爆速のPoCで、
動くプロトタイプを。
AI・Web・モバイルの開発を、
初期費用0円・最短数日のプロトタイプから始めましょう。
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「まず、動くものを見よう。」
不確実な見積もり、無限に長い要件定義、言葉のすれ違い。
そうした開発の不安を、ゼロスタートがなくします。
初期費用0円で、実際に動くAIシステムを試せる。
動くプロトタイプを見てから判断する、新しい開発体験を。
こんな不安、ありませんか?
開発の不安を、動くプロトタイプが解消します
見積もりが
当てにならない
「本当にこの金額で実現できるの?」見積もりだけでは判断できない不安を、動くプロトタイプが解消します。
頼んでも思ったのと
違うものが出てくる
「こんなはずじゃなかった」を防ぐ。数日で動くものを作り、一緒に磨き込むから期待とのズレがない。
AIやPoCって聞くけど、
自分の会社に合うか分からない
実際の要件で効果を検証。システムを触って確認してから本格導入を判断できます。
これらの不安、すべてゼロスタートが解消します
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AI・Webアプリ・モバイルアプリ・顧客データ基盤まで。「何から作ればいいか」の整理から、動くものづくりまで一気通貫で支援します。
導入の流れ
お問い合わせから運用開始まで、段階的に進めていきます
お問い合わせ・ヒアリング
課題や実現したいことをお聞かせください。オンラインまたは訪問でのヒアリングを実施します。
- 現状の課題ヒアリング
- 実現したいことの確認
- 大まかな方向性の提案
ゼロスタート開発
おすすめ初期費用0円で、動くプロトタイプを開発。検証用としてお試しいただけます(成果物の譲渡を伴う納品ではありません)。
- コア機能のMVP開発
- 実業務で試せる形でのお試し提供(検証用)
- リスクなしで効果を確認
- 買取しなくても費用負担なし
実機テスト・効果検証
実際の業務環境で試用いただき、効果の方向性を確認。代表的なケースで手応えと改善余地を整理します。
- 実業務環境での試用
- 代表ケースでの効果確認
- 効果の方向性・改善余地の整理
- 本格導入判断材料の提供
導入判断・本開発へ
効果を確認できたら、本格開発へ進みます。既に動く基盤があるため、精度の高い見積もりと短期間での展開が可能です。
- 採用の場合:本開発・拡張へスムーズ移行
- 見送りの場合:費用負担なし・リスクゼロ
- 動く基盤があるため見積精度が高い
- 短期間での本番展開が可能
運用開始・継続改善
本番環境での運用を開始。保守サポートや追加機能開発も柔軟に対応します。
- システムの本番稼働
- 保守サポート対応
- 追加機能の開発
- 継続的な改善提案
発注前に読むコラム
見積もり・要件定義・費用相場・AI開発まで、発注者目線で解説しています
要件定義書の書き方と実例|発注側が使えるテンプレート付き
要件定義書に何をどう書くか、EARS記法やMoSCoW法など実務テクニックをテンプレート付きで紹介。初めての発注でも成果物の質を落とさない。
記事を読む要求とは?要件との違いを3軸で判別|発注前に混同を防ぐチェックリスト
要求とは「ユーザーが実現したいこと(WHY)」、要件は「システムが満たすべき条件(HOW)」。この2つを混同したまま発注すると手戻りコストが倍増する。主語・抽象度・検証可能性の3軸で判別する方法と、要求から要件への変換手順を失敗実例つきで解説。
記事を読むWebシステム開発の費用相場|規模別300万〜4,000万超の内訳と予算超過を防ぐ方法
Webシステム開発の費用相場を規模別に整理。小規模(業務効率化ツール・社内ポータル)300〜800万円、中規模(顧客向けWebサービス・EC)1,000〜3,000万円、大規模(基幹システム・マルチテナントSaaS)4,000万円以上。安すぎる見積もりに潜む3つの落とし穴と、発注前に確認すべきチェックポイントを掲載。
記事を読む生成AI開発の費用相場|PoC 50万〜本番1,000万超、見積もり比較の5項目
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記事を読むシステム開発の進め方 完全ガイド|発注側のプロジェクト管理
システム開発の発注側プロジェクト管理を「アクター決め → As-Is/To-Be → ユーザーストーリー+EARS → FM法 → Gherkin → Laravel Inertia」の6ステップパイプラインで完全解説。各ステップに対応する記事と無料ツールに直結します。
記事を読むAI受託開発の進め方|PoCで終わらせずに本番化するための全工程と発注側の役割
AI受託開発はPoC→プロトタイプ→本番化の3フェーズで進む。各フェーズで発注側が判断すべきポイントと、検証で終わらせず本番化まで進めるための条件を実務に即して解説。
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最近公開したコラムです
生成AI導入の費用対効果とROIの考え方|投資判断で経営層が見るべき点
生成AI導入のROIは「削減できる時間×人件費 −(導入費+運用費)」で考え、単価の派手さではなく回収期間で判断します。費用対効果をどう見るか、効果は業務のどこに出るか、小さく始めて投資を回収する進め方、経営層が投資判断で外さない確認点までを、予算を出す立場の視点で整理します。
記事を読む問い合わせ対応を生成AIで自動化する進め方|コールセンター・社内ヘルプデスクの実装と注意点
問い合わせ対応を生成AIで自動化するには、全部をAIに任せるのではなく「一次回答はAI、複雑な対応は人」に切り分けるのが成功の型です。顧客対応・社内ヘルプデスク・FAQの何を自動化できるか、導入前後で業務がどう変わるか、PoCで小さく検証してから本番へ進める手順、間違った回答をRAGで防ぐ設計までを、社内の起案担当者が上司や情シスを説得できる形で解説します。
記事を読む社内文書を生成AI・RAGで扱う情報漏洩リスクと対策|情シスが確認すべきチェックポイント
社内文書を生成AIやRAGで扱うと情報漏洩するのか、プロンプトインジェクションや野良AIをどう防ぐのかを情シス目線で解説。データを社外に出さないクローズド構成、ハルシネーションを技術で抑える設計、発注前にベンダーへ確認すべきチェックポイントまでをまとめます。
記事を読むGraphRAGの精度はデータ抽出で決まる|PDF・LLM抽出の限界と、人手で埋める工程
GraphRAG/RAGの精度は、検索の賢さより「元データをどう取り込むか(抽出・ingestion)」で決まります。とくにPDFは表や段組みで崩れ、検証が要る難所です。LLM抽出にも幻覚・名寄せ・一貫性の限界があり、オントロジー設計や用語辞書など人手でしか埋まらない工程が残ります。現実的な取り込みパイプラインの作り方を、実装の勘所から解説します。
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記事を読むよくあるお悩み
お客様からよくいただくご相談をまとめました
見積もりだけで判断を迫られるのが不安
ゼロスタートなら、初期費用0円で実際に動くプロトタイプを体験してから判断できます。見積もりではなく、実物で納得してから進められます。無料の範囲はコア機能1つ・代表データ数件の検証用プロトタイプで、全データ投入や本番品質の作り込み・確定納期での運用は本開発となります。
AIが本当に自社に合うか分からない
無料PoCでは代表的なケースで効果の方向性を確認できます。本格導入の判断材料として、まず実物で手応えをつかめます。
完成まで実物が見えないのが心配
数日で動くものを作り、そこから一緒に磨き込みます。「思ってたのと違う」を最小限に抑えられます。
どこに頼んだらいいか分からない
まずはゼロスタートで試してみてください。リスクなく、私たちの開発力と提案力を実際に体験できます。
よくあるご質問
導入に関するご質問にお答えします
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