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。
要点： 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 ¥320,000〜¥1,900,000+（$2,000〜$12,000+）、工期は 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。
AI連携の対応範囲
| 機能 | 実際の活用例 |
|---|---|
| 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 |
AIシステムの成熟度レベル
すべてのプロダクトに深い構造が必要なわけではありません。検証目的のレベルに合わせてスコープを設定します：
| レベル | 概要 | 標準的な開発期間 |
|---|---|---|
| ラッパー層 | 洗練されたプロンプトとAPIモデルを繋ぐUI | 1〜2週間 |
| RAGアプリ | 自社データをモデルの文脈（Context）として与える | 2〜4週間 |
| エージェント | 複数のツールやAPIを跨いで自律アクションを実行 | 4〜8週間 |
| MCP / プラットフォーム | 外部のAIクライアントから自社製品を操作可能にする | 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。
提供内容
| 成果物 | 詳細 |
|---|---|
| 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 |
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）が必要です。
- 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です。
- 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します。
進め方
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
実績・事例
- Uninote: AI議事録SaaS（文字起こし、要約、構造化データ出力）
- Flaz: 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
- OpsGuide: 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
- ドキュメント抽出ツール: 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。
対象となる方
適しているケース:
- 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
適していないケース:
- 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）
お問い合わせ・次のステップ
1〜5営業日以内に、より単純な自動化や開発不要という結論も含めて正直にご返信します。
関連ページ
- カスタムソフトウェア開発: AI搭載・非搭載のWebアプリケーション開発
- MVP開発サービス: AIがコアとなるアイデアの固定スコープ開発
FAQ
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。
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。
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。
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。
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