AI Development
生成AIの活用と発注
社内資料検索、問い合わせ対応、書類処理など、AIを業務に組み込む前に決めることを解説します
AI受託開発とは｜費用・進め方・会社選び・PoCから本番まで
AI受託開発は、生成AI、RAG、AIエージェント、OCRを業務に組み込むために、設計から運用までを外部の開発会社に依頼することです。実データで試さないと分からない部分が残るため、何を頼めるか、費用、PoCから本番までの進め方、会社の選び方を発注前に押さえます。
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AI社内ツールの開発は外注でPoCしてから内製化する｜受託会社の使い方・進め方・効果の見方
AI社内ツール（文書検索、問い合わせ対応、集計の自動化など）は、まず受託会社への外注でPoCを作り、動いてから内製化するのが現実的な順番です。外注したときの進め方4ステップ、効果の測り方、データを外に出さない構成を載せています。
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RAGとは？意味・仕組みを図解でわかりやすく｜生成AIに社内情報を答えさせる方法
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIに社内などの資料を検索させ、その内容を根拠に答えさせる仕組みです。検索から生成までの流れ、ChatGPTとの関係、ベクトルRAGとGraphRAGの違い、導入で押さえる点を図で示します。
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エンタープライズのナレッジグラフ設計パターン4種と構築プロセス｜1部門から始める実践手順
文書・業務フロー・人材の技能・障害対応という4つの切り口でナレッジグラフを設計する方法と、1部門から小さく立ち上げる7工程を、実際に何をするかまで具体化。大手企業の一部門での進め方も社名を伏せて紹介します。
記事を読む生成AI受託開発で失敗する5パターンと正しい進め方｜発注前に潰す勘所
生成AI受託開発でつまずく典型を、検証で終わる/動くデモを完成と誤認する/評価データが無く精度を測れない/データとRAGの土台が未整備/本番運用設計の欠落の5パターンで整理。私たちが引き継いだ難航案件の経験から、発注前に潰すべき勘所と正しい進め方をまとめました。
記事を読むナレッジグラフは発注者に何の得があるか｜RAGだけのAIが答えられない問いと、その解決
「A社との取引、これまでどうだった?」。社内データを読むAI(RAG)に聞くと、議事録の断片しか返らない。情報を関係でつなぐ「ナレッジグラフ」を足すと、同じ質問にどう答えが変わるのか。具体的な業務シーンで、工数削減・抜け漏れ防止・監査対応のメリットを発注者目線で示します。
記事を読む生成AI×システム開発｜発注側が知るべき開発プロセスの変化と新しい選び方
生成AIを使ったシステム開発は従来とどう違うのか。発注側が押さえるべき開発プロセスの変化、費用感の違い、成功する発注のコツを解説。
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要件定義にAIは使えるのか？発注側が知るべき活用法と限界
要件定義にAIを使うと、任せられる作業と人が決める作業がはっきり分かれます。その境目、発注側が気をつける3つの落とし穴、AI駆動開発での要件定義の進め方を、ツールとプロンプトの例つきで載せています。
記事を読む生成AIの回答精度を業務レベルに引き上げる方法｜GraphRAGとハルシネーション対策の実践ガイド
生成AIの回答精度が業務で使えないレベルにとどまる原因と、GraphRAGを軸にした精度向上アプローチを解説。ハルシネーション対策・評価の仕組みまで発注検討者向けに整理。
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プロンプトエンジニアリングとは｜AI受託発注時に発注先のスキルを見極めるための基礎知識
AI受託開発を発注するときに、発注先のプロンプトエンジニアリングスキルを見極めるための基礎知識を整理。何を確認すれば品質を担保できるか、よくある危ない受託会社のサインを発注検討者向けに解説します。
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AIエージェントの作り方｜設計・実装・運用の全フェーズを発注者視点で整理
AIエージェントを業務に組み込むまでの設計・実装・運用を3フェーズで解説。構成パターン、構築期間とコスト目安、発注先の選定ポイントまで。
記事を読むAIエージェントとは？発注検討者が知るべき判断軸｜できること・費用・導入条件
AIエージェントとは何か、ChatGPT/RAGとの違い、業務での活用シナリオ5つ、導入の現実的なコスト感を整理。「AIエージェントを入れたい」と言われた情シス向け。
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生成AI駆動開発（AIファースト開発）とは｜中堅企業のシステム開発はこう変わる
生成AI駆動開発（AIファースト開発）は、生成AIがコードを書き、人がレビューする開発の進め方です。従来の受託開発と比べた品質、スピード、コストの変化と、発注側が新しく担う役割、落とし穴を情シスと経営層向けに載せています。
記事を読むMCPを活用したAI案件の発注前に押さえること｜活用シナリオ・体制・リスク
MCP（Model Context Protocol）を使った生成AI×業務データ連携の発注を検討する情シス・DX推進向けに、何ができるか・RAGとの違い・体制とリスク・ベンダー提案で確認すべき項目を整理します。
記事を読む生成AIをどう選び、どう契約するか｜1社固定 vs 複数モデル使い分けの戦略
業務利用する生成AIをどう選び、どう契約するか。ChatGPT・Claude・Geminiから1社を固定する方式と、OpenRouter・AWS Bedrock などで複数モデルを使い分ける方式を、コスト・運用負荷・ベンダーロックインの観点で比較します。
記事を読む業務システムに生成AIを組み込むときの設計上の勘所｜情シス・発注担当者の視点
業務システムに生成AIを組み込むときに「最初から考えておくべき設計の勘所」を、情シス・発注担当者向けに整理。検証フェーズでは見えづらい本番運用の落とし穴と、発注先に必ず確認すべきチェック項目を解説します。
記事を読むAI受託開発会社の選び方｜比較するときに聞く7つの質問
AI受託開発会社を比べるときは、作れる技術より先に、課題の整理、成功の決め方、外れたときの止め方まで一緒に考えられるかを聞く。発注先を絞るための7つの質問。
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AI開発の費用相場｜生成AIのPoC・受託開発は小規模検証50〜300万円、無料デモとの違い
生成AIの小規模検証は50〜300万円を予算検討の目安に。Beekleのゼロスタートは、まず1業務に必要な画面と業務ロジックを無料デモで実装。検証・本番開発・運用の費用の違いと、見積もりで確認すべき条件を図解します。
記事を読む社内資料を使ったAI開発、Beekleに相談しませんか？
社内資料や業務データを使ったAI開発について、何から始めるか、社内で使える形にできるかを無料でご相談いただけます。
開発リソースの逼迫・難航案件の立て直し・AI活用開発の知見をお探しの開発会社／SIer様のご相談も承ります