「答えるAI」を、「働くAI」へ。
- >質問に答えるだけのAIから、業務を自律的に進めるAIへ。ファイルを読み、業務システムを操作し、複数ステップを最後までやり切る。
- >御社の業務プロセスに組み込まれて動く、自律型エージェントを構築します。
AI開発・実装
作って、終わらない。 動かしきって、終わる。
PoCの先で止まらないAI。ブラックボックスにならない開発。中小企業がAI投資の回収を実現するための、伴走型AI開発サービス。生成AI・LLM、AIエージェント、画像認識、予測モデルから、自社AIプラットフォーム「DataRoid」のカスタマイズまで——御社の業務に組み込まれて動き続けるAIを、本番運用まで責任を持って構築します。
課題提起
AIは、作っただけでは、 経営に効かない。
「PoCは動いた。でも、本番に乗らなかった」「過去に外注したシステムが、また負債にならないだろうか」——AI導入を検討する多くの中小企業が直面する二重の壁です。ひとつ目はPoCの壁。実証実験では動いたシステムが、本番のデータ量・運用負荷・セキュリティ要件に耐えられない。ふたつ目はブラックボックス化への不安。これまで外注してきたシステムが負債化した経験から、AI開発に踏み出せない、あるいは同じ轍を踏むのではという懸念です。
開発領域・提供パターン
AI開発の7領域 + 3つの提供パターン
御社の業務に組み込まれて動き続けるAIを、最適なスタイルで構築します。最後の3つは、開発スコープを決める提供パターン(DataRoidカスタマイズ / PoC段階導入 / フルカスタム)。どのパターンでも、本番運用前提・脱ブラックボックスの設計思想は共通です。
五感を、ソフトウェアに。
- >製造現場の検品、紙文書のデジタル化、コールセンターの自動文字起こし、現場映像からの異常検知。
- >人間の目と耳で行ってきた業務を、画像認識・音声認識・OCRでソフトウェアに置き換えます。
自社製品の上に、御社専用を載せる。
- >自社AIプラットフォーム「DataRoid」をベースに、御社固有の業務ロジック・UI・ワークフローを追加開発。
- >ゼロから作るのに比べて、開発期間とコストを大幅に圧縮できる、中小企業に最適な選択肢です。
今あるシステムに、知能を足す。
- >基幹システム、業務システム、SaaSにAI機能を後付けで組み込みます。
- >既存資産を捨てずに、AIの効果だけを取り込む——投資効率の高い導入アプローチです。
社内の知を、即答に変える。
- >社内マニュアル、過去案件、技術資料、規程類を横断検索。「あの資料、どこだっけ?」を即座に答えるAIへ。
- >問い合わせ対応・新人教育・ナレッジ継承の負荷を一気に下げます。
業務に効く、専用AIを。
- >御社の業務フロー・専門用語・データ構造に最適化した、独自のAIアプリケーション。
- >汎用ツールでは届かない領域に、業務特化のAIを届けます。
経験と勘を、モデルに置き換える。
- >過去データから将来を予測し、異常の予兆を捉え、判断材料を数値化する。
- >属人化していたベテランの勘を、組織の仕組みに変える機械学習モデルを構築します。
Pattern A — DataRoidカスタマイズ追加開発
- >完成された自社AIプラットフォームDataRoidをベースに、御社固有の業務ロジックを追加開発。
- >期間目安: 1〜3ヶ月程度。最も短期間・低コストで本番運用可能なAIシステムを手にできます。
Pattern B — PoC・段階導入型
- >最初に特定領域でPoCを実施し、効果検証を経てから本番運用へ移行。
- >期間目安: PoC 1〜3ヶ月+本番化 2〜6ヶ月。投資判断の根拠を握りながら、初めてのAI導入を着実に進める進め方です。
Pattern C — 受託開発(フルカスタム)
- >要件定義から設計・実装・テスト・運用までフルスコープでお引き受け。
- >期間目安: 3〜12ヶ月程度。独自性が競争優位の源泉になる領域に最適です。
DataRoid活用
ゼロから作らない、 という選択肢。
中小企業のAI開発で、もっとも大きな壁は初期投資の重さです。ゼロからの受託開発は、要件定義・基盤構築・モデル選定・セキュリティ実装まで、全てを積み上げる必要があり、コストも期間も膨らみがちです。
私たちは、自社で開発したAIプラットフォームDataRoidをベースとした追加開発という、第三の選択肢を提供します。完成された製品の上に、御社固有の業務ロジックだけを追加開発する。だから、開発期間は短く、コストは抑えられ、セキュリティ要件も基盤側で担保されます。
データ統合基盤
業務システム・SaaS・ファイルを束ねるデータ統合層が標準搭載。ゼロから組まなくていい。
AIエンジン
ナレッジ検索・要約・分類・異常検知などのAIエンジンが組み込まれた状態で開始できる。
自動化基盤
承認・通知・連携などのワークフロー自動化が、ノーコードで組み立てられる。
管理コンソール
AI利用・ログ・ROIを一元把握できる管理層が最初から付属。運用設計の負荷を圧縮。
セキュリティ
専用機内で処理が完結するため、機密データが外部に送信されない。漏洩リスクを構造的に解消した状態で開発を開始できる。
ゼロから作るのではなく、完成された基盤の上に載せる。これが、中小企業のAI開発で「投資を回収できる」もっとも現実的な選択肢です。
完成された基盤の上に、御社専用を載せる。
アプローチ・差別化
開発が終わった時、 御社の資産になっている。
私たちのAI開発が、他社と決定的に違うのは、3つの設計思想です。本番化の壁とブラックボックス化への不安——この2つを、開発の最初から潰しにいきます。
御社の業務に組み込まれて、本番で動き、運用後も育ち続けるAI。それを実現するのは、技術選定だけではなく、開発の進め方そのものです。
- PoCの成功条件を「動くこと」ではなく「本番で広げられること」に置く
- データ量・ユーザー数・運用負荷・セキュリティ要件を、PoC段階から織り込んで設計
- 設計思想・選定技術・データの扱い・システム構造を、開発フェーズから経営者・現場と共有
- 判断と納得を御社の手元に残し、ブラックボックス化を構造的に防ぐ
- 開発の納品で関係を終えず、運用フェーズの先まで長期パートナーとして並走
AIは、導入して終わるものではありません。同じ会社が一貫して育てていくからこそ、品質も判断もぶれずに長期最適化できます。
補助金活用の記事を読む進め方
5ステップで、本番運用まで届ける。
ヒアリングから設計、実装、本番投入、長期運用まで——御社のAI開発を、本番化を前提に一気通貫でご支援します。
- 01Step 01 · 〜2週間Discover & Define
「やりたいこと」を、「作るもの」に翻訳する。
ビジネス課題と現場業務をヒアリングし、AIで解決すべき範囲・効果指標を言語化。「何を作るか」を経営者と現場が同じ理解で持てる状態にします。
- 02Step 02 · 〜1ヶ月Design & Architect
本番運用から、逆算して設計する。
データフロー、システム連携、セキュリティ、運用負荷を含めたアーキテクチャ設計。PoC段階で本番化を阻む障壁を、先に潰す設計を行います。
- 03Step 03 · 1〜3ヶ月Build & Validate
作りながら、確かめる。
短サイクルでの実装と、実データでの検証を並行。経営者・現場が定期的に動くものを確認しながら、期待値とのズレを早期に修正します。
- 04Step 04 · 〜1ヶ月Deploy & Document
本番投入と、引き渡しを、同時に進める。
本番環境へのデプロイと並行して、設計ドキュメント・運用手順書・改修ガイドを整備。社内引き継ぎが、納品時点で完了している状態を作ります。
- 05Step 05 · 継続Operate & Evolve
運用を、共に育てていく。
本番運用後の安定稼働支援、業務変化に応じた機能拡張、技術アップデートへの対応——AIは導入で完成するものではなく、事業と共に育て続けるものです。
経営課題
こんな経営課題に、応えます。
- PoCは動いたが、本番運用に踏み切れずに止まっている
- 過去に外注したシステムが負債化した経験があり、AI開発に踏み切れない
- AI開発の見積りが高額で、投資判断ができない
- やりたいことはあるが、何をどう作ればいいか言語化できていない
- セキュリティ・情報漏洩リスクが不安で、踏み込めない
- 技術進化が速く、何を選ぶべきか判断できない
ひとつでも当てはまるなら、まずはご相談から。御社の課題と現状をお聞きした上で、最適な開発スタイルをご提案します。
AI開発を相談する次のステップ
動くAIではなく、動き続けるAIを。
御社の業務に組み込まれ、本番で動き、運用後も育ち続けていく——そんなAIシステムを、長期伴走型で構築します。技術選定・開発スタイル・投資規模——どこからご相談いただいても構いません。まずは、御社の課題とやりたいことをお聞かせください。
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