生成AI開発・AI受託開発——自社だけのAIを、業務の真ん中に

「うちの業務に、生成AIをもっと深く組み込めないか」——ChatGPTを試すだけでは届かない、その一歩先を形にするのがAI受託開発です。市販のAIツールは便利ですが、自社独自の業務ルールや社内データ、既存システムとの連携までは面倒を見てくれません。

既製ツールでは拾えない、自社固有の業務・データ・ルール。そこに合わせた専用のAIを、要件定義から設計・実装・運用まで一貫して作り込みます。汎用のAIを「使う」段階から、自社の武器としてAIを「持つ」段階へ。その移行を、技術と業務理解の両面から支えるのが私たちの役割です。

具体的には、次のような技術を組み合わせて、ひとつの動くシステムにまとめます。

生成AI導入支援で「業務のどこに効くか」を診断し、優先順位をつけ、RAG構築で、社内文書を根拠にした正確な回答を実現し、AIエージェントで、判断をともなう業務まで自動化します。

自社専用の生成AIを業務へ
確かめてから本番開発へ

PoCから本番へ——「動くAI」を、確かめてから作る

自社専用のAIは、いきなり本開発に進むと手戻りが大きくなります。期待した精度が出なかったり、用意できるデータが足りなかったり——その気づきが後半で来るほど、コストは膨らみます。だから私たちは、小さなPoC（概念実証）で「本当に動くか」を先に確かめます。

見込みが立ったら、いよいよ本番システムへ。プロンプトやモデルの選定、社内データとの接続、想定外の入力への備え、そして情報漏洩を防ぐAIセキュリティ対策まで、現場が毎日安心して使える形に仕上げます。

そして、AIは公開してからが本当のスタートです。使われ方を見ながら精度を調整し、業務の変化に合わせて育て続ける——その運用まで含めて、私たちは伴走します。

生成AI開発・AI受託開発でご提供する内容

要件定義・PoC

「AIで何ができるか」ではなく「何を解決したいか」から始めます。まず小さく試すPoCで、効果と実現性を見極めてから本開発へ進みます。期待だけで大きく作り込むと、必ず頓挫する。だから、検証を挟みます。

モデル選定・技術検証

目的に対して、どの生成AIモデルや手法が最適かを検証します。大きいモデルが常に正解とは限りません。精度・コスト・速度のバランスを実際に測り、根拠を持って選びます。

生成AIアプリの受託開発

要件に合わせて、生成AIを組み込んだアプリケーションを一から開発します。汎用のAIを「使う」段階から、自社の武器として「持つ」段階へ。業務理解と技術力の両面から作り込みます。

既存システム連携・API化

開発したAI機能を、既存の業務システムからAPIで呼び出せる形にします。単体のツールで終わらせず、日々の業務に自然に溶け込ませます。使われる場所に届いてこそ、AIは価値を生みます。

セキュリティ・ハルシネーション対策

誤った回答を出させない工夫や、社内情報を守る設計を組み込みます。生成AIは、放っておけばもっともらしい嘘をつく。だから、根拠に基づく回答と情報漏えい対策を同時に固めます。

運用・精度改善(MLOps)

公開後も、利用データをもとに精度を継続的に改善します。AIは、作って終わりではなく育てるもの。使われながら賢くなる仕組みまで整え、長く効果を出し続けます。

生成AI・受託開発の全体像

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FAQ よくある質問
Q 生成AI開発・AI受託開発の費用相場はどのくらいですか？
A 費用は、作り込みの範囲と既存システム連携の有無で変わります。特定業務向けの小さな生成AIアプリで数百万円〜、社内データ連携や複数機能を伴う本格開発で一千万円規模〜が目安です。まず小さく試すPoCから始め、段階的に見積もることもできます。
Q AI受託開発の開発期間はどのくらいかかりますか？
A 目安は、用途を絞った生成AIアプリで2〜4ヶ月、社内データ連携や既存システム統合まで作り込む場合は半年前後〜です。多くはPoC（概念実証）で実現性を確かめてから本開発に進むため、検証期間を含めて全体のスケジュールを設計します。
Q 生成AIのAPI利用料など、運用コストはどのくらいかかりますか？
A 開発費とは別に、利用する生成AIのAPI利用料や基盤の運用費が継続的にかかります。API料金は利用量や選ぶモデルで変わり変動も速いため、固定額は個別にご案内します。精度・コスト・速度のバランスを実際に測ってモデルを選び、運用費を抑える設計もあわせて検討します。
Q AI受託開発は何から始めますか？いきなり本開発に進みますか？
A 「AIで何ができるか」ではなく「何を解決したいか」から始めます。市販ツールを試すだけでは届かない、自社固有の業務やデータに合わせた形を一緒に見極めます。いきなり大きく作り込むと頓挫しやすいため、まず小さなPoCで本当に動くかを確かめてから本開発へ進みます。
Q 小さなPoCから始めることはできますか？
A はい、小さなPoC（概念実証）から始められます。いきなり本開発に進むと、期待した精度が出ない・データが足りないといった気づきが後半で来るほどコストが膨らみます。まず小さく「本当に動くか」を確かめ、見込みが立ってから本番システムへ進むことで、手戻りを抑えられます。
Q やりたいことが固まっていなくても相談できますか？
A はい、要件が固まっていなくても大丈夫です。「うちの業務に生成AIを組み込めないか」といった段階から相談でき、業務のどこに効くかを診断して優先順位を付けるところから支援します。生成AI導入支援で効きどころを見極めたうえで、必要な範囲を受託開発へつなげます。
Q 公開後の運用や精度改善もお願いできますか？
A はい、公開後の運用・精度改善まで伴走します。生成AIは公開してからが本当のスタートで、使われ方を見ながらプロンプトやモデルを調整し、業務の変化に合わせて育て続けます。利用データをもとに精度を継続的に改善する運用（MLOps）まで含めて対応します。
Q ChatGPTを使うのと、自社専用AIを受託開発するのは何が違いますか？
A 市販のChatGPTは便利ですが、自社独自の業務ルールや社内データ、既存システムとの連携までは面倒を見てくれません。受託開発では、そこに合わせた専用のAIを要件定義から設計・実装・運用まで作り込みます。汎用AIを「使う」段階から、自社の武器として「持つ」段階へ移行できます。
Q 社内文書を根拠にした正確な回答を返すAIは作れますか？
A はい、社内文書を根拠にした正確な回答を実現できます。RAGという手法で、自社のマニュアルや規程などを参照させ、根拠に基づいた回答を返すよう設計します。生成AIは放っておくともっともらしい嘘をつくため、RAG構築支援と組み合わせて誤回答を抑える作り込みを行います。
Q 既存の業務システムと連携したりAPI化したりできますか？
A はい、開発したAI機能を既存の業務システムからAPIで呼び出せる形にできます。単体のツールで終わらせず、日々使う画面や業務フローの中に自然に溶け込ませます。使われる場所に届いてこそAIは価値を生むという考えで、現場の業務に組み込むところまで設計します。
Q 生成AIが誤った回答（ハルシネーション）を出す対策はありますか？
A はい、誤った回答（ハルシネーション）を抑える工夫を組み込みます。生成AIは放っておけばもっともらしい嘘をつくため、社内文書を根拠に回答させるRAGや、想定外の入力への備えを設計に盛り込みます。根拠に基づく回答を返す仕組みにし、現場が安心して使える精度に近づけます。
Q 社内情報の漏洩を防ぐセキュリティ対策はどうなっていますか？
A はい、社内情報を守る設計を組み込みます。入力した情報が外部の学習に使われない構成を選び、アクセス制御や送信データの範囲を管理して情報漏洩を防ぎます。生成AIは便利な一方でリスクも伴うため、AIセキュリティ対策とあわせて、現場が毎日安心して使える形に固めます。
Q どの生成AIモデルを使いますか？モデルの選定はどう決めますか？
A 目的に応じて、精度・コスト・速度のバランスを実際に測って選びます。大きいモデルが常に正解とは限らず、用途によっては軽量なモデルの方が速く安く十分な精度を出すこともあります。特定のモデルに固執せず、複数を比較検証したうえで、根拠を持って選定します。費用は個別にご案内します。
Q 判断を伴う業務の自動化（AIエージェント）まで作れますか？
A はい、判断を伴う業務の自動化まで作り込めます。単に文章を生成するだけでなく、条件に応じて処理を選び実行するAIエージェントとして構築することで、問い合わせ対応や事務処理などを任せられます。まずPoCで実現性を確かめ、AIエージェント開発として段階的に広げられます。
Q 自社のデータが少なくても生成AIアプリを作れますか？
A 自社データが少なくても、まずは既存の生成AIやわずかな資料を活かす形から始められます。データが不足している場合は、PoCの段階でどれだけ・どんな品質のデータが必要かを見極め、集め方まで含めて計画します。無理に大きく作らず、用意できる範囲で効果の出る形を設計します。
Q 生成AI導入支援と生成AI受託開発は、どう違い、どちらを選べばよいですか？
A 生成AI導入支援は「業務のどこにAIが効くか」を診断し優先順位を付ける上流の支援で、受託開発はその結論を受けて自社専用のAIを実装する工程です。まず導入支援で効きどころを見極め、見込みが立った領域を受託開発で形にする、という流れで組み合わせるのが一般的です。
Q 市販のAIツールやSaaSを使うのと受託開発は何が違いますか？
A 市販のAIツールやSaaSは手軽ですが、自社固有の業務ルールや社内データ、既存システム連携までは対応しきれません。標準機能で足りるならSaaS、独自の業務に深く組み込みたいなら受託開発が向きます。まずPoCで、どちらが投資に見合うかを見極めてから選ぶのが確実です。
Q AIの開発は内製と受託開発のどちらがよいですか？
A 社内にAI人材がいれば内製も可能ですが、要件定義からモデル選定・実装・運用まで一貫して素早く形にしたい場合は受託開発が向きます。受託なら技術と業務理解の両面から作り込め、失敗のコストを抑えられます。将来の内製化を見据え、運用の移管まで支援することも可能です。
Q 受託でAIを開発すると、どんなメリットがありますか？
A 既製ツールでは拾えない、自社固有の業務・データ・ルールに合わせた専用のAIを持てます。要件定義から設計・実装・運用まで一貫して作り込むため、業務の真ん中に自然に組み込めます。汎用AIを「使う」段階から、自社の武器としてAIを「持つ」段階へ移行できるのが最大の価値です。
Q 特定の業務だけの小規模な開発でも依頼できますか？
A はい、特定の業務に絞った小規模な開発から依頼できます。むしろ、いきなり全社展開を狙うより、効果の見えやすい一つの業務でPoCから小さく始める方が確実です。そこで成果を確かめてから対象を広げることで、投資の無駄を抑えつつ、社内にAI活用の実績を積み上げられます。
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