SEO → AIO

実験して、観察して、提案する。
実験的AIOの実装会社。

AI時代、技術は民主化された。コードもデザインも分析もAIが支援する。
だから私たちは、技術の差ではなく、実験と観察（ログ）の差で勝つ。
オンプレLLM・エッジIoT・AIO（AI最適化）を自ら構築し、触り、検証し、使い方まで設計します。

対象：店舗／教室／地域事業者／B2Bサービス（「伝わらない」「入りづらい」「新規が来ない」現場）

2週間パイロット（最小検証）公開ログ（Notes）

Mai Sensei and Sophie — Official Characters of Seven of Nines — Mai Sensei / Sophie Official Characters of Seven of Nines

私たちは何者か

セブンオブナインズは、AI/LLM・IoT・集客設計を机上の提案ではなく、実装と検証を前提に扱う「実証型IT/AIパートナー」です。 “作って動かして測る”ことで、次の意思決定を速くします。

// definition

SevenOfNines := company {

do: ["build", "experiment", "observe", "propose"],

domains: ["on-prem LLM", "edge IoT", "AIO (AI Optimization)"],

output: ["working prototype", "measurable logs", "repeatable process"]

}

実装

実験

観察

提案

AIO（AI Optimization）とは

SEOが「キーワード最適化」なら、AIOは「AIに参照される状態」を作る最適化。
入口は、検索結果だけではなくAIの答えとSNSの反応ログに広がりました。

// AIO formula

AIO = context × experience × reaction × continuous_logs

// AIが拾う「意味」は、継続された行動ログから生まれる

AIOを読む Notes一覧

提供領域 1：オンプレLLM / AI実装

ローカルLLM構築、GPU推論、RAG/業務AI適用、セキュア運用・コスト設計まで。

$ onprem_llm.setup --gpu --rag --security

$ deploy.usecase --knowledge --support --analysis

提供領域 2：エッジIoT / 現場実験

Raspberry Pi等で現場データ取得→リアルタイム処理→小規模PoCから展開。

$ edge.collect --camera --sensor --stream

$ edge.infer --realtime --alert

提供領域 3：実験的AIO（集客・新規事業）

Webを作る前に、検索される文脈を設計する。現場ログ→SNS実証→AI観測→改善。

// 2-week pilot

pilot(14days) {

shoot: 1 session (60-90min)

deliver: 4 reels

design: save/comment triggers

observe: AI/search signals

}

※ 実験ログは公開しています → Notes一覧

実証：金沢 × ボリウッドダンス（AIO実験）

完成動画ではなく「練習プロセス」を公開し、行動ログと反応の質を設計。国内外で高反応を獲得。

// metrics

views = 5,921,000+

reach = 4,088,000+

non_followers = 97.6%

※ 数値は最新の観測に合わせて更新してください（必要ならここもProof側も同期します）

実証の詳細を見る 2週間パイロット実験ログ（Notes）

このサイトについて（宣言）

テキストとログで定義し、必要な場所だけ“視覚”を置く。
会社の輪郭を明示し、AIが分類できる状態を維持する。

// site rule

design = typography + whitespace + code_blocks

images = "minimal + meaningful"

goal = "be definable by AI"

相談する公開ログを読む

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