AI開発・AI実装支援
生成AIを「試す」から、業務で「使い続ける」へ
RAG、AIエージェント、文書解析、既存システムへのAI機能追加を、業務設計から本番運用まで支援します。
生成AIは、チャット画面を作るだけでは業務改善につながりません。必要な情報へ正しくアクセスできること、既存の業務やシステムと連携できること、回答品質を評価できること、そして安全に運用できることが重要です。
テクノブリッジは、AIエンジニア、Web・APIエンジニア、クラウドエンジニアを組み合わせ、AIを実務で使えるシステムとして実装します。
→ AI開発について相談する→ まずPoCについて相談する
AI導入が進まない、よくある理由
何にAIを使えば効果が出るのか分からない
「生成AIを導入したい」という目的だけでは、適切な開発範囲を決められません。対象業務の負荷、頻度、判断内容、利用データを整理し、AIが適する部分と、人が担うべき部分を切り分ける必要があります。
社内データを使いたいが、回答精度に不安がある
社内文書をAIに検索させるRAGは、文書を登録するだけでは高い品質になりません。文書の構造、分割方法、検索条件、参照元表示、回答ルール、評価データを設計し、継続的に改善する必要があります。
デモは動いたが、既存業務へ組み込めない
実務では、認証、権限、データベース、API、ログ、監視、例外処理が必要です。AI部分だけでなく、利用画面や既存システムとの連携を含めて設計することが本番化の条件です。
機密情報や誤回答への対策が分からない
入力データの扱い、アクセス権限、ログ管理、参照情報の提示、人による確認、利用ルールなどを組み合わせ、業務リスクに合った運用を設計する必要があります。
提供するAI開発・実装支援
1. AI業務診断・ユースケース設計
現在の業務フロー、Excel、文書、入力・確認作業を整理し、AIによる効果が期待できる業務を抽出します。実現性、効果、データの準備状況、リスクを確認し、優先順位と実装ロードマップをご提案します。
主な支援内容：
→ 業務ヒアリング・業務フロー整理→ AI活用候補の抽出→ データ・既存システムの確認→ 効果・実現性・リスクの評価→ PoC対象と評価指標の設計
2. RAG・社内ナレッジ検索
社内規程、マニュアル、製品資料、FAQ、過去文書などを生成AIが検索し、参照元を示しながら回答する仕組みを開発します。文書特性に合わせた前処理と検索設計、回答精度の評価まで対応します。
活用例：
→ 社内規程・手順書の検索→ 製品・技術資料に基づく問い合わせ回答→ 営業資料・過去提案の検索→ カスタマーサポート担当者の回答支援→ 教育・研修コンテンツの検索
3. AIエージェント・業務自動化
AIが質問に答えるだけでなく、必要な情報を確認し、外部ツールやシステムと連携して業務を進める仕組みを開発します。重要な判断や確定処理には人の承認を残し、安全性と業務効率を両立させます。
→ AI営業担当：企業情報整理、提案準備、フォロー文案作成→ AI事務担当：書類確認、情報入力、定型連絡の準備→ AI見積担当：過去案件・条件の検索、見積作成支援→ AI採用担当：候補者情報整理、求人との適合確認→ AI情シス担当：社内問い合わせ一次対応、ルール案内
4. 既存システムへのAI機能追加
現在利用しているWebシステムや業務システムへ、文章生成、要約、検索、分類、データ抽出などのAI機能を追加します。既存資産を活かすため、全面刷新よりも早く効果を確認できる場合があります。
活用例：
→ 問い合わせ内容の要約・分類→ 入力文章の作成・校正支援→ 顧客情報や案件情報の検索→ 対応履歴からの次アクション提案→ 会議・報告内容の構造化
5. OCR・文書・非構造化データ処理
PDF、画像、帳票、自由記述など、人が読んで転記している情報を抽出・整理します。OCRと生成AIを組み合わせ、文書の種類に応じた項目抽出、分類、要約、確認作業を支援します。
活用例：
→ 見積書・請求書・申込書のデータ化→ 契約書・報告書からの項目抽出→ 図面・現場資料に付随する文書情報の整理→ 複数形式のPDFからの情報収集→ 抽出結果の確認画面・人による承認フロー
6. AI評価・品質改善
AIの回答を感覚だけで判断せず、正確性、参照の適切さ、回答漏れ、安全性などの評価基準を設定します。テストデータと利用ログを活用し、モデル、プロンプト、検索方法、データを継続的に改善します。
4〜8週間のAI PoC
本開発の前に、効果と実現性を小さく検証します
生成AI開発では、利用するデータや業務条件によって精度が変わります。そのため、最初から大規模なシステムを開発するのではなく、重要な仮説を限定したPoCを推奨しています。
PoCで確認する項目：
→ 対象業務でAIが有効か→ 必要な回答精度を実現できるか→ 社内データを適切に検索・処理できるか→ 既存システムとの連携が可能か→ 利用者が実務で使えるか→ 本番化に必要な課題と追加投資は何か
PoC Lite：技術仮説を短期間で確認
主要機能の簡易検証、限定データでのプロトタイプ
CTAボタン：AI PoCの対象と費用を相談する
PoCから本番運用までの進め方
1. AI導入相談
解決したい課題、現在の業務、利用データ、既存システムについてお聞きします。
2. 業務診断・ユースケース選定
効果と実現性を整理し、最初に検証する業務と評価指標を決定します。
3. 4〜8週間のPoC
限定した範囲でプロトタイプを開発し、精度、使いやすさ、技術課題を確認します。
4. 結果評価・本開発計画
事前に設定した指標に基づき結果を評価し、本開発の要件、体制、期間、費用を整理します。
5. 本開発・既存システム連携
利用画面、API、認証、権限、ログ、監視などを含む実運用可能なシステムを開発します。
6. 保守・AI品質改善・全社展開
利用状況と回答品質を確認し、継続的に改善します。成果を確認しながら対象業務や部門を広げます。
AIを本番運用するための設計
回答根拠を確認できる仕組み
RAGでは参照した文書や該当箇所を表示し、利用者が根拠を確認できるようにします。重要な業務では、AIの回答だけで処理を確定させない設計を採用します。
権限とデータアクセスの制御
利用者の所属や役割に応じて閲覧可能な情報を制御します。AIが本来アクセスできない文書を回答に利用しないよう、データと権限を一体で設計します。
ログ・評価・改善
利用履歴、エラー、回答品質を確認できるようにし、問題の把握と改善につなげます。個人情報や機密情報を含むログの扱いも、運用方針に合わせて決定します。
人による確認と承認
契約、金額、顧客対応、社外送信など重要な処理は、人による確認を組み込みます。AIに任せる範囲と、人が責任を持つ範囲を明確にします。
業界・業務別の活用例
製造業
技術資料・作業手順書の検索、品質情報の整理、過去トラブルの検索、見積・営業資料作成支援などに活用できます。
建設・設備・工事業
見積関連情報の検索、報告書作成、社内規程・安全資料の検索、問い合わせ対応、文書整理などに活用できます。
商社・卸売業
商品情報検索、問い合わせ回答、提案準備、受発注関連文書の確認、営業活動の支援などに活用できます。
サービス業
顧客問い合わせの一次対応、対応履歴の要約、予約・申請案内、社内ナレッジ検索などに活用できます。
※上記は活用例です。実際の対応範囲は業務・データ・既存システムを確認してご提案します。
開発体制と対応技術
AI開発では、AIモデルだけでなく、業務、Web、API、クラウド、セキュリティを一体で考える必要があります。テクノブリッジでは、要件に応じてPM、テクニカルリード、AIエンジニア、フルスタックエンジニア、クラウドエンジニアを組み合わせます。
【生成AI・LLM】
OpenAI／Claude／Gemini／RAG／LangChain／LangGraph／AIエージェント／Prompt Engineering／AI品質改善
【アプリケーション】
React／Next.js／TypeScript／Python／FastAPI／Node.js／REST API
【クラウド・運用】
AWS／GCP／Azure／Docker／Terraform／GitHub Actions／CI/CD／ログ・監視
【データ処理】
データベース／ベクトル検索／OCR／PDF・文書解析／非構造化データ処理
よくあるご質問
ChatGPTなどの生成AIサービスを導入する場合と、独自開発の違いは何ですか？
一般的な生成AIサービスは幅広い業務で利用できます。一方、社内データの検索、既存システムとの連携、独自の業務フロー、権限管理が必要な場合は、専用の設計・開発が適しています。既製サービスで十分な部分と、開発すべき部分を整理してご提案します。
どのAIモデルを使用しますか？
OpenAI、Claude、Geminiなどから、用途、精度、コスト、セキュリティ条件に合わせて選定します。初期段階で特定モデルに固定せず、比較検証することも可能です。
社内文書をAIに学習させるのですか？
RAGでは通常、社内文書そのものをモデルへ再学習させるのではなく、必要な文書を検索し、その内容を基に回答させます。データの取り扱いは利用環境や契約条件を確認し、適切な構成をご提案します。
PoCだけの依頼も可能ですか？
可能です。PoC終了時に結果、課題、本番化の条件を整理します。結果によっては、開発を進めない、対象業務を変更するといった判断も可能です。
AIの誤回答を完全になくせますか？
生成AIの性質上、誤回答を完全になくすことは困難です。そのため、参照元表示、回答範囲の制御、評価、ログ、人による確認を組み合わせ、業務上許容できる水準へリスクを管理します。
既存のWebシステムにAI機能を追加できますか？
可能です。現在の技術構成、API、データ、権限を確認し、影響を抑えた追加方法をご提案します。
最終CTA
AIで何ができるかではなく、どの業務をどう変えるかから考えます
具体的な仕様がなくても問題ありません。現在の業務、利用しているExcelや文書、既存システムを確認し、AIに適した業務と最初に検証すべき範囲を整理します。
RAG、AIエージェント、既存システムへのAI機能追加、PoCのご相談に対応します。