AIネイティブ開発で、速く・高品質にリリースする
自社AIプロダクト運用で蓄積した実践ナレッジを活用し、開発速度・品質・コスト効率を同時に高めます。要件が明確な案件は最短1ヶ月でのリリースにも対応します。
AIを使った開発生産性の強み
自社プロダクト開発と実案件で得たAI活用ノウハウを標準化し、初速と品質を両立した開発体制を提供しています。
AI活用開発比率
90%+
要件整理、実装、テスト設計、ドキュメント生成までAIを組み込み、開発フローを高速化。
提供スピード
最短1ヶ月
要件が明確な案件は最短1ヶ月でリリース可能な体制。通常開発より短いサイクルで提供。
開発効率
最大2.5倍
共通基盤・自社ナレッジ・AI運用ノウハウの蓄積により、実装と検証のスピードを改善。
品質維持
レビュー標準化
高速開発でも品質を落とさないよう、コードレビュー・テスト・監視を標準プロセス化。
自社AIプロダクトで磨いた実装知見
机上の提案ではなく、自社でAI機能を設計・実装・運用してきた経験をそのまま提供開発へ展開します。
- 自社プロダクト運用で得た障害パターンと改善パターンを再利用
- AI機能の精度だけでなく、応答速度・運用コストまで最適化
- 検証済みアーキテクチャをベースに初期設計を高速化
豊富なAI導入コンサルティング実績
現場業務にAIを定着させるための導入支援を多数実施。PoC止まりにならない設計を重視します。
- 業務棚卸しから導入優先順位付け、ROI設計まで伴走
- ガバナンス・監査・セキュリティ要件を含む実行計画を作成
- 現場定着に必要な運用ルール、教育、改善体制を整備
AI活用を組み込んだ開発標準プロセス
要件整理、実装、テスト、ドキュメント作成にAIを組み込み、スピードを上げつつ品質を担保します。
- コード生成・レビュー支援・テスト設計のAI活用を標準化
- E2Eテスト、監視、障害分析を組み合わせて品質を維持
- 短サイクル改善でリリース後も継続的に価値を向上
最短1ヶ月・概算600万円〜で始めるAIドリブン開発
要件が明確なMVP開発は、短期間でのリリースを前提に設計できます。初期投資を抑えつつ、リリース後の改善速度まで含めた実行計画をご提案します。
AIドリブン開発サービス
AIを開発プロセスへ標準導入し、最短1ヶ月リリースを可能にする体制で、速度・品質・費用対効果を高い水準で両立します。
React / Next.js Webアプリ開発
B2B/B2C向けのWebサービスを、設計・実装・運用まで一気通貫で提供します。単なる画面実装ではなく、事業KPIに直結するユーザー導線、計測設計、運用しやすいアーキテクチャまで含めて設計します。
要件定義段階では、機能要件だけでなく運用体制・権限管理・将来拡張を見据えて、App RouterやServer Componentsを前提にした構成を設計します。実装ではTypeScriptによる型安全を徹底し、属人化しにくいコードベースを構築します。
公開後は表示速度・CVR・離脱率などの指標を追い、A/BテストやUI改善を継続的に実施します。開発だけで終わらず、プロダクトを成長させる運用サイクルを前提に支援します。
主な対応範囲
- Next.js (App Router) / React / TypeScriptによる開発
- 管理画面・会員機能・決済連携を含む業務システムの構築
- SEO設計、Core Web Vitals改善、表示速度チューニング
- 設計レビュー、コードレビュー、テスト設計の標準化
- GA4 / GTM / BI連携を踏まえた計測設計
- 中長期運用を見据えたコンポーネント設計と保守体制構築
iPhoneアプリ開発（Swift / SwiftUI）
業務効率化アプリからコンシューマ向けアプリまで、iPhoneに最適化した体験設計と高品質実装を行います。要件整理、UI/UX設計、実装、App Store公開、改善運用まで対応します。
ネイティブならではの滑らかな操作感、通知設計、オフライン対応、バックグラウンド処理など、実利用で差が出る領域を丁寧に設計します。既存WebシステムやAPIとの連携を前提に、全体最適で実装します。
リリース後はクラッシュ分析・継続率分析を行い、ユーザー行動に基づいた継続改善を実施します。機能追加時の品質低下を防ぐため、テスト戦略とリリース運用も整備します。
主な対応範囲
- Swift / SwiftUIによるiOSアプリ新規開発・改善
- 会員認証、決済、通知、位置情報、カメラ等の標準機能連携
- API設計・バックエンド連携を含むモバイル最適化
- TestFlight運用、App Store申請、審査対応
- クラッシュログ分析、品質指標の可視化、改善サイクル運用
- 将来のAndroid展開を見据えたドメイン設計・API標準化
スマホゲーム開発（ネイティブアプリ）
iPhone/Android向けのネイティブゲーム開発に対応します。企画要件の整理から、クライアント実装、運用イベント対応、ストア公開・更新まで一貫して支援します。アニメ系IPタイトルに求められる演出品質や運用スピードにも対応可能です。
アニメ・キャラクターIPタイトルでは、世界観表現、演出テンポ、イベント更新運用、負荷を考慮したクライアント実装が重要です。ネイティブアプリとしての操作体験・描画・端末差異対応を含めて設計します。
運用フェーズでは、期間限定イベント、ガチャ・キャンペーン導線、計測設計、クラッシュ分析、審査対応を含む継続改善を支援します。短期の機能追加と品質維持を両立できる体制を整えます。
主な対応範囲
- スマホゲームのネイティブアプリ開発（iOS / Android）
- アニメ系IPタイトル向けの演出実装・UI/UX最適化
- イベント運用・更新リリース・ストア申請対応
- クラッシュ分析、端末検証、継続改善運用
- バックエンド/API連携を前提にしたクライアント設計
- KPI計測・継続率/課金導線改善のための実装支援
AI導入・開発コンサルティング
AIを使いたいが何から始めるべきか分からない企業向けに、業務棚卸しからPoC設計、本番導入、社内定着まで伴走します。単発提案ではなく、現場で使われる運用設計まで含めて支援します。
まず既存業務を可視化し、AI化の優先順位をROIと実現難易度で整理します。過剰な要件や期待値を抑え、短期間で成果が見える施策から順に進めることで失敗リスクを下げます。
PoC後は評価指標を明確にし、セキュリティ・監査・ガバナンス要件を含めて本番導入を設計します。社内展開時の教育、運用ルール、問い合わせフロー整備まで対応可能です。
主な対応範囲
- AI導入ロードマップ策定（業務棚卸し・優先順位付け）
- 生成AI活用ポリシー、プロンプト設計、利用ガイドライン整備
- PoCの設計・検証・評価指標策定
- 社内ナレッジ検索、問い合わせ自動化、文書生成の実装支援
- セキュリティ・監査・データガバナンス観点の設計
- 社内展開に向けた教育・運用体制づくり
AI活用システム開発
生成AI・機械学習を組み込んだ業務システムを実装し、実運用で使えるレベルまで仕上げます。チャットUIだけでなく、既存業務フローと連動したシステムとして設計・構築します。
RAG基盤、ワークフロー自動化、社内データ連携、権限制御、監査ログなど、企業利用で必要になる要素を含めて実装します。単機能デモではなく、継続運用できる構成を重視します。
AIモデルの精度だけでなく、応答速度、コスト、可観測性、障害時の代替動線まで含めて設計し、システムとしての信頼性を担保します。現場運用での改善サイクルを前提に開発します。
主な対応範囲
- 社内ナレッジ検索（RAG）・FAQ自動応答システムの構築
- AIによる文書作成・要約・分類・レビュー支援機能の実装
- 既存SaaS/基幹システムとのAPI連携・業務フロー統合
- 権限管理、監査ログ、運用ダッシュボードの整備
- 推論コスト管理、キャッシュ戦略、性能最適化
- 本番運用後のモデル改善・プロンプト改善サイクル構築
選ばれる理由
技術力だけでなく、業務理解と運用視点で実装します。
事業KPIから逆算した設計
技術要件だけでなく売上、業務効率、継続率などの指標を先に定義し、開発スコープに落とし込みます。
- 事業目標とシステム要件の対応表を作成
- 効果測定可能なイベント設計とダッシュボード整備
- 施策ごとに優先順位と検証指標を明確化
要件の曖昧さを残さない実装主導型の要件定義
会議資料だけで終わらせず、画面遷移・データ項目・運用フローまで具体化してから着手します。
- Figma/画面仕様とAPI仕様を同時に整備
- 役割別の運用シナリオと例外処理を事前定義
- 将来拡張を考慮したドメイン設計を初期段階で実施
スピードと品質を両立する開発プロセス
短いイテレーションで価値提供しつつ、レビュー・テスト・監視で品質を継続的に担保します。
- 週次リリースを前提にした計画とチケット運用
- 設計レビュー、コードレビュー、E2Eテストを標準化
- 障害の原因分析と再発防止策を運用フローに組み込み
運用定着まで見据えた伴走体制
リリース後に現場で使われない状態を防ぐため、教育・引き継ぎ・改善運用まで支援します。
- 管理者マニュアル、利用者向け手順書、FAQを整備
- 運用開始後の問い合わせ一次対応フローを構築
- 定例レビューで改善項目を継続的に反映
AI導入の実現可能性を重視した提案
PoC止まりを避けるため、導入優先度、データ品質、体制を踏まえた現実的な計画を作成します。
- ROIと実装難易度でユースケースを整理
- ガバナンス要件と運用負荷を含めて評価
- 本番展開前提の検証条件を最初に定義
セキュリティと監査対応を組み込んだ設計
アクセス制御、操作ログ、データ保護の観点を標準で組み込み、運用リスクを低減します。
- 権限設計と監査ログ出力の標準テンプレートを適用
- 個人情報・機密情報の取り扱いルールを明確化
- 脆弱性診断・依存ライブラリ更新の運用計画を策定
内製化を見据えたドキュメント品質
将来的な運用引き継ぎや拡張開発に備え、設計書・運用手順・判断背景を残します。
- 仕様変更の意図が追える変更履歴を管理
- アーキテクチャ決定記録（ADR）を蓄積
- 新任メンバーでも理解可能な運用資料を整備
経営・現場双方と会話できる推進力
経営目線の投資判断と、現場目線の実装・運用課題をつなぎ、意思決定を前進させます。
- 経営向けには投資対効果・リスクを可視化
- 現場向けには実務影響を反映した運用設計を提示
- 合意形成に必要な選択肢とトレードオフを整理
提供プロセス
一般的な開発目安と、AI活用を前提にした弊社提供スピードを並べて提示します。
Phase 01
現状診断・課題整理
一般目安: 2〜4週間
弊社目安: 3〜5営業日
既存システム、業務フロー、データ品質、運用体制を把握し、課題を優先順位付きで整理します。
- 現状分析レポート
- 課題一覧（重要度/緊急度）
- 投資効果仮説と改善ロードマップ案
Phase 02
要件定義・設計
一般目安: 3〜6週間
弊社目安: 1〜2週間
機能要件と非機能要件を明確化し、画面仕様・データ設計・API設計・運用設計を定義します。
- 要件定義書
- 画面・API・DB設計書
- 運用/保守設計、テスト方針
Phase 03
プロトタイプ・PoC
一般目安: 3〜5週間
弊社目安: 1週間前後
高リスク領域を先行検証し、実現性・性能・運用負荷を確認して開発計画を確定します。
- 検証用プロトタイプ
- 技術選定結果と実装方針
- PoC評価レポート
Phase 04
本開発・品質保証
一般目安: 12〜24週間
弊社目安: 4〜12週間
短サイクル開発で段階的に機能提供し、レビュー・テスト・監視を通じて品質を担保します。
- 実装済みアプリケーション
- E2E/単体テスト一式
- 運用監視・アラート設計
Phase 05
リリース・定着支援
一般目安: 2〜4週間
弊社目安: 3〜7営業日
本番移行、運用トレーニング、マニュアル整備を行い、現場定着まで伴走します。
- 本番リリース計画と切り替え手順
- 運用マニュアル/教育資料
- 問い合わせ対応フロー
Phase 06
継続改善・機能拡張
一般目安: 月次改善サイクル
弊社目安: 週次改善サイクル
利用データを基に効果検証し、追加開発・改善を継続して成果最大化を図ります。
- KPIレポート
- 改善バックログ
- 四半期ごとの拡張計画
※期間は目安です。要件の複雑度、既存システム連携、承認フローの有無により変動します。
開発期間・金額のサンプルケース
目的とスコープに応じた代表的なプランです。最短1ヶ月・概算600万円からの提供を基本ラインとして設計しています。
Fast Launch
新規サービスのMVP / 小中規模業務アプリ
機能を絞って素早く市場投入し、初期ユーザーのフィードバックをもとに改善を回すプランです。
最短1ヶ月
概算 600万円〜（税別）
PM 1名 / フルスタック 2名 / AI実装・QA 1名
- 要件整理ワークショップ（短期集中）
- 主要画面・主要業務フローの実装
- 認証・管理画面・基本計測の導入
- 初期運用マニュアルとリリース支援
Growth Delivery
既存サービスの刷新 / 機能拡張を伴う中規模開発
既存資産を活かしながら機能拡張と基盤改善を同時に進め、成長に耐える構成へ移行します。
約3ヶ月
概算 1,200万円〜2,000万円（税別）
PM 1名 / フロント2名 / バックエンド2名 / QA 1名
- 既存調査と移行計画策定
- UI/UX再設計、API再設計、運用改善
- E2Eテスト整備と監視基盤導入
- 改善サイクル運用の定着支援
Enterprise Program
複数部門・複数システムを跨ぐ基幹/大規模案件
セキュリティ、監査、権限統制を重視しながら、段階リリースで業務影響を抑えて導入するプランです。
約6ヶ月
概算 3,000万円〜6,000万円（税別）
統括PM 1名 / テックリード 1名 / 開発4〜6名 / QA 2名 / AI導入コンサル 1名
- 全体アーキテクチャ設計と段階移行計画
- 監査ログ・権限制御・運用統制の実装
- 部門横断のトレーニングと運用標準化
- リリース後の改善ロードマップ策定
※上記は初期見積りの目安です。正式見積りは要件定義後に提示します（インフラ費・外部サービス費は別途）。
品質・セキュリティ・運用体制
開発だけでなく、長期運用で信頼されるための品質保証と統制を標準装備しています。
品質保証
単体・結合・E2Eテストに加え、障害パターンを踏まえた回帰テストを整備し、リリース品質を安定化させます。
セキュリティ
認証・認可、監査ログ、脆弱性対策、依存ライブラリ管理を標準化し、運用時のセキュリティリスクを低減します。
運用監視
監視指標、アラート閾値、障害一次対応フローを定義し、障害検知から復旧までのリードタイム短縮を図ります。
コスト最適化
クラウド利用状況を可視化し、性能・可用性とのバランスを取りながら継続的にコスト最適化を実施します。
ドキュメント管理
仕様、設計判断、運用手順を一貫管理し、担当変更時でも運用が止まらない状態を作ります。
改善マネジメント
月次・四半期の振り返りで成果と課題を評価し、優先順位付きで改善計画を更新します。
導入事例
実際の課題に対し、開発と基盤の両面で成果を出しています。
React / Next.js Webアプリ開発の導入事例
新規開発・再構築・既存刷新の3パターンで、売上・業務効率・保守性を同時に改善した事例です。
B2B受発注SaaSのフロント再設計
商社向けSaaS企業
複雑な受発注オペレーションをWeb上で統合し、入力工数と問い合わせ件数を大幅に削減。
課題
- 画面遷移が複雑で、担当者教育に時間がかかっていた
- 同一データの二重入力・入力漏れが頻発していた
- 旧UIの保守コストが高く、改善スピードが出ない状態だった
対応内容
- 業務ヒアリングを元に画面情報設計を再定義
- Next.js App Routerで画面遷移とデータ取得を最適化
- フォーム共通化とバリデーション統一で入力品質を改善
- 運用チーム向けに管理画面と監査ログ機能を追加
成果
- 受発注入力時間を42%短縮
- 問い合わせ件数を月次で35%削減
- 新機能リリースサイクルを隔月から毎週へ短縮
技術要素
ECサイト高速化と購入導線最適化
D2Cブランド運営企業
LP・商品一覧・決済導線を再設計し、表示速度とCVRの両方を改善。
課題
- ページ表示が遅く、モバイル離脱率が高止まりしていた
- キャンペーン時のアクセス集中でパフォーマンス低下
- マーケ施策の検証ができる計測設計が不足
対応内容
- レンダリング戦略を見直し、表示優先要素を先読み
- 画像最適化とキャッシュ戦略で負荷分散を実施
- 購買導線のUI改善とイベント計測を導入
- A/Bテスト運用を前提としたコンポーネント設計へ刷新
成果
- LCPを3.8秒から1.7秒へ改善
- モバイルCVRを1.6倍に改善
- 繁忙期のインシデント発生件数を0件化
技術要素
会員向けポータルの段階的モダナイズ
教育サービス事業者
レガシー画面を段階移行しながら、会員体験と運用保守性を向上。
課題
- 一括リプレイスが難しく、サービス停止リスクが高かった
- 旧システムと新システムのデータ整合が課題だった
- 運用担当の手作業が多く、更新遅延が常態化していた
対応内容
- 画面単位で移行可能なアーキテクチャを採用
- 移行期間中のデータ同期ジョブと監視設計を実施
- 運用手順の自動化と管理者向けUI改善を並行実施
- 段階ごとに利用者ヒアリングを実施し改善反映
成果
- 段階移行で無停止切り替えを達成
- 運用担当の月次作業時間を55%削減
- 会員向け問い合わせの初動対応時間を40%短縮
技術要素
iPhoneアプリ開発の導入事例
業務アプリ、教育アプリ、機器連携アプリの3領域で、現場利用率と継続率の改善を実現した事例です。
フィールド業務日報アプリの刷新
設備保守サービス企業
外勤スタッフの報告業務をモバイル完結化し、報告遅延と入力ミスを削減。
課題
- 紙・Excelベースの報告で転記ミスが発生
- 帰社後入力が必要で、報告締め処理が遅延
- 写真添付や位置情報記録の精度が低かった
対応内容
- SwiftUIで入力導線を最適化し現場操作を簡略化
- オフライン入力・復帰時同期で通信不安定環境に対応
- 写真、位置情報、署名を報告に紐づける設計へ刷新
- 管理画面連携で承認フローを自動化
成果
- 報告完了までの平均時間を50%短縮
- 入力不備率を28%から6%へ改善
- 現場スタッフ利用率95%以上を維持
技術要素
教育サブスクアプリの継続率改善
オンライン学習サービス企業
学習継続を促すUX・通知設計により、7日・30日継続率を向上。
課題
- インストール後の初回離脱が多く継続率が低い
- 通知は配信していたが開封率・再訪率が低迷
- 改善判断に必要な学習データ計測が不足
対応内容
- オンボーディング導線を再設計し初回体験を改善
- 行動履歴に基づくセグメント通知を実装
- 学習進捗可視化と達成演出を導入
- 継続率指標を追える分析ダッシュボードを整備
成果
- 7日継続率を1.4倍に改善
- 30日継続率を1.3倍に改善
- 通知開封率を22%から41%へ改善
技術要素
医療機器連携アプリの品質強化
ヘルステック企業
BLE連携とデータ同期基盤を安定化し、計測データ欠損を抑制。
課題
- Bluetooth接続切断時の再接続失敗が多発
- バックグラウンド同期時にデータ欠損が発生
- 端末差異により不具合再現が難しかった
対応内容
- 接続状態管理をステートマシン化して堅牢化
- 再送設計と重複排除ロジックで同期精度を向上
- 端末別テスト計画と監視ログを整備
- 障害分析フローを運用チームと共通化
成果
- データ欠損率を0.8%から0.08%へ改善
- クラッシュ率を40%削減
- サポート問い合わせを月次で31%削減
技術要素
スマホゲーム開発（ネイティブアプリ）の導入事例
アニメ系IPタイトルを含むスマホゲーム開発・運用で、演出品質、更新スピード、安定運用を両立した事例です。
アニメIPスマホゲームの新規タイトル開発支援
エンターテインメント事業者
アニメIPの世界観を再現するUI演出・イベント導線を重視したネイティブアプリ開発を実施し、初期リリースと運用開始までを支援。
課題
- IP監修要件が多く、UI演出の修正サイクルが発生しやすかった
- イベント更新を前提にしたクライアント構成が必要だった
- 端末差異による表示崩れ・パフォーマンス差の吸収が課題だった
対応内容
- 演出パターンを共通コンポーネント化し、監修修正の反映速度を向上
- 運営イベントで差し替えしやすいデータ駆動構成を採用
- 主要端末群で描画・メモリ・発熱観点の検証計画を実施
- 分析イベントを初期段階から実装し、継続率改善の基盤を整備
成果
- 初回イベント更新の実装期間を想定比30%短縮
- 監修差し戻し対応の反映リードタイムを半減
- リリース初月の重大クラッシュ率を目標値内で運用開始
技術要素
運営中タイトルのイベント更新高速化と品質改善
モバイルゲーム運営会社
運営中タイトルのイベント更新・ガチャ導線改修を継続的に支援し、更新速度と品質の両方を改善。
課題
- 毎月イベント更新が続く中で不具合混入率が高かった
- 端末依存不具合の検証工数が大きく、更新遅延が発生していた
- 課金導線改善の仮説検証が十分に回せていなかった
対応内容
- 更新対象機能のテスト観点をテンプレート化し回帰テストを標準化
- 端末別の優先検証マトリクスを整備し検証効率を改善
- ガチャ・ショップ導線のUI改善と計測イベント追加を実施
- 障害報告から修正・再発防止までの運用フローをチーム共通化
成果
- イベント更新の平均リードタイムを35%短縮
- 更新後不具合件数を月次で40%削減
- 主要課金導線のタップ率を1.2倍に改善
技術要素
ネイティブアプリ基盤の最適化と継続運用体制構築
IPコンテンツ企業
既存スマホゲームの技術負債を整理し、アップデート頻度を維持しながらアプリ基盤の安定性を改善。
課題
- 長期運用でクライアントコードの見通しが悪化していた
- 新機能追加のたびに既存演出が壊れやすい状態だった
- 開発・運営・デザイン間の連携コストが高かった
対応内容
- 画面/演出の責務分離を進め、再利用可能な実装単位に再構成
- デザイン素材反映フローと命名ルールを整理して差し替え効率化
- クラッシュ分析とパフォーマンス計測を定例レビューに組み込み
- 更新計画・検証・リリース判定の運用テンプレートを整備
成果
- 新規イベント機能の実装見積り精度を改善（乖離率を大幅圧縮）
- クラッシュ率を継続的に低下させ安定運用を実現
- デザイン反映から実機確認までのサイクルを短縮
技術要素
AI導入・開発コンサルティングの導入事例
業務棚卸しから導入計画、運用定着まで実施し、PoC止まりを回避した事例を紹介します。
コールセンターAI活用ロードマップ策定
BPO事業者
問い合わせ対応業務を分析し、AI導入優先順位と段階導入計画を策定。
課題
- 問い合わせ種別が多く、自動化対象が不明確だった
- 現場の運用品質を落とさず導入する方針が必要だった
- 経営層への投資説明材料が不足していた
対応内容
- 問い合わせログを分類し自動化可能領域を抽出
- FAQ自動応答とオペレーター支援を段階導入計画化
- 精度、応答速度、運用負荷を評価するKPIを設定
- セキュリティ・監査要件を含む実行計画を提示
成果
- AI導入候補業務を26領域から8領域へ絞り込み
- 初年度削減効果見込みを定量化し稟議承認を獲得
- PoC開始までの準備期間を2ヶ月短縮
技術要素
営業組織向けAI活用設計
SaaS企業
営業提案書、議事録、顧客要約作成をAI支援対象に定義し、運用ルールまで設計。
課題
- 営業担当ごとに資料品質がばらついていた
- 個人情報を含むデータ取り扱いに不安があった
- AI出力品質を評価する運用指標が未定義
対応内容
- 営業プロセスを分解し、AI支援ポイントを明確化
- プロンプトテンプレートとレビュー基準を設計
- 情報区分ルールと利用ガイドラインを整備
- 現場導入トレーニングと定着フォローを実施
成果
- 提案資料作成時間を平均38%短縮
- レビュー差し戻し率を27%削減
- 営業チームのAI活用率80%超を3ヶ月で達成
技術要素
バックオフィスAI活用診断
中堅製造業
経理・法務・人事の定型業務を対象に、段階導入可能なAI施策を定義。
課題
- 部門ごとに業務フローが異なり共通化が難しかった
- 監査対応が必要で即時自動化が困難な業務が多かった
- 社内にAI推進担当が不在だった
対応内容
- 部門別業務マップを作成し共通課題を抽出
- 監査要件を満たす半自動化プロセスを設計
- 推進体制とRACIを整理して社内運用設計を実施
- 90日導入プランを作成し経営会議用資料を整備
成果
- 導入候補業務の約60%で実行計画を策定
- 社内推進体制を新設し、運用責任範囲を明確化
- 導入準備工数を半減する標準テンプレートを構築
技術要素
AI活用システム開発の導入事例
RAG、文書レビュー、問い合わせ自動化など、実運用に耐えるAIシステムを構築した事例です。
社内ナレッジ検索基盤（RAG）構築
ITサービス企業
分散していた社内文書を統合し、問い合わせ前に自己解決できる検索基盤を構築。
課題
- 部門ごとに文書保存場所が分散していた
- 情報更新の履歴管理ができていなかった
- 検索しても必要情報に辿り着けない状態だった
対応内容
- 文書収集パイプラインと更新フローを標準化
- 検索精度向上のためチャンク設計とメタデータ管理を実施
- 権限ごとの閲覧制御と監査ログ出力を実装
- 問い合わせ分析に基づく改善サイクルを運用化
成果
- 社内問い合わせ件数を29%削減
- 情報検索にかかる時間を平均45%短縮
- 検索満足度アンケートで4.3/5を達成
技術要素
契約書レビュー支援システム導入
法務部門を持つ上場企業
契約書チェックの一次レビューをAI支援化し、法務担当の対応速度を改善。
課題
- レビュー対象が増加し、法務確認待ちが長期化
- 条項リスクの判定基準が担当者に依存
- レビュー結果の記録と再利用ができていなかった
対応内容
- 条項分類・リスクルールを法務チームと整備
- レビュー履歴を学習可能なナレッジとして蓄積
- 重要条項のアラート表示と説明付き提案を実装
- 最終判断は人が行うハイブリッド運用を設計
成果
- 一次レビュー時間を約52%短縮
- レビュー品質のばらつきを低減
- 法務チームの高難度案件への集中時間を拡大
技術要素
問い合わせ自動分類・返信支援の実装
EC運営企業
問い合わせ内容を自動分類し、返信草案生成までを支援して対応品質を平準化。
課題
- 繁忙期に問い合わせが急増し応答遅延が発生
- 担当者により返信品質と速度がばらつく
- ナレッジ更新が追いつかず再発問い合わせが増加
対応内容
- 問い合わせカテゴリと優先度判定ロジックを構築
- 過去対応履歴を用いた返信草案生成を実装
- 承認フローとエスカレーションルールを整備
- KPIダッシュボードでSLA達成率を常時監視
成果
- 一次応答時間を平均46%短縮
- 担当者間の返信品質差を大幅に縮小
- 再問い合わせ率を18%削減
技術要素