SERVICE / 01 — AI SYSTEM DEVELOPMENT
業界の現場に、
ちょうどいいAIを。
要件定義からモデル設計、既存システム接続、運用まで一気通貫で。
大手では採算が合わない、業界特化型のAIを得意としています。
A — WHAT WE BUILD
業務に組み込まれて、
はじめて意味があるAI。
既存システムやデータと結節し、現場のオペレーションに溶け込ませる。デモで終わらせません。
01
ナレッジAI
社内ドキュメント・属人知を構造化し、検索・要約・対話で引き出す。
02
営業支援AI
問い合わせ仕分け、面談メモから提案ドラフト生成まで。
03
需要予測・分析
時系列データから発注・在庫・人員配置を最適化。
04
業務特化エージェント
申請書作成、稟議、点検報告など定型業務の自動化。
B — VERTICALS
業界に深く、ちいさく。
業界の言葉、業務の癖、データの形。私たちが時間をかけてきた領域です。
不動産食品製造地域金融小売・流通建設農業観光・宿泊医療・介護教育自治体・補助金士業BtoB SaaS
C — PROCESS
5つのステップで、
事業に届くAIへ。
STEP 01
聴く
LISTEN
現場に立ち、課題を分解する。
STEP 02
描く
DESIGN
効くポイントと流れを設計する。
STEP 03
試す
PROTOTYPE
PoC（概念実証）で小さく動かして確かめる。
STEP 04
繋ぐ
INTEGRATE
既存システム・データに接続する。
STEP 05
育てる
OPERATE
運用しながら磨き、KPIを動かす。
D — STACK
技術スタック。
モデル・基盤・接続。プロジェクト要件に合わせて柔軟に選定します。
MODEL
- Claude
- GPT-4 / 5
- Gemini
- Llama / 自社FT
INFRA
- AWS
- GCP
- Vertex AI
- Azure OpenAI
INTEGRATION
- kintone
- Salesforce
- Slack / Teams
- REST / GraphQL
FEATURED CASE
食品製造 — 熟練工の暗黙知を、対話できるAIへ。
現場で蓄積された手書きメモと作業動画を学習素材に、新人が「先輩に聞ける」感覚で使える業務支援AIを構築。教育期間を約40%短縮。
E — FAQ
よくあるご質問。
Q.01
PoC（概念実証）だけのご相談でも大丈夫ですか？
もちろん可能です。「効くポイント」を見極めるところから一緒に走ります。
Q.02
データが整っていません。
むしろ通常そうです。データの整備設計から伴走します。
Q.03
費用感はどのくらいですか？
PoCは¥1.5M〜、本開発は規模により¥6M〜が目安です。詳細はご相談ください。
Q.04
セキュリティ要件が厳しいのですが。
オンプレ（自社サーバー運用）、VPC内クローズド、ログ非保持構成など対応可能です。
F — GLOSSARY
用語解説。
本ページに登場する業界用語のかんたんな説明です。はじめての方は、こちらをご参照ください。
PoC
Proof of Concept ／ 概念実証。本格開発の前に「効くか」を6〜10週ほどで小さく試す検証段階。
ナレッジAI
社内文書、マニュアル、ベテランの暗黙知などを整理し、検索・要約・対話で引き出せるAI。
業務特化エージェント
申請書作成、稟議、点検報告など、決まった業務フローを自動でこなすAI。
需要予測・分析
過去の販売・在庫・気象などのデータから、将来の需要を予測するAI。
業界特化型AI
特定業界の言葉・データ・業務プロセスに最適化したAI。汎用AIより精度と現場適合性が高い。
BtoB SaaS
Business to Business Software as a Service。法人向けに月額制で提供されるクラウドソフト。
AIモデル
Claude / GPT / Gemini / Llama など、AIの中核となる学習済みプログラム。
クラウド基盤
AIモデルを動かすためのサーバー・実行環境。AWS / GCP / Azure などが代表例。
API連携
別のソフトウェア（kintone、Salesforce、Slack など）と自動的にデータをやりとりする仕組み。
オンプレ
オンプレミス。クラウドを使わず、自社内のサーバーでシステムを運用する方式。
VPC
Virtual Private Cloud。クラウド上に確保された自社専用の仮想ネットワーク。外部から隔離。
ログ非保持構成
AIへの入力データや会話履歴をサーバーに保存しない設定。機密情報を扱う案件向け。
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次の事業に、
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どんなAIが必要か。
構想段階で構いません。「こういうことできない？」から、まずは課題を一緒に分解します。