生成AI活用の土台を、本番運用に耐える形で
Amazon Bedrock(Claude)とDifyによるAI活用基盤をAWS上に構築。運用要件まで対応しました。
BUILD
業務の整理・要件定義から、システム開発、生成AIの組み込み、運用設計まで。既存の環境を活かしながら、現場で使い続けられる形で構築します。
SCOPE
課題と環境に応じて、方式を組み合わせます。
独自業務に合う仕組みを新しくつくる・刷新する
業務を整理し、要件定義からスクラッチで開発します。受発注・在庫・生産管理、顧客・案件管理など、既存パッケージに収まらない業務に対応します。
社内データと生成AIをつなぎたい
社内資料をAIが探して答える仕組みや、問い合わせ回答の下書きなど、生成AIを業務プロセスに組み込みます。
ローコードで速く・内製できる形にしたい
規模・調達・運用要件から選定し(中小はkintone、公共・大企業はPleasanterが軸)、業務アプリを比較的短期間で構築。移行後に社内で育てられる状態まで整えます。
転記・定型業務を減らしたい
既存システムを残したまま、転記・帳票処理・システム間のデータ連携を自動化します。
Webサイト・ECを業務とつなげたい
コーポレートサイトからECまで、業務システム・基幹との連携を前提に構築します。
AI INTEGRATION
今ある業務・システムに、生成AIの機能を追加します。
規程・マニュアル・過去資料をAIが探して答えます。根拠箇所を示す設計で、確認可能な回答にします。
※構成はイメージです。環境に合わせて設計します。
問い合わせ内容をAIが整理し、回答の下書きを作成。送信前に担当者が確認します。
※構成はイメージです。
帳票をAI-OCRで読み取り、kintoneや基幹システムへの登録案を作成。最終登録は人が確認します。
※構成はイメージです。
AI-DRIVEN DEVELOPMENT
私たちは、開発工程で生成AIを標準的に活用します。AIが速くつくり、人が品質を握る。お客様と定めた承認ポイントで、必ず立ち止まって確認します。
案件ごとの契約・セキュリティ要件に合わせ、利用環境と確認方法を定めます。
AIの利用範囲・環境・データの扱いは、契約とセキュリティ要件に応じて案件ごとに設計します。オンプレミス・クラウドいずれの環境もご相談ください。
TECHNOLOGY
特定の製品ありきではなく、課題・環境・運用体制から選定します。
開発の速度と品質の両立に。エージェント基盤は運用のしやすさで選定します。
内製したい・速く始めたい場合に。規模・調達・運用要件から選定します(中小はkintone、公共・大企業はPleasanterが軸)。
既存システムを変えずに定型業務を減らしたい場合に。
上記で満たせない独自要件に。要件定義から運用設計まで一貫して担当します。
WORKS
Amazon Bedrock(Claude)とDifyによるAI活用基盤をAWS上に構築。運用要件まで対応しました。
基幹システムを残したまま転記・帳票処理を自動化。処理結果は職員が確認する運用です。
kintoneへ移行し、顧客側で内製を続けられる開発キットまで整備しました。
※ 顧客名・案件情報は公開許諾の範囲で掲載しています。
事例一覧を見る →PROCESS