動いた後の変化で見る導入事例

3ヶ月停滞した開発の立て直し、議事録から1日デモ、新規事業の1週間立ち上げなど、発注前に確認したい変化から探せます。

難航案件の立て直し
3ヶ月停滞 → 3週間
引き継ぎ後、動作する状態まで立て直し
構想の具体化
議事録 → デモ1日
発注前に、画面で認識を合わせる
新規事業
1週間で立ち上げ
要件・技術・インフラまで一体で対応

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生成AI・RAGの導入事例

AIエージェント・業務自動化の開発事例

要件定義から引き継いだ開発事例

製造業・Webサイト・EC

刺繍事業者のサイト改善と売上回復

対象
オリジナル刺繍の制作・販売事業者
費用
約150万円(税別)

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RESULT

  • 事業面の成果 売上が全盛期の約8割まで回復
  • 利用者の導線 商品紹介から購入・問い合わせへ
  • 運用 商品情報の管理を整備

アクセス減少後のサイトを引き継ぐ

アクセス数が大きく落ち込んだサイトを引き継ぎ、売上の回復に向けて改善する必要がありました。

  • 落ち込んだアクセス数と売上の回復
  • 問い合わせ・購入へ進む導線の見直し
  • 商品情報を管理する仕組みの整備

集客後の問い合わせ・購入まで設計

要件整理からデザイン、画面実装、プログラミングまで担当しました。問い合わせ・購入につながる導線を設計し、企業サイト内にショッピング機能を追加しました。

  • 問い合わせ・購入につながるコンバージョンポイントの設計
  • デザインの刷新と企業サイト内へのショッピング機能の追加
  • 商品情報を管理する仕組みの設計・構築

結果

サイトの引き継ぎ後、問い合わせ・購入へ進む導線を見直して売上を回復させました。商品紹介とショッピングを同じサイトで利用できるようにしています。

Beekleだからできたこと

売上の回復に向けてサイトを見直す

訪問者が商品を知り、購入・問い合わせへ進むところまで相談できます。

アクセス数が落ち込んだサイトを引き継ぎ、コンバージョンポイントを設計して売上を回復させました。

見た目の刷新に加えて、ショッピング機能と商品管理の仕組みも設計・実装した実績です。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

不安だったこと
前の大手制作会社がトップページだけを作り直してリニューアルし、アクセスが大きく落ちて売上が戻らなくなっていました。
決め手
見た目の刷新だけでなく、問い合わせ・購入につながる導線の設計、システムや商品管理まで作れることが決め手になりました。

業界団体・情報ポータル

業界団体の会員向け情報ポータル構築

対象
企業・団体・個人が参加する業界団体
費用
約300万円(税別)

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RESULT

  • 利用者向け 情報ポータルを構築
  • 運営者向け 管理画面を構築
  • 担当範囲 画面・バックエンド・一部デザイン

会員が目的に合った情報を探せるサイトへ

学習情報、求人、イベント、入会案内などを集約した業界団体の公式サイトです。会員や業界関係者が目的に応じて情報を探せる構成が必要でした。

  • 学習・交流・仕事に関する情報の集約
  • 会員や業界関係者が利用する画面の構築
  • 掲載情報を管理する画面の整備

利用者向けの画面と管理画面を構築

Laravelを使い、会員向けの情報ポータルと運営者向けの管理画面を構築しました。フロントエンドとバックエンドに加え、デザインの一部も担当しています。

  • フロントエンドの実装
  • Laravelによるバックエンドと管理画面の構築
  • デザインの一部を担当

結果

会員や業界関係者が情報を探すポータルサイトを構築しました。利用者向けの画面と、運営側が掲載情報を管理する画面の両方を担当しています。

Beekleだからできたこと

情報を探す人と更新する人の両方に対応

公開する画面と、日々の掲載情報を管理する画面をまとめて相談できます。

業界団体のポータルで、フロントエンド・バックエンド・管理画面を構築しました。

利用者向けの画面実装に加え、運営側の管理機能まで担当した経験があります。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

不安だったこと
情報が多く、会員が目的の情報を探せないことが不安でした。
決め手
利用者の画面と、運営側の管理機能まで作れることが決め手になりました。

近い案件があるか、先に確認できます

業務と扱う資料を教えてください。似た案件で何をやり、どこでつまずき、どのくらいで動く形になったかをお伝えします。

近い事例があるか聞く

小売・BtoC・EC

商品を知る・選ぶ・購入するワインECサイト

対象
一般消費者向けのワイン販売店
費用
約300万円(税別)

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RESULT

  • 商品探し 種類・価格帯・産地から選べる
  • 購入前の情報 生産地・ワイナリー・読み物

好みや用途に合うワインを探せる構成

ワインの種類や価格帯、産地、利用シーンから商品を探せるオンラインショップが必要でした。商品情報と読み物を確認しながら購入へ進める構成が求められました。

  • 種類・価格帯・産地などによる商品探し
  • ワイナリーや生産地の情報提供
  • 読み物と商品販売を組み合わせた構成

商品選びと情報収集を同じサイトで

商品の検索・販売に加えて、生産地やワイナリーの紹介、現地レポート、ワインを学ぶ読み物を掲載するECサイトの開発に携わりました。

  • 複数の切り口から商品を探せる構成
  • 生産地・ワイナリーの紹介と現地レポート
  • 商品を知ってから選び、購入するまでの導線

結果

利用者が商品情報や読み物を確認し、好みや用途に合うワインを選んで購入できるECサイトです。

Beekleだからできたこと

商品を理解して選べるECサイトの経験

商品を販売する機能と、購入前に知りたい情報を伝える構成を相談できます。

ワインの検索・販売と、生産地の紹介や読み物を組み合わせたECサイトの開発実績があります。

商品販売と情報提供を組み合わせた、一般消費者向けの開発実績です。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

比べたもの
ECのパッケージ
決め手
デザインからEC、UXまで考えて作れることと、産地・ワイナリーの読み物と販売を1つのサイトで作れることが決め手になりました。

エンターテインメント・Web3

クラブ向けNFT発行サービスの画面開発

対象
クラブが提供するWeb3サービス
費用
約150万円(税別)

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RESULT

  • 引き継ぎ 仕様と既存ロジックを把握
  • 実装 Reactの画面とNFT発行機能を接続
  • 進め方 確認・改善提案と実装を並行

短納期の開発を途中から引き継ぐ

NFT発行システムの開発途中から代表が引き継ぎました。限られた時間でWeb3のサービスフローを理解し、デザインに沿った画面と機能を実装する必要がありました。

  • 短期間でのWeb3技術・サービスフローの把握
  • デザインをもとにしたReactでの画面実装
  • サービスフローに合わせた画面側ロジックの修正

既存ロジックを活かして画面と機能を接続

バックエンドのドキュメントを読み、既存ロジックを流用しながらReactの画面を実装しました。設計に不備がある箇所は関係者に確認し、改善案を提案して実装を進めました。

  • デザインに沿ったReactの画面実装
  • NFT発行のサービスフローに合わせた画面側ロジックの調整
  • 仕様の確認と改善提案を重ねながら実装

結果

Web3のサービスフローを把握し、NFTを発行する機能と画面をつなぐ実装を行いました。既存ロジックを活かし、関係者と確認を重ねながら短納期の開発に対応した実績です。

Beekleだからできたこと

途中からの参画でも、仕様を読み解いて実装

開発が進んでいる案件でも、既存の仕様・デザイン・ロジックをもとに相談できます。

代表が開発を引き継ぎ、Web3のサービスフローを把握して画面と機能を接続しました。

不明点を関係者に確認し、設計の改善案を提案しながら実装を進めた経験があります。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

不安だったこと
開発途中からの引き継ぎで、Web3の流れを短期間で理解できるかが不安でした。
決め手
不明点を確かめ、設計の改善案を出しながら実装できることが決め手になりました。

EC・商品検索/AIレコメンド

生成AIに書かせない前提で組んだAI検索・比較・推薦エンジン

対象
商品カタログを持つEC事業者向けPoC
期間
PoC: 1週間で動くプロトタイプを構築
費用
約100万円(税別)

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RESULT

  • 立ち上げ 1週間で動くPoC
  • 応答 検索・並べ替え10ms未満
  • 説明性 スコアの内訳を数値で提示

課題

探しているものを自然文で伝えると、カタログの中から候補を検索・比較して薦めるサービスの構想でした。ただし、推薦文をAIに自由に書かせることも、候補をまとめてAIに渡して並べさせることもできない前提がありました。「今どきのやり方」がそのまま使えないうえに、なぜこの順番で薦めたのかを運営側が説明できる必要もあります。加えて、求めているものを商品名で書けない利用者もいます。遠回しな言い方からでも意図を拾える検索が要りました。

  • AIに推薦文を自由に書かせる構成が採れない
  • 商品名を知らない言い回しでも、意図した商品にたどり着かせたい
  • なぜこの順番で薦めたのかを、運営側が説明できる形にしたい

解決策

LLMの担当を、自然文を条件に構造化する入口と、理由を文章にする出口だけに限定し、検索と並べ替えは自前のスコア関数で決定論的に行う構成にしました。出口でも商品説明の原文はLLMに渡さず、検索エンジンが機械的に照合した根拠、つまり一致した条件・価格・評点だけを渡して、その範囲内で文章を組ませます。生成結果には最後に、正規表現で書いたNG表現フィルタを必ず一枚かけています。

  • BM25(語彙一致)とベクトル検索を並走させ、RRFで統合。概念辞書でクエリを言い換えごと拡張
  • 条件一致・嗜好適合・品質(レビュー評点のベイズ平均)・予算適合などの重み付き和で並べ替え、同じブランドが続いたらペナルティ
  • 入口の構造化はドメイン定義に列挙した選択肢から選ばせ、存在しない値は破棄。失敗時はルール実装にフォールバック

結果

並べ替えの根拠がスコアの内訳として数値で残るため、「AIが選びました」で終わらせずに、なぜこの並びなのかを運営側が説明できます。重みは設定ファイルの値なので、変えて比べることもできます。検索と並べ替えは10ミリ秒未満で、LLMを呼ぶのは候補件数によらず入口と出口の2回だけなので、扱う商品が増えても応答時間と費用が比例して膨らみません。精度は評価ハーネスで測る形にしてあり、回帰検知用のセットでは、LLMを呼ばずに概念辞書を1回改訂しただけで、nDCG@5が0.907から0.988まで動きました。実力測定用のホールドアウトは別に用意して、そちらの数字も分けて追っています。エンジンは商材ジャンルに依存しない作りで、ドメイン定義ファイルを差し替えるだけで別ジャンルに載せ替えられることも、日本酒のカタログで確認しました。

Beekleだからできたこと

生成AIに任せられない前提から、動く推薦エンジンを設計する

「AIにお任せ」で済ませられない事情があっても、推薦の質と説明責任を両立した検索・推薦を持てます。

LLMの担当を入口と出口に限定し、BM25とベクトル検索のRRF統合+決定論的なスコア関数で並べ替えを自前実装。生成文には機械的なNG表現フィルタを一枚かけ、精度は評価ハーネスで数値化しました。

Beekleでは、LLMに何をさせないかを先に決めてから設計します。この案件でも、並べ替えをLLMに渡さないことで応答速度・費用・説明責任を同時に確保し、AIが書ける範囲を仕組みとして限定しました。精度も感想ではなく評価ハーネスの数値で語れる状態にしてあるので、辞書や重みを触った影響を回帰込みで確認しながら改善できます。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

比べたもの
AIに推薦文や並べ替えを任せる、よくある作り方
不安だったこと
なぜこの順番で薦めたのかを説明できないことと、応答の遅さ・費用が不安でした。
決め手
AIに任せる範囲を入口と出口だけに絞り、並べ替えの根拠を数値で残せることが決め手になりました。

社会調査/データ可視化

社会調査系システム開発

対象
調査・分析業務を行う事業者向けデモ
期間
実装: 1日
費用
約80万円(税別)

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RESULT

  • 立ち上げ 1日で実験に投入
  • 手作業 集計の数え直しが不要
  • データ品質 欠損・二重計上なし

課題

マーケティング施策のために、数百万円という限られた予算で多くのデータを収集・分析できるシステムが必要でした。速さに加えて、データ解析と、データの不整合を起こさない設計の知見が求められました。リアルタイムの実験中に、1人1回の調査でデータ欠損や二重計上が起きないようにすることが技術上の焦点でした。

  • 対象者の体験を止めずに、反応時点の秒数を非同期で記録したい
  • 複数対象者の反応を時間軸の棒グラフとヒートマップで確認したい
  • 通信断・リロード・再送によるデータ欠損や二重計上を避けたい

解決策

Laravel + Inertia + React のテンプレートを活用し、調査画面、リアクション記録API、管理画面の集計グラフまでを1日で実装。押下イベントはクライアント側のアウトボックスに保存してから送信し、リトライ時も冪等キーで重複保存されない設計にしました。

  • 調査コンテンツ・参加セッション・反応タイプ・押下イベントのデータモデルを定義
  • Rechartsで秒単位ヒストグラムと時間軸ヒートマップを実装
  • localStorageキュー、online復帰時リトライ、client_event_idによる冪等保存を実装

結果

数百万円の枠のなかで、調査の実施から集計・可視化までを1日で立ち上げました。実験のたびに反応を数え直す手作業がなくなり、担当者は結果を読んで次の施策を決めることに時間を使えます。通信断やリロードでデータが欠けたり二重に数えられたりしないので、集まった数字をそのまま意思決定の材料にできます。

Beekleだからできたこと

速く作るだけでなく、意思決定に使えるデータまで成立させる

短期間の実験でも、欠損や二重計上を疑わずに結果を次の施策判断へ使えます。

調査画面から集計・可視化までを1日で構築し、通信断・リロード・再送を前提にアウトボックスと冪等キーを設計しました。

Beekleでは、短期PoCでも画面だけを作らず、データモデル・送信失敗時の再送・冪等性まで同時に設計します。この案件でも、再利用可能なLaravel + Inertia + Reactの構成を使って実装速度を確保しつつ、アウトボックスとclient_event_idで通信断や再送時のデータ不整合を防ぎました。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

不安だったこと
実験中にデータが欠けたり、二重に数えられたりすることが不安でした。
決め手
短いPoCでも、通信が切れたときの再送とデータの不整合まで設計しながら、速く作れることが決め手になりました。

多言語コミュニケーション/生成AI

リアルタイム翻訳AIプロダクトの開発

対象
海外ユーザー向けコミュニケーションアプリ
期間
AI開発
費用
約500万円(税別)

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RESULT

  • 投資判断 本開発前に実物で検証
  • 利用体験 音声・通話まで一体
  • 継続利用 学習導線まで内蔵

課題

言語が異なるユーザー同士が、テキストだけでなく音声メッセージや通話でも自然にやり取りできる体験を検証する必要がありました。翻訳結果を返すだけではなく、意味の確認や語彙として残す学習導線まで含めて、AIをプロダクト体験に組み込むことが焦点でした。

  • 音声メッセージの文字起こしと翻訳を、会話体験の中で自然に扱いたい
  • 1対1通話でもリアルタイムに近い翻訳体験を検証したい
  • 分からない表現だけをAIに聞き、語彙として残せる導線を作りたい

解決策

FlutterとCloudflare Workersを組み合わせ、音声の文字起こし・翻訳、リアルタイム通話、選択テキストのAI解説、語彙帳までを含むMVP基盤を構築。OpenAI連携と軽量なエッジAPIを使い、AI翻訳を、継続して使われるモバイル体験として設計しました。

  • 音声メッセージ、通話、AI解説、語彙帳を一つのアプリ体験として統合
  • 過去の会話をRAGで参照し、AIが以前のやり取りを踏まえて解説や語彙の補足を返す
  • Cloudflare Workers、D1、R2を使い、モバイル向けの軽量なAPI基盤を構築
  • RealtimeKitとOpenAI連携で、リアルタイム翻訳の体験検証を可能にした

結果

言語が違う相手とテキストでも音声でも通話でもやり取りできる状態を、企画書ではなく実物で確かめられました。翻訳を返して終わりにせず、分からない表現をその場で聞いて語彙として残す導線まで入っているので、一度使って終わるアプリか毎日開かれるアプリかを、本開発に予算を投じる前に見極められます。

Beekleだからできたこと

AIの単機能ではなく、継続利用される体験全体を設計する

「翻訳できるか」だけでなく、ユーザーが実際に使い続けるプロダクトになるかを本開発前に検証できます。

音声メッセージ、通話、AI解説、語彙帳を一つのモバイル体験に統合し、翻訳後の学習導線までMVPに組み込みました。

Beekleは、AI APIだけでなくモバイルUI、リアルタイム通話、エッジAPI、データ保存まで一つのプロダクトとして実装できます。この案件ではFlutter、Cloudflare Workers、D1、R2、RealtimeKit、OpenAIを組み合わせ、翻訳・通話・AI解説・語彙帳を、一続きの利用体験として検証できる形にしました。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

比べたもの
翻訳APIを組み込むだけの開発
不安だったこと
翻訳・通話・学習の機能がばらばらになり、使い続けてもらえないことが不安でした。
決め手
モバイルの画面、通話、AI、データ保存まで、1社で一続きの体験として作れることが決め手になりました。

駐車場運営/生成AI OCR

コインパーキングの精算レシートを売上データにするOCRのPoC

対象
複数のコインパーキングの売上集計業務
期間
PoC開発
費用
約150万円(税別)

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RESULT

  • 抽出項目 台数・現金売上・カード売上・日数
  • Excel転記 自動化する方式を検証
  • 確認画面 元画像と並べて確認・修正

課題

コインパーキングの精算レシートを見ながら、台数・現金売上・カード売上・日数をExcelに転記していました。精算機ごとに帳票のレイアウトが異なるため、読み取った値を同じ集計項目にそろえる必要がありました。

  • 台数・現金売上・カード売上・日数を画像から抽出し、Excelへの転記を自動化したい
  • 機種やレイアウトが違っても、同じ集計項目として扱いたい
  • 読み取り結果を人が確認・修正できる画面まで必要

解決策

画像のアップロードから、読み取り結果の確認・修正までを試せるPoCをLaravel・Inertia・Reactで構築しました。生成AIで画像から生テキストを抽出し、台数や支払方法別の売上などを業務項目へ整理する二段階の処理です。Excelへの転記を自動化する方式を検証しました。

  • レシート画像をアップロードし、OCR結果と元画像を並べて確認できる画面を実装
  • 生成AIで生テキスト抽出と業務項目へのJSON構造化を分けて処理
  • 台数・現金売上・カード売上・日数などを共通の集計項目にそろえて出力

結果

機種やレイアウトの異なる精算レシートから必要な項目を抽出し、Excel転記を自動化する方式を検証しました。読み取った値を元画像と並べて確認・修正できる画面も実装しています。

Beekleだからできたこと

AIを100%自動化ではなく、人が安心して使える業務フローに組み込む

AIの読み取り精度に業務全体を賭けず、入力工数を減らしながら最終的なデータ品質は人が担保できます。

OCRと業務項目への構造化を二段階に分け、元画像と抽出結果を並べて確認・修正できる画面まで実装しました。

Beekleは、AIの精度を一発勝負にせず、処理を分解して人が検証できる地点を設計します。この案件では、画像からの生テキスト抽出と業務項目へのJSON構造化を二段階に分け、さらに元画像と結果を並べて確認・修正できる画面まで実装しました。AIが誤った場合でも業務を止めない構造を最初から持たせています。

発注判断の裏側

このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。

比べたもの
従来の固定OCR
不安だったこと
機器や帳票の形式がばらばらで、読み取りの精度が出ないことが不安でした。
決め手
読み取りと項目への整理を分け、元の画像と並べて人が直せる画面まで作れることが決め手になりました。

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