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AI

AI開発

生成AIを組み込んだ業務システム・自動化ツールを、要件定義から開発・運用まで一貫して提供。社内データを活用したAIの構築や、既存の業務フローへの実装まで対応し、「使えるAI」を形にします。

生成AI開発業務自動化システム開発
こんな課題はありませんか
生成AIは試したものの、実務で使い続けられる形になっていない——ご相談の多くはここから始まります。
提供できること
「AIを導入すること」ではなく、業務が実際に速くなり、続けられる状態をつくることを目的に設計します。

業務システムへのAI組み込み

すでに使っている基幹システムや管理画面に、要約・分類・下書き生成といったAI機能を追加します。既存の運用を変えずに済む形を優先して設計します。

社内データを活用したAI

マニュアル・議事録・過去案件などの社内文書を検索できる形に整え、根拠を示しながら回答するAIを構築します。情報の取り扱い範囲は事前に設計します。

業務自動化・ワークフロー

問い合わせの振り分け、日次レポートの作成、データ転記といった反復作業を自動化します。人が確認すべき箇所は残し、任せきりにしない設計にします。

AIエージェント・チャットボット

問い合わせ対応や社内ヘルプデスクを担うチャットボット、複数の手順を自律的に進めるエージェントを開発します。WebサイトにもLINEにも接続できます。

PoCから本番運用まで

小さく試して効果を確かめてから、本番の規模へ広げます。精度・コスト・所要時間を計測できる状態にしたうえで、拡大するかどうかを判断できるようにします。

Web・業務システム開発

AIに限らず、業務システム・ECサイト・SaaSの開発にも対応します。AI機能だけを切り出さず、その周辺のシステムまで含めて一貫して構築できます。

開発の進め方
最初から大きく作らず、確かめながら広げます。1%の改善を積み上げる、という考え方は開発の進め方にも通しています。
  1. 01

    ヒアリング・課題整理

    現在の業務の流れと、どこに時間がかかっているかをうかがいます。AIを使わないほうが早い部分は、正直にそうお伝えします。

  2. 02

    要件定義・PoC

    効果が見込める範囲を絞り込み、小さく動くものを作って確かめます。この段階で精度と費用の見通しを共有します。

  3. 03

    設計・開発

    本番運用を前提に設計し直して実装します。既存システムとの接続、権限の扱い、ログの残し方もこの段階で決めます。

  4. 04

    検証・チューニング

    実データで挙動を確認し、精度と応答速度、費用のバランスを調整します。想定外の入力への対応もここで固めます。

  5. 05

    運用・改善

    公開後も利用状況を見ながら調整を続けます。社内で運用を引き継げるよう、手順とドキュメントの整備までお手伝いします。

対応技術・領域
要件に合わせて選定します。特定のサービスに縛られた提案はしません。
Claude API OpenAI API RAG AI Agent Python TypeScript Next.js Node.js PostgreSQL AWS Vercel LINE Messaging API Shopify 業務システム
よくあるご質問
何から相談すればよいか分かりません。
現状の業務内容をうかがうところから始めます。要件が固まっている必要はありません。お話をうかがったうえで、AIを使うべき部分と、そうでない部分を切り分けてご提案します。
社内のデータを外部に出すことに不安があります。
扱うデータの範囲と保存場所は、着手前に設計してご説明します。外部に送信しない構成や、送信する情報を限定する構成も選択できます。ご要望があれば、その前提で構成を組みます。
小さく試してから判断したいのですが可能ですか。
はい。PoC(試作)で効果を確かめてから本番開発へ進む形を標準としています。試した結果、費用に見合わないと判断された場合はそこで止めていただけます。
すでに動いているシステムに後から組み込めますか。
多くの場合は可能です。既存システムの構成と、どこまで手を入れられるかを確認したうえで、影響範囲の小さい接続方法から検討します。
開発後の運用も任せられますか。
運用・改善まで継続して対応できます。社内で内製に切り替えたいというご希望があれば、引き継ぎを前提とした構成とドキュメント整備の形でお手伝いします。
AI開発のご相談
課題が固まっていない段階でも構いません。現状をうかがったうえで、進め方のご提案からお手伝いします。