AI・システム開発を、構想から実装・運用まで

このような課題はありませんか？

開発したい構想はあるが、技術的な進め方が分からない

AIやDXを活用したアイデアがあっても、必要な技術、開発期間、費用、実現可能性を社内だけで判断するのは容易ではありません。テクノブリッジは、構想段階から参加し、目的、利用者、業務フロー、必要なデータを整理したうえで、現実的な開発計画をご提案します。

AI、Web、クラウドを別々の会社へ依頼したくない

実際のシステム開発では、AIモデルだけでなく、利用画面、API、データベース、認証、クラウド、監視など複数の技術領域が必要です。テクノブリッジは各分野のエンジニアを組み合わせ、システム全体を一つのプロジェクトとして支援します。

PoCは実施したが、本番運用まで進められていない

技術検証で一定の結果が出ても、精度、セキュリティ、既存システムとの連携、運用体制などが整理されず、実用化できないケースがあります。PoCの成果と課題を検証し、本番化に必要な設計と改善を段階的に進めます。

開発後の保守や継続的な改善まで任せたい

システムは公開して終わりではありません。利用状況や問い合わせ、障害、業務の変化に応じた改善が必要です。監視、保守、機能追加、AI精度改善まで継続的に支援します。

対応する開発領域

AI・生成AI開発

社内文書を活用するRAG、生成AIチャット、AIエージェント、問い合わせ対応、文書作成、データ抽出など、生成AIを業務で活用する仕組みを開発します。モデルの選定だけでなく、業務フローへの組み込み、利用画面、API、権限管理、評価まで含めて設計します。

対応例：

→ 社内規程・マニュアル検索RAG→ AI問い合わせ対応→ AI営業・AI事務・AI採用などの業務エージェント→ 書類・PDF・画像からの情報抽出→ 既存システムへの生成AI機能追加

Web・業務システム開発

現場で利用する業務システム、顧客向けWebサービス、管理画面、予約・申請・問い合わせシステムなどを開発します。現在のExcelや紙による業務を確認し、利用者が無理なく使える画面と運用に落とし込みます。

対応例：

→ 業務管理・顧客管理システム→ 予約・申請・ワークフローシステム→ ダッシュボード・管理画面→ 会員・ポータルサイト→ スマートフォン対応Webアプリケーション

API・既存システム連携

複数のシステムに分散した情報をAPIで接続し、二重入力や手作業による転記を減らします。既存システムをすべて作り直すのではなく、必要な機能を追加しながら段階的に改善する方法もご提案します。

対応例：

→ SaaS・基幹システムとのAPI連携→ 外部サービスとのデータ連携→ 決済・認証・通知機能の実装→ CSV・Excel連携の自動化→ 既存システムへの新機能追加

クラウド・インフラ開発

AWS、GCP、Azureを活用し、開発環境から本番環境まで構築します。可用性、セキュリティ、運用負荷、将来の拡張性を考慮し、システムの規模に合ったクラウド構成を設計します。

対応例：

→ クラウド環境設計・構築→ Dockerによる実行環境の標準化→ CI/CDによるテスト・デプロイ自動化→ ログ・監視・障害対応の仕組み化→ インフラ構成のコード化

保守・運用・継続改善

公開後の安定運用に加え、実際の利用状況に基づく機能改善を支援します。AIシステムの場合は、回答品質や利用データを確認し、プロンプト、検索、評価方法の改善を継続します。

テクノブリッジの開発支援が選ばれる理由

1. 業務課題から逆算して設計します

技術や機能を起点にせず、「誰の、どの業務を、どのように改善するのか」を明確にします。必要に応じて現行業務を整理し、優先順位をつけることで、使われないシステムや過剰な開発を防ぎます。

2. AI・Web・クラウドを横断して対応します

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などを要件に合わせて編成します。複数領域を一つのチームで扱うため、連携部分を含めた全体最適の設計が可能です。

3. 小さく検証し、成果を確認してから拡張します

最初から大規模開発を行うのではなく、重要な仮説や技術リスクをPoCで確認します。結果を評価し、継続、改善、見直しを判断できるため、投資リスクを抑えられます。

4. PoCで終わらず、本番化まで支援します

試作品の作成だけでなく、認証、権限、ログ、監視、データ保護、運用ルールなど、本番運用に必要な要素を設計します。検証から実用化への移行を一貫して支援します。

5. 必要な体制を柔軟に組成します

技術相談や特定領域の支援が必要な場合は1名から、複数領域を含む開発ではチーム体制で対応します。プロジェクトの段階に応じて体制を調整できます。

開発体制

プロジェクトの内容に応じて、以下の役割を組み合わせます。

→ PM・プロジェクト推進：目的、要件、進行、品質、関係者調整→ テクニカルリード：技術選定、アーキテクチャ、設計レビュー→ AIエンジニア：LLM、RAG、AIエージェント、評価・品質改善→ フルスタックエンジニア：画面、バックエンド、API、データベース→ クラウド・DevOpsエンジニア：AWS等の基盤、CI/CD、監視、本番化

対応技術

【生成AI・LLM】

OpenAI／Claude／Gemini／RAG／LangChain／LangGraph／AIエージェント／Prompt Engineering／AI品質改善

【フロントエンド】

React／Next.js／TypeScript／JavaScript

【バックエンド・API】

Python／FastAPI／Node.js／REST API

【クラウド・DevOps】

AWS／GCP／Azure／Docker／Terraform／GitHub Actions／CI/CD

【データ・AIエンジニアリング】

データベース／ベクトル検索／OCR／非構造化データ処理／ログ分析／AI評価

※記載のない技術についても、要件に応じて確認・提案します。

ご相談から開発・運用までの流れ

1. お問い合わせ・初回相談

実現したいことや現在の課題をお聞きします。具体的な要件が決まっていない段階でもご相談いただけます。

2. 業務・要件の整理

対象業務、利用者、既存システム、データ、セキュリティ条件、目標を整理します。必要に応じて優先順位と段階的な開発計画を作成します。

3. 技術提案・お見積り

開発範囲、技術構成、体制、スケジュール、評価方法、費用をご提案します。不確実性が高い場合は、先にPoCを実施します。

4. PoC・設計・開発

短期間の検証または本開発を進めます。定期的に成果物を共有し、認識を合わせながら実装します。

5. テスト・本番導入

機能、性能、セキュリティ、運用方法を確認し、本番環境へ移行します。利用者向けの説明や運用整理にも対応します。

6. 保守・改善

公開後の監視、障害対応、機能追加、AI精度改善などを継続的に支援します。

ご支援方法

→ 技術相談・要件整理支援→ 4〜8週間を目安としたAI PoC・技術検証→ 受託によるシステム開発→ 専門エンジニア1名からの開発支援→ 複数名による専任開発チーム→ 保守・運用・継続改善

契約形態や体制は、開発内容とプロジェクトの状況に応じてご提案します。

よくあるご質問

要件が固まっていなくても相談できますか？

はい。構想や課題の整理から支援します。現在の業務、実現したい状態、利用できるデータを確認し、最初に検討すべき範囲をご提案します。

小規模な検証だけでも依頼できますか？

可能です。生成AIや新しい技術を利用する場合は、4〜8週間程度のPoCで実現性や効果を確認してから本開発へ進む方法を推奨しています。

既存システムへの機能追加も可能ですか？

可能です。現在の仕様や連携方法を確認し、API連携、画面追加、生成AI機能追加など、既存資産を活かした改善をご提案します。

エンジニア1名から依頼できますか？

はい。特定技術の支援や既存チームの補完は1名から対応します。複数領域が必要な場合は、プロジェクトチームをご提案します。

開発後の運用も依頼できますか？

はい。監視、保守、障害対応、追加開発、AI品質改善まで継続して対応できます。

最終CTA

AI・システム開発の構想を、一緒に実現しませんか？

まだ要件が固まっていなくても問題ありません。現在の課題と実現したい状態をお聞きし、PoC、システム開発、エンジニア支援の中から最適な進め方をご提案します。

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オンラインでのご相談に対応しています。お問い合わせ内容を確認後、担当者よりご連絡します。