AI導入支援
自社のデータで答えるAIチャットと、業務を任せられるAIエージェントを。
AIチャットやAIエージェントの導入を、企画から運用まで一貫して支援します。課題に合わせて、独自のAIチャット（RAG・ファインチューニング）と、AIエージェントを組み合わせます。
- 独自のAIチャット
- AIエージェント
- ローカルAI
- 業務の効率化
こんなご相談をいただいています
社内の資料に答えてくれるAIを作りたい
マニュアルや規程、過去の対応記録が散らばっていて、探すのに時間がかかる。聞けば答えてくれる仕組みがほしい。
問い合わせ対応の負担を減らしたい
同じような質問への回答に、社内やサポートの時間を取られている。一次対応をAIに任せたい。
定型業務をAIに任せたい
調査・集計・転記・通知など、人が手でつないでいる作業を、AIに任せて効率化したい。
できること
01
独自のAIチャット（RAG）
社内の文書・FAQ・マニュアルなどを検索して、その内容をもとに回答するAIチャットを構築します。回答の根拠となった資料を示せる形にでき、社内の最新の情報を反映しやすいのが特徴です。
質問のたびに、社内の資料から関係する部分を探し、その内容をもとに回答します
02
ファインチューニング
用語・口調・判定の基準など、AIの振る舞いそのものを合わせたい場合に、ファインチューニングを検討します。資料を検索させる方法（RAG）で足りるのか、学習が必要なのかを、目的とデータを見て見極めたうえでご提案します。
自社の例（質問と、あるべき回答）で学習させ、AIの振る舞いを合わせます
RAG が向くとき
最新の情報を反映したい、根拠となる資料を示したい。多くの場合は、まずRAGで足ります。
ファインチューニングが向くとき
口調や判定の基準を、自社のやり方に合わせたい。
03
AIエージェントによる業務効率化
複数のツールやシステムを呼び出しながら、調査・集計・入力・通知などの業務を進めるAIエージェントを構築します。人が確認する場面を残しながら、定型の作業から任せていきます。
AIエージェント
考えて、道具を選んで、実行
複数のツールを呼び出して作業を進め、重要な場面は人が確認します
04
ローカルAI（自社の環境で動かすAI）
外部のAIサービスにデータを送らず、自社のサーバーやパソコンの中でAIを動かす構成も支援します。機密性の高い情報を扱う業務や、利用量が増えても費用を抑えたい場合に向いています。
ローカルLLM
社内で動くAIチャット。資料の検索（RAG）と組み合わせられます
画像生成
商品・販促物などの画像を、社内の環境で生成します
文字起こし
会議や通話の音声を、社内で文字にします
ナレーション生成
原稿から、解説動画などの音声を作ります
データは社内の環境から出ずに、AIが処理します
ローカルが向くとき
機密情報・個人情報を外部に出せない。利用量が多く、従量課金を避けたい。
外部サービスが向くとき
最高水準の精度が必要。機器の用意や運用の手間を避けたい。目的に合わせて、どちらが合うかをご提案します。
活用ケース
進め方
いきなり大きく作らず、小さく試して、効果を確かめてから広げます。
- 01
ヒアリング・対象業務の整理
課題と、AIで変えたい業務を整理します。使えるデータと、守るべき情報の扱いも確認します。
- 02
方式の選定
RAG・ファインチューニング・エージェントのどれが合うかを決めます。外部のサービスか、ローカルかも、一緒に決めます。
- 03
小さな検証（PoC）
一部の業務・データで試作し、回答の精度や使い勝手を確かめます。
- 04
開発・導入
検証の結果をもとに、本番の仕組みを構築し、既存の業務やシステムにつなぎます。
- 05
評価・運用改善
使われ方と回答の質を見ながら、データや指示の内容を改善し続けます。
開発実績
料金・期間
対象の業務・データの量・必要な機能によって変わるため、個別にお見積もりします。まず小さな検証から始める進め方もご提案できます。初回のご相談・お見積もりは無料です。
よくあるご質問
QRAGとファインチューニングは、何が違いますか？
RAGは、質問のたびに社内の資料を検索して、その内容をもとに回答させる方法です。ファインチューニングは、AIの振る舞いそのものを学習で合わせる方法です。最新の情報を反映したい場合はRAGが向き、口調や判定の基準を合わせたい場合はファインチューニングを検討します。多くの場合は、まずRAGで足ります。
Q社内のデータは、外部に出ませんか？
データの取り扱いは、方式の選定のときに、お客様と一緒に決めます。外部のAIサービスを使う場合と、自社の環境で動かすローカルAIの場合とで、扱い方が変わります。外部に出せない情報がある場合は、ローカルLLMなどの構成をご提案します。
QローカルAIには、どんな機器が必要ですか？
用途と規模によって変わります。AIの種類によっては、GPUを搭載したパソコンやサーバーが必要になります。現在お持ちの機器で動かせるかも含めて、最初に確認します。
Q小さく試すことはできますか？
できます。一部の業務とデータで試作して、回答の精度や使い勝手を確かめてから、本番の構築に進む形をおすすめしています。
QAIの回答が間違っていたら、どうなりますか？
AIの回答が常に正しいとは限りません。根拠となった資料を示す、人が確認する場面を残す、回答の質を継続して評価する、といった形で、誤りの影響を抑える設計をご提案します。
Q相談したら費用はかかりますか？
初回のご相談・お見積もりは無料です。