AI DEVELOPMENT SUPPORT
AI導入支援サービス
生成AI・LLMの導入を、ユースケース選定からPoC（概念実証）、本番実装、内製化まで一気通貫で支援します。当社は自社の業務とプロダクトの両方で生成AIを本番運用している開発会社です。「作って終わり」ではなく、業務に定着して成果を生むまで伴走します。
① 業務の入力
問い合わせ・文書・データ
日々の業務から出てくるもの
② AIが広げる
下書き・要約・分析
人が扱いきれない量を一度に
③ 人が決める
確認・判断・承認
現場の文脈で、選ぶ
④ 成果
業務に定着する仕事
速さではなく、選ばれる理由
AIが広げた可能性を、貴社の判断が成果に変える。
どの業務で効くかは、無料のご相談で確かめられます
CONSULTATIONS
AI導入でよくある失敗と、実際にいただくご相談
これから始める企業からも、すでに何かを導入した企業からも、ご相談をいただきます。多いのは後者で、「思っていたようにならない」という内容です。原因はAIの性能ではなく、業務への組み込み方にあります。
導入と定着
全社にAIを導入したが、使う人と使わない人に分かれてしまった
当社の進め方
ライセンスを全社に配る導入は、「使えば効果が出る業務」を特定しないまま始まるため、一部の人だけが使い、残りは毎月の固定費になります。使われないほど現場は個人のアカウントで外部AIを使い始め、管理外の利用（シャドーAI）も広がります。
席数を増やす前に、効果が出る業務を1つ決めて、そこに組み込みます。利用状況を測り、使われていない部分は畳める前提で設計します。
AIプラットフォームを導入したが、現場で使われていない
当社の進め方
汎用のプラットフォームは、デモでは動いても、実際の業務フローや既存システムの中には入っていません。現場は自分の仕事の手順を変えてまでは使わないため、多額の月額費用だけが残ります。
新しいツールを覚えていただく形ではなく、すでに使っている業務システムや業務フローの中にAIを組み込みます。現場の手順を変えないことを前提に設計します。
PoCまでは進んだが、精度や運用の壁を越えられず定着しない
当社の進め方
PoCは「動くこと」を確かめる場ですが、本番に必要なのは精度の担保・権限管理・監査ログ・例外時の扱いです。検証用の作りのまま本番へ進もうとすると、そこで止まります。
精度評価・権限管理・監査ログまで作り込む前提で設計し、本番運用の体制構築まで伴走します。PoCの時点で、その後に必要になる要件を洗い出します。
データとセキュリティ
顧客データやソースコードを、外部のAIサービスに渡したくない
当社の進め方
過去に多額の費用をかけて開発したソースコードや、設計・強度計算のデータは、事業の競争力そのものです。外部のAIサービスへ送信する構成では、契約上は学習に使われない場合でも、社内規程や取引先との守秘義務をクリアできないことがあります。
データを社外に出さない構成（ローカルLLM・クローズドネットワーク）を選択肢として設計します。機能ごとにクラウドAIと自社管理環境を切り替える構成も、自社プロダクトで運用しています。
構築したAIアプリ自体のセキュリティが心配
当社の進め方
AIを組み込んだアプリには、従来の権限管理に加えて、プロンプトを通じて意図しない情報が引き出される、参照させるつもりのなかったデータまで応答に混ざる、といった新しい経路が生まれます。
権限管理・監査ログ・参照範囲の制御を、最初から設計に含めます。誰がどのデータに触れられるかを、AIの応答も含めて統制します。
費用と投資判断
毎月のAPI費用が積み上がり、費用対効果に見合わない
当社の進め方
使われるほど費用が増える一方で、どの機能にいくら掛かっているのかが見えないため、削りどころが判断できません。結果として、効果の薄い機能の費用も払い続けることになります。
機能単位でAIコストを計測する仕組みを組み込み、用途ごとにモデルを使い分けます。効果が出ていない機能は止められる状態にします。
効果が分からない段階で、数百万円の初期投資を求められる
当社の進め方
AI活用は、やってみなければ効果が読めない領域です。その段階で初期投資を先に求められると、発注側の負担が大きくなりがちです。
当社には、成果とリスクを一緒に引き受ける共創型の進め方があります。費用のかたちは案件の内容によって異なるため、初回のご相談で貴社に合う形をご提案します。まずはご相談ください。
成果と依存
AI導入で資料や提案書の作成は速くなったが、他社と似た内容で受注につながらない
当社の進め方
汎用モデルに任せると、誰が使っても同じような出力になります。作成の速さと工数削減は手に入りますが、選ばれる理由のほうが失われます。
人の関与を最大化することで、ユニークでオリジナリティのあるAI出力にします。自社の実績や現場の知見を人が織り込み、速く作れるかではなく、受注につながるかを基準に設計します。
ChatGPTやClaudeのような特定の他社AIに、業務や会社を依存させたくない
当社の進め方
依存はモデルだけでなく、プロンプト、データの持ち方、評価の仕組みにも同時に進みます。気づいたときには、乗り換えのコストが大きくなっています。
モデルを差し替えられる構成にし、プロンプトと評価データは貴社の資産として残します。特定の他社AIの仕様変更や料金改定で、事業が止まらない形にします。
REASONS
AI導入支援のパートナーとして選ばれる3つの理由
自社の開発プロセスがAIで動いている開発会社
当社はコンサルティング資料ではなく、動くAIを日々運用しています。自社の受託開発を管理する業務システムには、見積・タスク設計・議事録・日英翻訳・障害の原因分析など多数のAI機能が組み込まれ、日常業務として稼働しています。「使う側」と「作る側」の両方を知っているからこそ、本番運用で何が問題になるかを前提に設計できます。
01
データを社外に出さない構成も選べる
クラウドAIの利用に加えて、ローカルLLM（自社管理環境でのLLM運用）やクローズドネットワークでの構成も設計できます。機能ごとに切り替える運用も、自社プロダクトで実践しています。RAGによる誤回答対策や機能単位のAIコスト可視化まで、本番運用で磨いた実装ノウハウで支援します。ISMS認証取得企業として、データの取り扱い要件を最優先に構成を選定します。ローカルLLM構築・導入支援の詳細
02
リスクを分担する、共創型の費用のかたち
AI活用は、やってみなければ効果が読めない領域です。だからこそ当社は、成果とリスクを一緒に引き受ける共創型の進め方をご用意しています。貴社が成果を得られなければ当社の収益にもならない——同じ結果を追う関係を前提に、費用のかたちは初回のご相談で貴社に合う形をご提案します。
03
PHILOSOPHY & FLOW
AI導入に対する当社の考え方と、具体的な進め方
AIが拡張し、人が圧縮する。
AIは、拡張機能として桁違いに優秀
AIは、疲れず、忘れず、同じ品質で、何百件でも処理し続けます。人が読みきれない量の資料を横断し、選択肢を並べ、下書きを用意する。人の手が物理的に届かなかった範囲まで、判断の材料を広げられます。
人は、圧縮機として桁違いに優秀
人の脳は、毎秒数千万トークンに相当する情報を受け取り、その大半を捨てて、意味だけを残します。現場の空気、相手の言いよどみ、過去に失敗したときの感触。数値になっていない情報を一瞬で圧縮し、判断に変える。その判断には、その人が積んできた経験と価値観が織り込まれています。だから人の判断を通った仕事には、貴社にしかないオリジナリティが宿ります。
最初のAIエージェントが動くまで1週間。「AIが拡張し、人が圧縮する」サイクルを回して効果を測るのに、もう1週間。効いた型は、エージェントを増やしながら組織へ広げていきます。
現状課題の分析と、動くAIのデモ
業務フローを棚卸しし、どこで人が消耗しているか、どの業務にAIが効くのかを特定します。同時に、当社が受託開発の管理に毎日使っている自社開発のAIツールで、約20種類のAIエージェントが実際の業務で動いている画面をご覧いただきます。分析とあわせて「自社の業務に置き換えたら」のイメージを持ち、最初に動かすエージェントを決めます。
作る前に、動くものを見る——当社の進め方の起点です
最初の1エージェントを動かす
選んだ業務ひとつに、貴社の実データで最初のAIエージェントを構築します。検証用の作り物ではなく、業務の中で実際に動く1体を1週間で立ち上げます。
1週間後、貴社の業務の中でAIが動いています
「AIが拡張し、人が圧縮する」を回して、効果を測る
動き始めたエージェントを現場で使い、AIが広げた選択肢を人が判断する——このサイクルを1週間回し続けます。工数削減・精度・コストを実測の数字にして、続けるか・広げるかを判断いただきます。
進まない、という結論も選べます
水平展開——エージェントと、使いこなす人を増やす
効果が確認できた型を、隣の業務へ横展開します。1体目で作った基盤（権限管理・監査ログ・コスト計測）の上に積むため、2体目からは立ち上がりが速くなります。同時に、プロンプトやワークフローの整備、活用ガイドラインの策定、勉強会まで、エージェントを使いこなす人材の育成を並走させます。当社自身が自社ツールで約20種類まで増やしてきた道筋を、貴社の中に再現します。
増やすのは、エージェントの数と使いこなす人の数——両方そろって組織のしくみになります
POC TO PRODUCTION
AI PoC支援から、本番運用への移行まで
AI導入のご相談で多いのが、PoCは終わったが本番運用に進めない、というものです。当社は自社の業務システムで約20種類のAIエージェントを本番運用しており、PoCを本番に移すときに何が問題になるかを前提に、最初から設計します。
PoCの範囲と期間
当社の進め方のステップ1〜3がPoC（概念実証）にあたります。現状分析と動くAIのデモに1〜2週間、最初のAIエージェントの構築に1週間、効果計測に1週間。ご相談から約1ヶ月で、貴社の実データで動く1体と、その実測値が手元に残ります。
本番移行を判断する基準
精度・工数削減効果・コストの3つを実測の数字にして、続けるか、広げるか、止めるかを判断いただきます。効果が確認できた業務から本番の業務に組み込み、隣の業務へ横展開します。進まない、という結論も選べます。
PoC止まりを防ぐ設計
最初の1体を検証用の作り物ではなく、業務の中で実際に動くものとして作ります。権限管理・監査ログ・コスト計測の基盤を1体目で整えるため、本番移行で作り直しが発生せず、2体目からは立ち上がりが速くなります。運用設計と内製化支援まで含めて伴走します。
新規事業の仮説検証としてのPoC・MVP開発は、PoC・MVP共同開発のページで進め方と担当範囲を説明しています。
FOR & PRICING
AI導入支援の対象となるご相談と、費用のかたち
AI活用は、事前に効果を約束しにくい領域です。効果が分からない段階での初期投資は、発注側にとって負担が大きくなりがちです。だから当社は、成果とリスクをできるだけ一緒に引き受ける形を選びました。ご相談の内容によって、進め方も費用のかたちも次のように分かれます。
PLAN A
共創型
AI活用で事業の成長・売上をつくる場合
- ご相談から本番実装までの費用はいただきません（ユースケース選定・PoC・本番実装まで）
- 運用開始後に、月額のご利用料
- 加えて、事業の規模に応じたレベニューシェア
成果が出て初めて費用が発生します。当社は外から支援するだけの立場ではなく、貴社と同じ結果を追う立場になります。
PLAN B
受託開発型
社内の業務効率化など、効果がコスト削減や時間創出に現れる場合
- 要件と規模に応じたお見積り
- 小さなユースケースの検証から段階的に開始
- 補助金の活用も含めてご提案
レベニューシェアが成立しない領域では、従来どおりの受託開発として、投資回収の見通しが立つ範囲から始めます。
SUBSIDY
補助金を活用したAI導入にも対応しています
IT導入補助金をはじめとする各種補助金は、対象要件や申請時期の判断が難しく、採択後の実装まで見据えた設計が必要です。当社は補助金申請を支援する事業者と連携しており、採択実績も多数あります。申請の可否判断から、採択後のシステム実装・運用までを一続きで進められます。
「使えるかどうか分からない」段階で構いません。ご相談の中で、対象になりうるかどうかからお答えします。
よくある質問FAQ
AI導入の費用はどれくらいですか？
ご相談の内容や進め方によって大きく異なるため、一律の料金表はご用意していません。成果を一緒に追う共創型と、お見積りによる受託開発型の2つの進め方があり、どちらが貴社に合うか、費用がどのようなかたちになるかは、初回のご相談で状況をうかがいながら個別にご提案します。ご相談は無料です。まずはお気軽にお問い合わせください。
社内の業務効率化が目的の場合でも相談できますか？
もちろん可能です。業務効率化の効果は、コスト削減や生産性向上を通じて売上や利益にもつながります。ただ、その貢献分を売上として切り分けて測ることは難しいため、基本は要件と規模に応じたお見積りによる受託開発として進めます。工数削減などの効果を一緒に測り、その扱いについて合意できる場合は、共創型でお受けするケースもあります。IT導入補助金などを活用できる場合もあり、その判断も含めてご相談ください。
既製のAIツールの選定だけをお願いできますか？
はい、対応可能です。用途・精度・コスト・セキュリティ要件を整理したうえで、既製のAIツールの比較・選定だけでもご支援できます。特定のツールありきではなく、貴社の業務に合うかどうかを基準に選定します。そのうえで当社が最も力を発揮するのは、業務やプロダクトの中でAIが動き続ける状態をつくるAI開発です。選定の先に実装・運用・内製化まで見据えたい場合も、一続きでご相談いただけます。
すでに導入した生成AIツールが使われていません。立て直しから相談できますか？
はい。実際にいただくご相談の多くが、導入後の立て直しです。まず利用状況と業務フローを確認し、効果が出る業務を特定し直すところから始めます。使われていない機能やライセンスの整理、外部AIサービスへの依存やデータの取り扱いの見直しも含めてご提案します。
どれくらいの期間で効果が分かりますか？
現状課題の分析と動くAIのデモに1〜2週間、最初のAIエージェントが動くまで1週間、効果計測に1週間が目安です。ご相談から約1ヶ月で、精度・工数削減効果・コストを実測の数字でお示しし、続けるか・広げるかをご判断いただけます。その後は効果が確認できた型を横展開し、エージェントを増やしていきます。
機密データを扱う業務でもAIを導入できますか？
はい。クラウドAIを使わず、データを社外に送信しない構成（ローカルLLM・自社管理環境でのAI運用）を含めて設計できます。当社はISMS認証（ISO/IEC 27001）を取得しており、データの取り扱い要件を最優先に構成を選定します。
ローカルLLM（自社管理環境でのAI運用）にも対応できますか？
対応できます。データを社外のAI事業者に送信しない、自社管理環境やクローズドネットワークでのLLM運用を設計・構築できます。機能ごとにクラウドAIと自社管理環境を切り替える構成も、自社プロダクトで実際に運用しています。用途・精度・コスト・セキュリティ要件を踏まえ、どこまでを社内に置くべきかから一緒に判断します。
どのAIモデルを使うのですか？
特定のモデルありきではなく、用途・精度・コスト・セキュリティ要件に応じて最適なモデルと構成を選定します。複数モデルの比較検証もPoCの中で行えます。
AIの誤回答（ハルシネーション）対策はできますか？
はい。RAG（社内データを根拠として参照させる仕組み）による裏付けや、回答を実データと突き合わせて検証する仕組み、AIが確信を持てない場合に人へ引き継ぐ設計など、誤回答を業務リスクにしないための実装を、自社の本番運用で培った手法で行います。
社内にAIに詳しい人材がいなくても大丈夫ですか？
問題ありません。導入後の運用設計と内製化支援までをサービスに含めており、貴社チームが自走できる状態をゴールに伴走します。プロンプトやワークフローの整備、活用ガイドラインの策定までご支援します。
AI導入に補助金は使えますか？
案件の内容によって活用できる場合があります。当社は補助金申請を支援する事業者と連携しており、採択実績も多数あります。対象になりうるかどうかの判断から、採択後のシステム実装・運用までを一続きでご支援できます。
中小企業でもAI導入を依頼できますか？
はい、もちろんです。当社は中小企業のAI導入を最大限サポートしています。大規模なシステムを最初から作るのではなく、効果が見込める業務を1つ選んで小さく始める進め方をとりますので、初期投資の負担も抑えられます。進め方や費用のかたちは、初回のご相談で貴社に合う形をご提案します。
ChatGPTやClaudeを社内で使う場合、入力した情報はAIの学習に使われますか？
契約の種類によって異なります。個人向けプランは初期設定で学習に使われる場合があり、法人向けプランやAPIは各社の公式規約で学習に使わないと明記されています。会社のメールアドレスで登録しても個人プランのままという見落としが多いため、業務利用は法人契約に限定することをおすすめしています。規約の確認ポイントは解説記事にまとめています。
AIのPoC（概念実証）だけを依頼できますか？
はい。現状分析と動くAIのデモ、最初の1エージェントの構築、効果計測までの約1ヶ月をPoCとして区切ってご依頼いただけます。PoCの終わりには精度・工数削減効果・コストを実測の数字でお渡しし、本番運用に進むか、広げるか、止めるかをその数字で判断いただけます。進まない、という結論も選べます。
他社でPoC止まりになったAI案件の本番移行だけを相談できますか？
はい、ご相談いただけます。PoCの結果と業務フローを確認し、本番運用に足りないもの（精度の基準、権限管理や監査ログ、運用の担当者、コストの見通し）を洗い出すところから始めます。既存のPoCで活かせる部分は活かし、作り直しが必要な部分だけを作り直して本番の業務に組み込み、運用と内製化まで伴走します。
PoC（試験導入）で終わらず、本番運用まで進められますか？
はい。PoCで効果が確認できた仕組みを本番の業務に組み込み、運用と内製化まで伴走します。効果が分からない段階で大きな初期投資を求めるのではなく、検証したい仮説を絞って小さく始め、結果を見て次の投資を判断できるようにしています。
