生成AIサービス

RAG(検索拡張生成)やファインチューニングなど最新のAI技術を活用し、業務自動化やデータ分析を実現します

提供するAIソリューション

RAG(検索拡張生成)

社内文書や専門知識を活用した高精度なAI回答システム

社内FAQ自動応答
ドキュメント検索
ナレッジベース構築
チャットボット

ファインチューニング

業界特化型・企業独自のAIモデル開発

専門用語対応
業界特化型AI
カスタムモデル開発
独自データ学習

業務自動化AI

定型業務の自動化で生産性を大幅向上

文書処理自動化
データ入力自動化
レポート生成
メール自動返信

データ分析・予測AI

ビッグデータから価値ある洞察を抽出

需要予測
異常検知
顧客行動分析
売上予測

画像・音声認識AI

マルチモーダルAIによる高度な認識処理

画像分類・検出
OCR(文字認識)
音声文字起こし
感情分析

生成AI活用支援

ChatGPTやClaudeなどの生成AIを業務に統合

プロンプト設計
API連携開発
セキュリティ対策
利用ガイドライン策定

実用性を重視した段階的AI導入アプローチ

AI導入でよくある課題

01

精度が期待に届かない

「思ったより精度が低い」「使い物にならない」という結果になりがち

02

コストが高すぎる

初期投資が大きく、運用コストも予想以上にかかってしまう

03

現場で使われない

技術先行で作ったものの、実際の業務フローに合わず使われない

当社の解決策:スモールスタートで確実な成果を

いきなり大規模なAI導入を目指すのではなく、小さな成功体験を積み重ねながら、 段階的に拡張していくアプローチを採用しています。

段階的導入の流れ

01
PoC(概念実証)から開始

まず小規模なPoCで効果を検証し、投資対効果を明確化

02
現場の声を反映

実際に使う人の意見を聞きながら、使いやすさを追求

03
段階的な機能拡張

成果を確認しながら、徐々に適用範囲を拡大

このアプローチで実現できること

01

リスクを最小化

小さく始めることで、失敗してもダメージが少なく、軌道修正も容易

02

確実なROI

効果を確認してから投資を拡大するので、確実なリターンが期待できる

03

現場に定着

使う人の声を反映しながら作るので、本当に使われるAIシステムに

AI導入プロセス

01

課題分析・要件定義

2-4週間

お客様の業務課題を分析し、AI活用の可能性と期待効果を明確化します。

業務課題の深堀り
データの有無確認
AI活用可能性評価
投資対効果試算
02

PoC開発

1-2ヶ月間

小規模な概念実証を行い、AIの精度と実用性を検証します。

データ収集・前処理
モデル選定・開発
精度検証
実用性評価
03

本格開発

2-6ヶ月間

PoCの結果を踏まえて、実運用に耐えるシステムを開発します。

システム設計
AI統合開発
UI/UX開発
セキュリティ実装
04

導入・展開

1ヶ月

開発したAIシステムを実際の業務環境に導入し、運用を開始します。

環境構築
データ移行
ユーザー教育
並行運用
05

継続的改善

継続的

運用データを基にAIモデルを継続的に改善し、精度向上を図ります。

精度モニタリング
モデル再学習
機能追加
運用サポート

活用技術・専門性

主要AI技術

OpenAI (GPT-4, Embeddings)
Anthropic (Claude)
Google (Gemini, Vertex AI)
オープンソースLLM (Llama, Mistral)
Langchain / LlamaIndex
Vector Database (Pinecone, Weaviate)

開発フレームワーク

Python (FastAPI, Django)
TypeScript / Node.js
React / Next.js
Docker / Kubernetes
AWS / GCP / Azure
MLOps (MLflow, Kubeflow)

料金・見積もりについて

柔軟な料金プラン

AI導入は企業様によって規模や要件が大きく異なるため、 お客様のニーズに合わせた柔軟な料金プランをご提供しています。

PoC開発プラン

50万円〜200万円程度で、AI活用の可能性を検証。リスクを抑えてスタート可能。

本格開発プラン

PoCの結果を基に、実運用システムを構築。規模に応じて柔軟に対応。

月額運用プラン

AIモデルの継続的な改善と運用サポート。従量課金にも対応。

まずは無料相談から!
お客様の課題をお聞きして、最適なAI活用プランをご提案いたします。

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