00 / OVERVIEW
このサービスが存在する理由
モデル単体のデモで終わらせず、評価（evals）、コスト制御、本番稼働への道のりを備えた AIシステム の構築および AI連携 を提供しています。
1名のエンジニアがアーキテクチャ、プロンプト設計、バックエンドパイプライン、結果を表示するWeb UIまで一元的に担当します。開発が進まない代理店チームや複雑な引き継ぎのストレスはありません。
初回の本番向けAI連携プロジェクトは、複雑さに応じて通常 2〜8週間 です。APIラッパー型の機能はスピーディに納品でき、RAGやエージェントシステムはより時間を要します。
01 / SCOPE
AI連携の対応範囲
AI統合・連携
既存のWebアプリやバックエンドへのLLM機能追加
RAGシステム
社内文書・カタログ・データベースからの検索と回答生成（ハルシネーションの防止）
エージェントワークフロー
ツール呼び出し、API実行、タスク完遂を行うマルチステップAI
構造化データの抽出
テキストではなく型定義されたデータを返すOCR + LLMパイプライン
MCPサーバー
ChatGPT、Claude等のAIアシスタントから自社プロダクトを利用可能にする連携
評価（Eval）と監視
テストスイート、品質しきい値設定、リアルタイムのAPIコスト追跡
02 / LEVELS
AIシステムの成熟度レベル
レベル
概要
標準的な開発期間
レベル
ラッパー層
概要
洗練されたプロンプトとAPIモデルを繋ぐUI
標準的な開発期間
1〜2週間
レベル
RAGアプリ
概要
自社データをモデルの文脈（Context）として与える
標準的な開発期間
2〜4週間
レベル
エージェント
概要
複数のツールやAPIを跨いで自律アクションを実行
標準的な開発期間
4〜8週間
レベル
MCP / プラットフォーム
概要
外部のAIクライアントから自社製品を操作可能にする
標準的な開発期間
2〜6週間
目指すのは常に、ユーザーに対して機能の価値を証明できる 最小限のAIシステム です。
03 / DELIVERABLES
提供内容
実現可能性の検証
開発に着手する前の正直な評価（「今はまだ作るべきでない」という判断も含む）
AI統合設計
モデル選定、プロンプト戦略、検索アーキテクチャ、エラー制御
バックエンドパイプライン
構造化出力、リトライ処理、ログ出力を備えたFastAPIサービス
コスト制御
レート制限、キャッシュ、モデルルーティング、ユーザー別予算管理
評価スイート（Eval）
変更のたびに再実行できる代表的なテストケース
Web UI
チャット、フォーム、インライン操作用のReactフロントエンド
引き継ぎ
ソースコード、ドキュメント、システム拡張の解説
04 / DISCIPLINE
なぜAI連携に専門知識が必要なのか
APIを1回呼び出してチャット枠を表示するだけなら簡単です。しかし、ユーザーが信頼できる AIシステム として本番運用するのは容易ではありません。
通常のWeb開発とAIプロダクト開発には3つの大きな違いがあります：確率的な出力（単純な合格/不合格ではなく、品質基準と評価ループ（eval loop）が必要）、API呼び出しごとの費用（実行ごとに推論コストがかかるため、料金設定や悪用防止策が必須）、ワークフローへの適合（モデルの精度が高くても、UIや出力タイミングが適切でないと失敗する）。
05 / PROCESS
進め方
01
ヒアリング
AIに何をさせたいか、誰が使うか、何をもって成功とするかを定義。
02
初日の実現可能性テスト
コードを書く前に、実際のサンプル20〜30件をAPIモデルでテスト。
03
仕様書の作成
パイプライン設計、評価プラン、固定価格、スケジュールをご提示。
04
構築・評価・デプロイ
バックエンドパイプライン、フロントエンド、本番公開、引き継ぎ。
1日間のテストで品質基準に達しないことが判明した場合、無駄な開発費用を支払わずに済みます。この正直さもサービスの一環です。
06 / PROOF
実績・事例
AI議事録SaaS（文字起こし、要約、構造化データ出力）
画像からデザインキャンバスへ抽出するOCR+AIパイプライン - 4週間
規則ベースの自動化と複雑な分岐用AIバックアップの組み合わせ
課金前にモデル精度を検証する単一アップロード＆抽出フロー
詳細は ポートフォリオ一覧 をご覧ください。
07 / FIT
対象となる方
GOOD FIT
- 既存プロダクトにAI機能を追加したい方（カスタムソフトウェア開発 + AI連携）
- デモにとどまらず、本番稼働できるAIプロダクトを構築したい方
- 独自データに対するRAG構築とコスト制御・精度評価を行いたい方
- MCPサーバーを構築してAIアシスタント経由で自社サービスを使えるようにしたい方
NOT A FIT
- MVP段階で独自モデルのファインチューニングやゼロからの学習を希望する方（多くの場合、既存APIモデルで十分です）
- 具体的なワークフローなしに「とりあえずAIを入れたい」という場合
- ユーザーに求められているか未検証の場合（まず MVP開発 を推奨）
08 / FAQ
FAQ
01
自社専用のモデルを学習させる必要がありますか？
この段階ではほぼ不要です。 既存のAPIモデル（Claude, GPT, Gemini）に適切なプロンプトとRAGを組み合わせることで、ほとんどの本番AI機能をカバーできます。
02
既存のアプリにAI機能を統合できますか？
はい。既存のReact、Python、Nodeなどのコードベースへエンドポイント、バックグラウンドジョブ、UIコンポーネントを追加接続するプロジェクトを数多く手掛けています。
03
推論コスト（API費用）はどうコントロールしますか？
レート制限、応答のキャッシュ、タスクに応じたモデルルーティング（単純タスクには安価なモデルを使用）、ユーザーごとの上限設定などの施策を組み込みます。
04
AIシステムにはどのような技術スタックを使用しますか？
バックエンドには FastAPI + PydanticAI / LangChain、フロントエンドには React、データベースには PostgreSQL およびベクトルDB（pgvector等）を使用します。フリーフォーマットの文章ではなく、型定義・検証された構造化出力を標準としています。