# 株式会社Fyve

> 福岡を拠点に、Web制作・MEO対策・LLMO対策・AI業務効率化システム開発を提供。デザインとテクノロジーの両面から中小企業のビジネス成長を支援しています。

## Company

- Company: 株式会社Fyve
- Location: 福岡県福岡市中央区天神4丁目6-28 天神ファーストビル7階
- Phone: 080-1460-2728
- Email: info@fyve.co.jp
- Website: https://fyve.co.jp

## Services

### Web制作・集客支援

- [Web制作+MEO+LLMO対策](https://fyve.co.jp/services/web-design-development): ホームページ制作からMEO対策・LLMO対策までワンストップで提供。集客に直結するWeb制作
- [集客特化型Web制作](https://fyve.co.jp/services/web-design-development/marketing): SEO・MEO・LLMO対策を組み込んだ集客特化型ホームページ制作
- [建設業向けHP制作](https://fyve.co.jp/services/web-design-development/construction): 建設業の採用と集客を同時に解決するホームページ制作
- [クリニック・歯科向けHP制作](https://fyve.co.jp/services/web-design-development/clinic): 患者獲得に特化した医療機関向けホームページ制作
- [LLMO+MEO対策](https://fyve.co.jp/services/web-design-development/llmo-meo): AI検索（ChatGPT・Gemini等）とGoogleマップの両方で上位表示を狙う対策

### AI業務効率化システム開発

- [AI業務効率化システム開発](https://fyve.co.jp/services/ai-system-development-implementation): 中小企業向けにオーダーメイドのAI業務効率化システムを開発。月100時間以上の業務削減実績
- [介護施設向けAIシステム](https://fyve.co.jp/services/ai-system-development-implementation/care): iPad＋AI音声入力による介護記録・申し送りの自動化。利用者150人規模の導入実績
- [建設業向けAIシステム](https://fyve.co.jp/services/ai-system-development-implementation/construction): 写真台帳・日報・見積書などの書類作成を自動化
- [保育園・幼稚園向けAIシステム](https://fyve.co.jp/services/ai-system-development-implementation/nursery): 連絡帳・保育日誌・月案の作成をAI音声入力で効率化
- [補助金活用AI導入](https://fyve.co.jp/services/ai-system-development-implementation/subsidy): IT導入補助金・介護DX補助金を活用したAI導入支援。採択率の高い申請サポート付き

### その他サービス

- [Care Docs AI](https://fyve.co.jp/services/care-docs-ai): 介護施設向けAI業務効率化SaaS。介護記録・月次報告書・家族への手紙を自動生成

## Blog Articles

- [DeepSeek値上げ｜AI料金に「ピーク時間」が入った日](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/deepseek-price-increase-peak-hours)
- [Claude Code auto modeが既定に｜承認の限界](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-code-auto-mode-default)
- [AIのチェックは増やすほど抜ける｜1本にして観点で割る](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-quality-check-single-gate)
- [WebMCPとは｜自社サイトをAIが使える道具にする](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/webmcp-cloudflare-agent-ready-guide)
- [タスク管理が続かない本当の理由｜二重管理をやめる設計](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/stop-duplicate-task-status-management)
- [Claude Codeのセッション間メッセージング｜使い方と設定](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-code-session-messaging-guide)
- [AIは全部クラウドに預けるな｜手元で回す工程の選び方](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-local-vs-cloud-task-split)
- [Claude Codeのセッション連携に学ぶAIの役割分担設計](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-code-cross-session-messaging)
- [AIの長時間タスクは"落ちても流し直せる"設計にする](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/unattended-ai-job-idempotent-design)
- [インデックス登録されましたが、サイトマップに送信していませんとは？対処法を解説](https://fyve.co.jp/web/blog/indexed-not-submitted-in-sitemap-guide)
- [Agent Plugins 1.0とは｜業務スキルを持ち運ぶ](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/agent-plugins-portable-skills)
- [AIの"考える強さ"を配分する設計｜GPT-5.6スライダー](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-reasoning-effort-allocation)
- [AI導入支援サービスの選び方と費用の考え方](https://fyve.co.jp/copilot/articles/ai-consulting-service-selection)
- [AI導入で最初に決める「ベース選び」の判断軸](https://fyve.co.jp/copilot/articles/ai-platform-base-selection)
- [飲食店の仕入・支払管理を自動化する方法](https://fyve.co.jp/copilot/articles/restaurant-purchase-payment-auto)
- [AI導入をスモールスタートで進めるロードマップ](https://fyve.co.jp/copilot/articles/ai-adoption-small-start-roadmap)
- [飲食店の売上管理をAIで効率化する｜多店舗](https://fyve.co.jp/copilot/articles/restaurant-sales-management-ai)
- [Copilot in Excelでできないことと回避策](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-excel-limitations)
- [AI導入診断では実際に何をするのか](https://fyve.co.jp/copilot/articles/ai-adoption-assessment-process)
- [複数拠点のExcelを統一する進め方](https://fyve.co.jp/copilot/articles/multi-site-excel-format-unify)
- [飲食店のデジタル化の順番｜レジ・集計・会計の境界](https://fyve.co.jp/copilot/articles/restaurant-digitize-order)
- [Copilotに渡すデータの整え方｜表の前処理設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-clean-data-prep)
- [多店舗の数字を1つのシートに集める仕組み](https://fyve.co.jp/copilot/articles/multi-store-data-consolidation)
- [少人数の事務でAIを回す分担設計｜1人集約を避ける](https://fyve.co.jp/copilot/articles/small-team-ai-role-design)
- [中小企業がM365にAIを載せる最小構成と月額](https://fyve.co.jp/copilot/articles/smb-m365-ai-minimum-cost)
- [個人契約のChatGPT等を業務に使うリスク](https://fyve.co.jp/copilot/articles/shadow-ai-personal-chatgpt-risk)
- [会社のデータがPCの中だけ｜属人化の解消手順](https://fyve.co.jp/copilot/articles/company-data-only-on-pc-problem)
- [SharePointとOneDriveのAI前提フォルダ設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/sharepoint-onedrive-ai-folder-design)
- [Teamsに外部パートナーを招待する3方式](https://fyve.co.jp/copilot/articles/teams-external-guest-setup)
- [Business StandardにCopilotを足す構成設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-business-minimal-ai-setup)
- [店舗の売上集計をデジタル化する設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/pos-sales-data-digitize)
- [AIの読み取り精度を上げるマスタ設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/master-data-ocr-accuracy)
- [フォーマットがバラバラな請求書をAIで読み取る設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/mixed-format-invoice-ai-design)
- [AI-OCRの精度は何で決まるか｜ツール比較の観点](https://fyve.co.jp/copilot/articles/ai-ocr-tool-comparison-guide)
- [スキャン→フォルダ→自動処理をつなぐ設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/scanner-folder-automation-setup)
- [レシート・小口現金のデータ化｜運用設計の手順](https://fyve.co.jp/copilot/articles/receipt-petty-cash-digitize)
- [手書き伝票はAIでどこまで読めるか](https://fyve.co.jp/copilot/articles/handwritten-slip-ai-reading)
- [紙の請求書をExcelデータにする方法と設計手順](https://fyve.co.jp/copilot/articles/paper-invoice-to-excel-data)
- [月次のExcel締めが遅い原因と短縮の設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/monthly-close-excel-speedup)
- [AIにマクロを頼むと複雑化する理由と対処](https://fyve.co.jp/copilot/articles/ai-macro-complexity-problem)
- [POSレジのCSVをExcelで整形する設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/pos-csv-excel-cleanup)
- [Copilotで売上集計Excelを自動化する設計](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-sales-excel-automation)
- [AIにメール・予定を任せる境界の作り方](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-agent-email-calendar-boundary)
- [Microsoft 365 Copilotの便利な使い方](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-useful-tips)
- [Microsoft 365 Copilotのライセンス管理](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-license-guide)
- [M365 CopilotとGitHub Copilotの違い](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-vs-github-copilot)
- [Copilot vs Gemini｜法人利用の違いを比較](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-vs-gemini-workspace)
- [Copilotの障害・稼働状況を確認する方法](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-service-status-check)
- [Microsoft 365 Copilot活用事例｜業務別の型](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-use-cases)
- [Copilot vs ChatGPT｜法人の業務利用を比較](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-vs-chatgpt-business)
- [Copilot（コパイロット）「問題が発生しました」の原因と対処](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-error-messages-fix)
- [Microsoft 365 Copilotとは｜仕組みと導入判断](https://fyve.co.jp/copilot/articles/what-is-m365-copilot)
- [Copilotが使えないときの原因と対処手順](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-not-working-fix)
- [Microsoft 365 Copilotで何ができる？業務別](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-what-it-can-do)
- [Copilot Chatと有料版の違い｜切替の見極め方](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-chat-vs-m365-copilot)
- [CopilotとClaudeの違い｜業務別の使い分け](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-vs-claude-business)
- [Microsoft 365 Copilotは必要か｜導入判定](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-do-you-need-it)
- [Copilotのインストールと有効化の手順](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-install-setup)
- [Microsoft 365 Copilotの使い方｜基本と活用](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-how-to-use)
- [Copilotが役に立たないと感じる理由と対処](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-not-useful-reasons)
- [ExcelのCopilot使い方｜業務で効く操作](https://fyve.co.jp/copilot/articles/excel-copilot-how-to-use)
- [Microsoft 365 Copilotはいらない？判断基準](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-necessity-check)
- [Copilot個人向け料金｜3プランの選び方](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-personal-plans-guide)
- [Copilot無料版と有料版の違い｜3層で整理](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-free-vs-paid-diff)
- [Copilot無料版はどこまで使える？法人の判定基準](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-free-version-limits)
- [Microsoft 365 Copilot料金｜法人3プラン比較](https://fyve.co.jp/copilot/articles/m365-copilot-business-pricing)
- [Claude Code Focus viewとは｜情報過多を畳む](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/ai-output-overload-focus-view)
- [Copilotの料金一覧｜個人・法人の全プラン【2026年版】](https://fyve.co.jp/copilot/articles/copilot-pricing-all-plans)
- [公式APIが無いサイトを自動化する方法｜裏のAPIを観測](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/capture-hidden-api-automation)
- [Codex Security CLIとは｜脆弱性スキャンの使い方](https://fyve.co.jp/codex/articles/codex-security-cli-vulnerability-scan)
- [Claude Codeのサブエージェント同時数と深さの上限](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-code-subagent-concurrency-depth)
- [日程調整の自動化｜Googleカレンダー×AIの毎日運用](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/google-calendar-ai-scheduling)
- [領収書のAI処理・経理自動化｜ひとり会社の実運用を解説](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/receipt-accounting-ai-automation)
- [中小企業のStripe導入｜サブスク決済で月額請求を自動化](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/stripe-subscription-billing-guide)
- [ホームページ保守費用の相場｜内訳と自分でできる範囲を解説](https://fyve.co.jp/web/blog/homepage-maintenance-cost-guide)
- [AI画像のサイズが指定通りにならない原因と直し方](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-image-size-ratio-fix)
- [Claude共有チャットがGoogle検索に表示された理由と対策](https://fyve.co.jp/claude/articles/claude-share-link-google-index)
- [Claude CodeとCodexの設定を1本化する方法](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-code-codex-shared-config)
- [GSCでリライトすべき記事の見分け方｜表示回数とCTRで判断](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/gsc-rewrite-priority-seo)
- [ClaudeのRecord a Skill（Skill Recorder）｜画面録画で業務をスキル化する使い方](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-record-a-skill-guide)
- [Claudeアーティファクトが更新されない理由と保存先の決め方](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-artifact-vs-local-html)
- [3モデルに同じ仕事を投げた実測｜Opus 5・Fable 5・Sol](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/opus5-fable5-sol-real-test)
- [Claude Fable 5の料金｜単価2倍でも総額が安い理由](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-fable-5-pricing-cost)
- [ClaudeCode｜gitを2台のPCで共有する設計｜衝突とpush失敗を防ぐ](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/git-two-machine-sync-design)
- [AIで作る図解のAI感を消す方法｜プロンプト設計](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-diagram-remove-ai-look)
- [Opus 5とGPT-5.6 Terra/Luna｜コスト設計](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-vs-gpt-5-6-terra-luna)
- [AIモデル使い分けマップ2026｜Opus 5・GPT-5.6](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-model-selection-map)
- [Claude Opus 5の料金と実運用コスト設計](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-pricing-cost)
- [Claude Opus 5とは？性能・料金・使いどころを解説【2026年最新】](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-complete-guide)
- [Opus 5 vs GPT-5.6 Sol｜どっちが得意か比較](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-vs-gpt-5-6-sol)
- [ひとり社長のClaude Opus 5活用｜どの業務でどう使うか](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-business-use)
- [Opus 5 vs Fable 5｜半額でフロンティア級は本当か](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-opus-5-vs-fable-5)
- [Canvas UIとは？html-in-canvasの対応状況](https://fyve.co.jp/web/blog/canvas-ui-html-in-canvas-support)
- [Claude Securityプラグイン｜コミット前に脆弱性検出](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/claude-security-plugin-commit-scan)
- [Anthropic Economic Indexとは｜AIが変える仕事の地図](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/anthropic-economic-index-guide)
- [AIが同じミスを繰り返す理由｜会話でなくルールで直す](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/ai-repeat-mistakes-rule-fix)
- [Claudeのアーティファクトで生きたダッシュボードを作る](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/claude-artifact-live-dashboard-mcp)
- [トピッククラスターの作り方｜内部リンクで上位表示](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/topic-cluster-internal-link-seo)
- [AIエージェントの並列実行｜大量処理が割に合う条件](https://fyve.co.jp/claude-code/articles/parallel-ai-agents-scale)
- [画像生成のコスト｜API従量課金とサブスク枠の使い分け](https://fyve.co.jp/ai-advisor/articles/image-gen-cost-api-vs-subscription)

## AI百景（AI導入事例メディア）

日本企業がAIを実際にどう使っているかを取材・記録する事例メディア。

- [AI百景 トップ](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei)
- [AI導入事例一覧](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/cases)
- [AI導入支援事業者一覧](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/providers)

- [幼稚園の保育記録 — 園児から目を離さずに、記録が残る](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/kindergarten-voice-record): 園児の世話の合間に走り書きしていたメモを、スマートフォンへの音声入力に置き換えた、福岡県の幼稚園の記録。保育士は視線を園児に向けたまま記録でき、事務員は読めない文字の解読から解放された。文字起こしの後ろにAIで整える工程を挟み、手を入れる必要がなかった記録は96%。園児1人分の記録は約1分30秒から28秒になった。
- [ダイキン工業 — 図面をAIが読める形にしたら、故障診断が10秒になった](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/daikin-facility-diagnosis-ai): 工場の設備故障の原因と対策を、10秒以内・90%以上の精度で提示するAIエージェント。新しいデータを集めたのではなく、社内にあった図面と保全記録をAIが読める形に変換した。「データがない」を疑い直す事例。
- [イオンリテール — 発注と値引きの「案」をAIが出す、380店舗の売り場](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/aeon-retail-ai-order-kakaku): 約380店舗・2,000品目以上で、需要予測にもとづく発注数と値引き率をAIが提示。発注時間は半減、在庫は平均3割減、ロス率は1割以上低減した。AIに「案」を出させ、決める権限は現場に残した分業の記録。
- [ファミリーマート — 6領域を3ヶ月試して、効く業務だけを選んだ](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/familymart-generative-ai-6areas): 全社横断50人のプロジェクトで6領域を3ヶ月検証し、削減できる業務を特定してから広げた。アンケート集計・社内文書作成・問い合わせ対応で作業時間が約50%削減される見込み。導入を目的化しない進め方の記録。
- [大成建設 — 図面と仕様書を一緒に読ませて、施工計画書を10分で](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/taisei-construction-plan-ai): 公共工事の全体施工計画書の下書きを、10分・作業時間約85%減で作る仕組み。図面と文書を同時に読むマルチモーダルAIで、国土交通省の書式に沿った原稿を生成。「怪しい箇所を自動で特定する」仕組みが見どころ。
- [パナソニック コネクト — 「聞く」から「頼む」に変わった1万2千人の社内AI](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/panasonic-connect-connectai): 国内約1万2千人に社内AIを開放し、1年目で18万6千時間を削減。シャドーAIを禁止でなく「安全な入口」で押さえ、使い方が「聞く」から「頼む」へ移って削減幅がもう一段伸びた公開事例の分析。
- [鳥取のデイサービス — 手書きのメモが、そのままデータになる朝](https://fyve.co.jp/ai-hyakkei/day-service-tottori): 職員数約50名、利用者約150名のデイサービスで、手書きメモのOCR取り込み・iPad記録アプリ・報告書の自動作成を2年かけて育て、書類業務を月100時間以上減らした。今までと書類の形式など変えず、60代の施設長と高齢の職員もそのまま使える形にした現場の記録。

## Key Pages

- [トップページ](https://fyve.co.jp): 会社概要とサービス紹介
- [サービス一覧](https://fyve.co.jp/services): 全サービスの概要
- [実績・制作事例](https://fyve.co.jp/works): 過去の制作実績
- [ブログ](https://fyve.co.jp/blog): SEO対策・AI導入・MEO対策に関する記事
- [会社概要](https://fyve.co.jp/company): 会社情報
- [お問い合わせ](https://fyve.co.jp/contact): お問い合わせフォーム

## Specialties

- 福岡を拠点とした地域密着型サービス
- 中小企業向けのAI業務効率化（介護・建設・保育業界に強み）
- IT導入補助金・介護DX補助金の申請支援（補助率50〜75%）
- Web制作とAIシステムをセットで提供する独自のパッケージ
- MEO対策とLLMO対策（AI検索最適化）の両方に対応