AI導入支援
文書処理、分析、自動化、業務に合わせたLLM連携など、実際の課題に対応するAIを既存システムに組み込みます。
既存システムにフィットするAI
機械学習、自然言語処理（NLP）、自動化を、効果が見込める業務に導入します。 文書処理、予測分析、対話型AI、業務プロセスの自動化に対応します。既存のインフラと連携するため、システム全体を置き換える必要はありません。
業務に合わせたLLM連携
単純なChatGPT APIの接続にとどまらず、プロンプト設計、検索拡張生成（RAG）、ファインチューニング、ガードレールを組み合わせたLLMの処理基盤を構築します。 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、オープンソースモデルから、用途に適したモデルを選定します。
文書からデータを抽出
PDFの請求書、画像スキャンされた契約書、スマホで撮った領収書。散らばった文書から構造化データを抽出し、種別ごとに分類し、既存システムに自動で振り分けるパイプラインを構築します。 日本語・英語・中国語の文書に対応しています。
繰り返し作業を自動化
表計算ソフト間のデータ転記、定型的な申請の承認、毎週月曜のレポート作成。こうした作業にかかる時間をAIで減らします。 繰り返し発生する業務を洗い出し、承認フロー、データ入力、レポート作成、メール分類を自動化します。
AI導入の必要性を検討
お客様の課題がスプレッドシートの数式やシンプルなデータベースクエリで解決できるなら、正直にそうお伝えします。AIコンサルティングは、AIが本当に適切なツールかどうかを見極めるところから始まります。 AIが適している場合は、モデル選定、データ処理の流れ、コスト見積もりを含めて構成を設計し、継続的な運用を考慮したデプロイ計画を立てます。
お客様のデータはお客様のもの
業務データが学習に使われないよう、オンプレミスへのデプロイ、モデルのプライベートホスティング、厳密なAPI設定に対応します。データの管理範囲を守るAIシステムを構築します。 規制業界向けには、GDPR、APPI（日本の個人情報保護法）、業界固有のコンプライアンス要件を満たすアーキテクチャを設計します。
AI活用事例
対話型AI
カスタマーサポート、社内Q&A、ナレッジベースアクセスのためのチャットボット・アシスタント。
文書処理
請求書、契約書などのビジネス文書の自動抽出・分類・振り分け。
予測分析
実データに基づいた予測モデルとダッシュボードで、意思決定をサポート。
業務自動化
承認、データ入力、レポート作成など、繰り返し作業を自動化。
LLM連携
OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、オープンソースモデルのデプロイ。
RAGパイプライン
LLMを自社のナレッジベースに接続する検索拡張生成。
カスタムAIエージェント
複数ステップのワークフローを自律的に実行するタスク特化型エージェント。
AI検索
文書とデータを横断して自然言語クエリを理解する社内検索。
データプライバシー
オンプレミスデプロイ、プライベートホスティング、GDPRおよびAPPIへの準拠。
FAQ
AIを導入するには既存システムを入れ替える必要がありますか？
いいえ。既存のインフラと連携する形でAIを構築します。システムの入れ替えは不要です。
どのような文書をAIで処理できますか？
請求書、契約書、領収書、帳票などを処理できます。PDF、画像、デジタル形式に対応しています。
AI導入プロジェクトの期間はどのくらいですか？
PoCは通常2〜4週間。本番環境への導入は1〜3か月が目安です。
どのAIモデルを使っていますか？
OpenAI（GPT）、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）、Gemma、Qwen、DeepSeekなどのオープンソースモデル。精度、速度、コスト、データプライバシーの要件に応じて選定します。
RAGとは何ですか？
検索拡張生成です。モデルの学習データだけに頼らず、お客様の文書やデータベースにLLMを接続し、実際の社内情報に基づいて回答できるようにします。
日本語の文書もAIで処理できますか？
はい。日本語・英語・中国語の文書にネイティブ対応しています。
AIを使う際、データは安全ですか？
お客様のデータが学習データとして使われないよう設定します。オンプレミスでの導入や、モデルのプライベートホスティングにも対応します。
大量のデータがないと始められませんか？
いいえ。事前学習モデル＋RAGなら学習データ不要で始められます。
AIデプロイ後はどうなりますか？
モデル監視、精度追跡、プロンプト改善、新バージョンへのアップデートなど継続的にサポートします。