AI導入・実装支援
御社のデータで動くAIを、 本番に届ける。
90日以内の本番稼働 生成AI / 予測AI / エージェントすべてに対応 A/Bテスト設計・KPI測定まで一貫対応
生成AI（RAG）・予測AI・AIエージェントの設計・開発から本番実装まで。 「汎用ツール導入」ではなく、御社の業務・データに最適化されたAIを構築します。
AI Consulting & SIer / Solution 03
こんな課題はありませんか
社内データとの連携ができていない
汎用LLMは「一般的な回答」しかできない。自社の製品仕様書・顧客データ・過去事例を活用したAIには、検索拡張生成（RAG）の設計が必要。
ベンダーツールが業務に合わない
ベンダーが提供するSaaSは自社業務に合わせた改修ができない。自社のデータ形式・業務フロー・承認プロセスに最適化されたAIが必要。
PoCで作ったAIが本番で使われない
技術的には動くが、UXが使いにくい。既存システムとの連携が取れていない。本番環境のデータ量に対してパフォーマンスが出ない。
サービス概要
サービス概要
御社のデータ・業務に最適化されたAIを本番実装するサービス。生成AI（RAG）・予測AI・AIエージェントすべてに対応します。
生成AI（RAG）
社内文書・ナレッジベースを活用した検索拡張生成システムの構築
予測AI
需要予測・異常検知・レコメンドなどの機械学習モデル開発
AIエージェント
業務プロセスを自律的に実行するエージェントシステムの設計・実装
システム統合
既存基幹システム・SaaSとのAPI連携・データパイプライン構築
進め方
プロジェクトの進め方
ユースケース確定と設計
Step 1（1〜2週間）ロードマップに基づき実装優先順位を確定。成功指標（KPI）と測定方法を経営層と合意。
データエンジニアリング
Step 2（2〜4週間）データパイプライン構築・特徴量エンジニアリング。データ品質改善・前処理自動化。
モデル開発・実装
Step 3（3〜8週間）カスタムモデル開発 or LLMファインチューニング。APIサービス化・UI開発。
テスト・本番リリース
Step 4（1〜2週間）モデル精度評価・A/Bテスト設計・実施。本番環境でのパフォーマンス検証。
MLOpsへ移行
Step 5（継続）AI継続運用・改善と連動し、モデルの継続的改善体制を構築。
成果物
お届けする成果物
- 本番稼働AIシステム（ソースコード含む）
- 学習済みAIモデル
- API仕様書・技術ドキュメント
- KPIダッシュボード
- A/Bテスト結果レポート