AIのPoC（概念実証）・プロトタイプ開発
実際の業務データで何をAIへ任せられるか、開発判断に必要な材料が欲しい。
つくるもの・進め方
小さな業務単位を選び、入力・出力・成功条件を定めて動く試作をつくる。標準ケースだけでなく、情報不足・例外・失敗時の動作も確かめる。
成果物の例
試作アプリや処理フロー、検証用ケース、結果と残る課題、次段階の開発範囲。
DEVELOPMENT SUPPORT
確かめるところから、
業務に組み込むところまで。
案件の段階と必要な支援範囲に合わせ、設計・実装・検証を進めます。
AIエージェント開発
AIに複数の処理やツールを使わせ、一連の仕事を遂行させたい。
つくるもの・進め方
情報取得、解釈、システム操作、結果照合をつなぐ。複数エージェントの担当・依存関係・確認待ち・完了条件も実装する。
成果物の例
エージェント、担当仕様、ツール接続、確認画面、検証ケースと実行記録。
既存業務システムへのAI連携
試作を既存の画面やデータへ接続し、実務の一部として使いたい。
つくるもの・進め方
API、データベース、ブラウザ操作など、接続先に合った方法で参照・入力・更新を実装する。AIの判断と通常プログラムの処理を分け、人が確認する操作を定める。
成果物の例
連携処理、入出力の取り決め、操作権限、確認箇所、接続・例外のテスト。
AIのためのデータ基盤
情報が複数の場所に分散し、AIへ渡す前の整理が必要。
つくるもの・進め方
データの収集、正規化、蓄積、更新、提供を実装する。出所・取得時点・網羅率・整合性を扱い、判断に使う情報を追える形にする。
成果物の例
データベース、収集・更新ジョブ、配信APIや読み取り経路、品質チェック。
ワークフロー・実行基盤の開発
複数のAI処理をつなぐと、着手条件、再実行、記録、受入がばらつく。
つくるもの・進め方
計画、依存関係、ジョブ状態、履歴、担当ごとの実行、検証・差し戻しを管理する仕組みを組む。結果が不明な処理を不用意に繰り返さない条件も定める。
成果物の例
実行基盤、作業の受け渡し仕様（入力と結果の形式）、状態・履歴の表示、再開・失敗時の処理、受入条件。
AIシステムの評価・運用改善
試作後の品質のばらつきや停止原因を把握し、継続して改善したい。
つくるもの・進め方
テスト、実行ログ、品質チェック、監視を整える。自動対応できる範囲と、人へ戻す条件を分けて実装する。
成果物の例
評価ケース、品質ゲート、ログ・監視、限定した対応処理、運用手順。
HOW WE WORK
対象と完了条件を、最初にそろえる。
01
業務と条件を整理
入力、判断、出力、例外、人に戻す条件を確認します。
02
小さく実装して確かめる
検証する範囲とテスト条件を定め、必要な部分から試作します。
03
システムへ接続する
APIや画面操作、データ基盤と結び、成果物と実行履歴を残します。
04
受入・改善へつなぐ
決めた条件で結果を検査し、運用で残る課題を整理します。
LET’S BUILD
AIを、自社の業務へ。
対象業務と、任せたい仕事を教えてください。試作から既存システムへの接続まで、必要な開発範囲を一緒に整理します。
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