apps Script）で60分→10秒に。 公式note「ZEN大学講義『AIに丸投げ』はなぜ失敗するのか」（2026/4）

あなたの番

原則2　考え方を渡す ―― プロンプトは“思考の設計図”

なぜ、これが効くのか

AIは「正解の知識」より「あなたの考え方」を知りません。良いプロンプトは命令でなく「どう考えてほしいか」の設計図。役割・手順・出力の形を渡し、さらに自社の「正解（あるべき姿）／理由（なぜ）／型（どう）」を渡すと、一般論でなく“カンリーの答え”が返ります。

カンリーの実例

現場 “正解の再定義”は、もう社内で起きている。 M&Aで引き継いだ「トストア」をカンリー店舗集客へ統合する際、エンジニアは「旧システムの“正解”をどう定義し直すか」からデータ整合性に向き合っています。属人化した判断軸を言語化し、AIにも人にも渡せる“正解”に作り直す――本章の実践そのものです。 カンリーテックブログ「トストアからカンリーへの統合」

13万店舗の運用データと各社のブランド基準（表記・トーン・禁止事項）を「正解」としてAIに渡せば、投稿文や口コミ返信は「そのブランドらしい・正確な」ものになります。村口さんの言う「どう使えば成果が出るか」の設計とは、まさにこの“考え方を渡す”ことです。

あなたの番

原則3　小さく始めて、人が確かめる ―― Human-in-the-Loop

なぜ、完璧を目指してはいけないのか

AIは「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」を返すことがあります。だから「AIは間違える前提で、最後は人が確かめる」。失敗してもこわくない領域から小さく始め、手応えを見て広げます。バリュー「まずやってみろ」の出番です。

カンリーの実例

現場 開発の最前線が、この原則を制度にしている。 全社で行ったAI-DLCの核心は「AIが実行し、人間が監視する」――AIが計画・実装を担い、人は検証・意思決定・最終責任を持つ、という役割分担です。完全自律はまだ信頼できない、という現実を踏まえています。 公式note「AI-DLCワークショップ2日間」（2026/5）

現場 「捨てる判断」も成果。 SREチームは問い合わせ業務のAIエージェントを作りましたが、限界が見えて約3か月で停止し、別の形へ作り直しました。CSチームも「AIがすべて自動で解決する世界はまだ遠い」と正直に向き合っています。小さく試し、見極めて畳む――それも立派な前進です。 カンリーテックブログ「捨てる判断も成果になる」／公式note「AIとチャットがつくる新しいサポート体験」（2025/12）

池田さんの講義の後半は「『AIに丸投げ』はなぜ失敗するのか」。AIは“それっぽく動くもの”をすぐ作りますが、人が正解と照らして確かめなければ実務には使えません。とくに店舗情報（営業時間・住所など）は誤りがお客様の不利益に直結するので、AIの出力をそのまま反映せず一次情報と突き合わせます。

あなたの番

原則4　巨人の肩に乗る ―― 汎用ツール優先、自作は最後

なぜ、自分で作らないほうがいいのか

AIは進化が速く、汎用ツールが毎月強くなります。いきなり自作に走ると保守に追われ、進化に取り残される。まず汎用ツールで試し、本当に必要な一点だけ自作するのが賢いやり方です。

カンリーの実例

現場 カンリーは「巨人の肩」の達人。 全エンジニアがClaude Teamへ移行し、Claude Code・Devin・Amazon Bedrock・Figma MCPを使い倒す。AI推進室はGemini・Claude・Gensparkなど最新ツールを試して社内に広め、非エンジニアの池田さんは無料ですぐ使えるGASをAIと組み合わせて成果を出しました。「自作」は、社内エージェントやデータ基盤など“ここだけは自社に効く”一点に絞っています。 公式note「Genspark全社活用 登壇レポート」（2026/4）／カンリーテックブログ

ツールの階段

  1. 汎用チャット（要約・下書き・壁打ち）
  2. 資料限定型（渡した資料だけで答える＝精度重視）
  3. カスタム設定型（役割・知識ソースを固定＝提案力）
  4. 業務組み込み（既存SaaS・基盤に接続）
  5. 自作（本当に必要な一点だけ）

あなたの番

応用　自律と統制を両立する

4つの原則を続けると、あなたは「一定品質まで自分で判断できる」状態（自律）に近づきます。同時に、店舗情報の正確性や個人情報・口コミの扱いには統制が要る。両立のコツは3つです。

現場 開発組織はClaude Teamの管理機能でアクセス・利用・コストを統制し、追加使用量の割引条件まで検証しています。AI推進室は「20%ルール」を公平性・評価への懸念に丁寧に答えながら定着させました。自律的に使い倒すほど、こうした“統制の設計”が効いてきます。 公式note／カンリーテックブログ

終章　【柱③④】カンリーらしく、続けていく

一歩ずつ、チームで

ここまで読んで、「自分にできるかな」と思ったかもしれません。大丈夫です。カンリーのAI浸透は、こうやって広がってきました――社内Slackの「#genspark使おうよ」のようなチャンネルで成功事例を気軽に共有し、勉強会で教え合い、「同じチームの人がやっているのを見て、自分もやってみる」。推進側が一方的に教えるのではなく、隣の人の小さな一歩が次の一歩を呼ぶ。あなたの最初の一歩も、誰かの背中を押します。

浸透の型 全社展開は、こんな5ステップで進めてきました：①小さくPoC（数字で検証）→ ②勉強会 → ③Slackでナレッジ共有 → ④教え合う自走文化 → ⑤効果が見えた業務から拡大。あなたの部署にもアンバサダーがいます。困ったら頼ってください（詳しくは付録E）。 公式note「Genspark全社活用 登壇レポート」（2026/4）

カンリーらしさを、大切に

最後に、いちばん大切なことを。AIはあくまで増幅器で、主役はいつも人です。カンリーが大切にしている5つのバリュー――お客様の理想から入れ／まずやってみろ／圧倒的当事者意識／利他主義でいこう／正直であれ――は、AI時代にもまったく変わりません。むしろ、AIで作業が軽くなるほど、お客様に向き合うあなたの「現場力」と「判断」が、これまで以上に価値になります。

最後に カンリーは、もうこんなにAIネイティブです。 でも、完成形ではありません。残りの一歩は、あなたを含む一人ひとりが、自分のできるところから始めること。スピードと数字を追いながら、現場主義とバリューという“らしさ”を手放さない。AI革命のただ中で、世界一の景色を、チームで一緒に見にいきましょう。ようこそ、カンリーへ。

付録A　あなたの最初の一歩（レベル別）

まだAIをあまり触っていない人へ

もう少し使ってみたい人へ

チームの仕組みにしたい人へ

付録B　安全に使うために

付録C　すぐ使えるテンプレート集

C-1　プロンプトの土台（役割＋手順＋出力の形）

あなたは多店舗の集客に詳しいカンリーの運用コンサルです。
次の手順で考えてください：
1) 目的と対象（業態・エリア）を確認
2) 現状の店舗情報・口コミの課題を洗い出す
3) 改善の打ち手を優先度つきで提案
出力の形：「結論 → 根拠 → 次の一手」。専門用語は噛み砕く。
不明点は推測せず質問してください。

C-2　良い例を見せる（Few-shot）

# 良い投稿文の例（ブランドのトーンに合致）
（自社の良い投稿を2〜3本貼る）
# 上の例のトーン・長さに合わせて、今週の投稿文を3案作って：
（店舗情報を貼る）

C-3　「正解・理由・型」知識ソースのひな型

■正解（あるべき姿）：店舗情報は一次情報と一致。口コミ返信は丁寧・事実ベース。
■理由（なぜ）：情報の不一致は来店機会の損失と信頼低下に直結するため。
■型（どう）：返信は「感謝→事実確認→改善/案内」の順。禁止表現リスト…

C-4　「正解FAQ」のひな型

Q. 低評価の口コミにはどう返信する？
A. （自社の確定スタンス＝人が精査した「正解」を記載）
　 ※このFAQをAIの最優先ソースに指定し、ここから外れた回答はさせない。

C-5　人が確かめるチェックリスト

付録D　用語集

付録E　全社展開の5ステップ＆ガバナンス

E-1　全社展開の5ステップ（AI推進室の型）

  1. 小さくPoC：数字で「本当に使える」かを検証する。
  2. 勉強会：アンバサダーや活用者が、現場にやり方を共有する。
  3. Slackナレッジシェア：「#〇〇使おうよ」で成功事例・つまずきを気軽に共有。
  4. 自走文化：「これどうやるの？」を社員同士で教え合う流れをつくる。
  5. 展開：定量・定性で効果を評価し、ROIが見えた業務から広げる。

E-2　AI利用ルール（1枚）

この資料のもとにした情報

本資料は、カンリーの一次情報（公式note 全164記事・会社紹介資料 ver2026.03・カンリーテックブログ／Zenn・プレスリリース・ITR調査）をもとに作成した社内向けオンボーディング・ドラフトです。主な参照note：「第2創業期の羅針盤」（2025/11）／「AI推進室が語る第2創業期のリアル」（2025/11）／「ピザと本音とAIと。」（2025/12）／「Genspark全社活用 登壇レポート」（2026/4）／「AI-DLCワークショップ2日間」（2026/5）／「ZEN大学講義：AIに丸投げはなぜ失敗するのか」（2026/4）／「AIとチャットがつくる新しいサポート体験」（2025/12）／「CTO×CPO対談 膨大なデータ×AI」（2025/4）。数値・固有名詞は時点により変わることがあります。最新情報はAI推進室・各部署のアンバサダーに確認してください。

カンリー AIネイティブ・オンボーディング ／ 新メンバー向け社内ドラフト。公開情報に基づくものであり、投資勧誘・対外公表を目的としません。