AI・LLM受託開発
現場の課題から逆算する、
「本当に使われる」AIシステム開発。
AIは「魔法の杖」ではありません。
「とりあえず最新のAIを入れてみよう」——そうしたツールありきの導入は、多くの場合、現場で使われずに終わってしまいます。
私たちがお手伝いするのは、「今の業務フローのどこにAIを組み込めば、スタッフの負担が減り、ミスがなくなるのか」という泥臭い業務の棚卸しと、それを実現するための確実なシステム開発です。納品して終わりではなく、現場が使いこなすまで伴走します。
提供する技術アプローチ
回答精度だけでなく、どの情報を根拠にし、誰がどこで確認し、 どの業務導線に組み込むかまで含めて設計します。
自社データ連携 (RAG)
社内のマニュアルや過去データをAIに連携し、「探す時間」を減らすだけでなく、 回答の根拠まで追える状態をつくります。散らばったPDF、議事録、FAQ、 規程類を検索対象として整理することで、担当者しか答えられなかった内容を チーム全体で扱えるようにします。更新頻度や権限設定まで見ながら設計するため、 導入後に情報が古くなる運用崩れも防ぎやすくなります。
- マニュアル・議事録・FAQ・規程類を横断検索できる構成に整理
- 参照元を返す回答設計で、確認と修正の手間を抑える
- 公開範囲や更新フローまで含めて、運用が続く仕組みを設計
マルチエージェント設計
単一のAIに頼らず、「検索担当」「要約担当」「検証担当」など役割を分担させた 複数AI連携で精度を高めます。問い合わせ内容の分類、必要情報の探索、 回答文の生成、最終チェックといった工程を分けることで、 人間の組織のように相互確認が働き、ハルシネーションを抑えやすくなります。 人が確認すべきポイントも残せるため、本番運用に乗せやすい構成です。
- 検索・要約・検証など、役割ごとにエージェントを分担
- 確認ポイントを残し、暴走しない運用ラインを設計
- 問い合わせ一次対応や社内ナレッジ参照など複数業務へ展開可能
セキュアなインフラ構築
情報漏洩を防ぐため、社内専用のクローズドな環境でLLMを稼働させます。 モデル選定だけでなく、ログ管理、アクセス権、データ保管場所まで含めて構成を決めるので、 「使いたいが怖くて進められない」という状態を解消しやすくなります。 クラウドやオンプレミスなど、要件に応じて最適な安全性と運用コストのバランスを取ります。
- 閉域構成や権限制御を前提にした安全な利用環境を設計
- 監査ログやデータ保持方針まで含めて社内ルールに合わせる
- クラウド・オンプレミスの選定を、運用負荷も含めて判断
