社内問い合わせ
資料を探して、根拠つきで答える
規程、マニュアル、過去対応を横断し、確認先までわかる回答にします。
生成AIで業務改善を始めたい企業へ
AI導入の失敗リスクを抑え、使える業務改善に変える
「何にAIを使うべきか」「本当に効果が出るか」を、動くプロトタイプと評価設計で判断できる状態にします。
技術検証で終わらせず、現場で使われるAI活用まで伴走します。
お客さま側のメリット
導入前の不安を減らす
1 業務課題
2 小さく試す
3 効果を測る
4 現場で運用
判断材料
動くPoC
目的
業務改善
運用
品質・費用管理
このページでわかること
最新AI技術（LLM・RAG・エージェント）の効果的な活用
PoC止まりにせず、本番運用まで到達
コスト効率と品質の両立
GENERATIVE AI FOR BUSINESS
生成AIでできることを、
業務の言葉で整理する
最初から技術を選ぶ必要はありません。まずは、時間がかかる作業や担当者に集中している業務から、効果を確認しやすい使い方を選びます。
書類処理
紙・PDFの転記を減らす
請求書や申込書を読み取り、確認が必要な箇所だけ人に渡します。
定型業務
調査・入力・通知をまとめて進める
複数システムをまたぐ繰り返し作業を、承認フロー付きで自動化します。
判断支援
情報を整理し、次の一手を出す
散らばったデータをまとめ、担当者が判断しやすい形で提示します。
HOW TO START
「AIを入れる」ではなく、効果を確かめながら進める
完全自動化を急がず、人が確認できる状態から始めます。現場で使えるかを数字で見てから、任せる範囲を広げます。
01
業務を選ぶ
時間がかかる、ミスが出る、属人化している作業を見つけます。
02
小さく試す
実際の業務に近いデータで、動くプロトタイプを作ります。
03
数字で判断する
精度だけでなく、削減時間、確認工数、費用を測ります。
04
安全に広げる
人の確認、権限管理、ログを組み込み、段階的に本番運用します。
01PAIN POINTS
よくある課題
まず、どこで止まりやすいかを整理します
01
どの業務から始めるべきかわからない
生成AIを使いたいが、費用対効果を確認しやすい業務や、最初に試すべき範囲を決められない
02
PoC止まりで本番化できない
デモは動いたものの、現場で使える品質や運用方法、本番投資を判断する基準が決まっていない
03
社内資料をうまく活用できない
規程、FAQ、マニュアル、過去対応が散らばり、担当者が資料を探して確認する時間を減らせない
04
手作業が複数システムにまたがる
調査、入力、確認、通知が別々のシステムに分かれ、担当者が毎回つないで処理している
05
コスト・セキュリティの不安
利用量に応じた費用を予測しにくく、社外秘データをどこまで安全に扱えるか判断できない
06
精度・品質の担保
回答にばらつきや誤りがあるため、どこを人が確認し、どう改善を続けるか決められない
02SOLUTIONS
解決方法
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
業務課題の整理とプロトタイプ検証
削減したい作業時間、利用者、保有データを整理し、効果を確認しやすい範囲で動くプロトタイプを作ります。実際に触ってから、本番投資を判断できます。
コスト効率の最適化
処理速度の向上
本番化判断の早期化
SOLUTION 02
社内資料から根拠つきで答えるAI検索
社内文書、FAQ、マニュアルを横断し、回答と一緒に根拠箇所を提示します。資料更新にも対応し、担当者が毎回探して読み比べる時間を減らします。
ハルシネーション削減
社内ナレッジの即時活用
回答精度の向上
SOLUTION 03
承認フローつきの業務自動化
調査、入力、通知など、複数システムをまたぐ定型業務をAIが前へ進めます。重要な操作には人の承認を挟み、実行履歴も残します。
業務オペレーションの自動化
人手作業の削減
24時間稼働
SOLUTION 04
品質評価と人間レビューの設計
正解例、NG例、判断が難しい例を集め、回答品質を継続的に測ります。確信度が低い結果だけを人が確認できる運用も設計します。
生成精度の向上
一貫性の確保
運用品質の継続改善
SOLUTION 05
既存業務への組み込みと安全な本番運用
既存システムとの連携、権限管理、監査ログ、費用監視を整えます。利用範囲を段階的に広げ、現場で無理なく使える状態にします。
セキュアな本番運用
既存業務との接続
段階的な拡大
03CASE STUDIES
導入事例
どのような課題を、どう実装に落としたか
上流工程AIエージェントシステムの自社開発
課題
要件のトレーサビリティ欠如、PMとリードエンジニアの属人化、要件ドリフトによる手戻り。議事録・チャットが分散して意思決定の根拠と要件のつながりが追えない。
解決策
FastAPI / Next.js / Milvus（ベクトルDB） / Neo4j（グラフDB）構成で、要件をユーザーストーリー単位のDAGとして保存。受け入れ基準（DoR/DoD）の自動検証、Slack上でのJira/タスク連携を行うAI PMOボットを統合し、RAGで過去の判断・実装履歴を参照可能に。
成果
- 要件と実装のトレースが追跡可能に
- PM/リードエンジニアの認識合わせ工数を圧縮
- 監査対応のための変更履歴と判断理由の保全
金融機関向けLangChainによる業務知識RAG構築
課題
行内マニュアル・規程・FAQが部署横断で散在し、新人教育や問い合わせ一次対応が属人化。回答の根拠提示も曖昧で、コンプライアンス上のリスクが懸念されていた。
解決策
LangChainとベクトルDBで業務ドキュメントを取り込むRAGパイプラインを構築。回答に必ず参照元（出典・該当条項）を併記する設計で、ハルシネーション抑制と監査可能性を確保。社内システム連携で既存ワークフローに組み込み。
成果
- 一次対応の応答時間を短縮
- 回答根拠の明示で説明責任を担保
- マニュアル更新のたびに即時反映可能な運用体制
帳票OCR + LLMによる構造化データ抽出システム
課題
紙の帳票・PDF請求書からのデータ転記が手作業中心で時間がかかり、転記ミスも発生。フォーマットが顧客ごとに違うため、固定ルールベースでは対応しきれない。
解決策
OCR（光学文字認識）で紙・PDFをテキスト化し、LLMでフォーマット非依存の構造化JSON抽出を行うシステムをFastAPI / Next.js / PostgreSQLで構築。人間レビュー導線を組み込んだハイブリッド運用を提供。
成果
- 転記工数の削減
- 異なるフォーマットの帳票にも一貫対応
- 人間レビューと組み合わせた品質担保
04FEATURES
サービス内容
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
AI導入コンサルティング
業務分析に基づき、AIで解決すべき課題と適さない課題を切り分け。投資対効果の見える導入計画を提案します。
LLM API統合開発
ChatGPT、Claude、Gemini等のLLM APIを業務システムに組み込みます。Function Calling、Tool Use、Streaming対応。
RAG構築
社内文書を活用した検索拡張生成パイプラインを設計・実装。Embedding選定、ベクトルDB、Reranking、評価まで対応。
AIエージェント開発
自律的にツールを使い分けるAIエージェントの設計・実装。MCPサーバー、Claude Code環境の構築実績あり。
プロンプトエンジニアリング
効果的なプロンプト設計、評価データセット構築、A/Bテスト基盤まで提供。
運用保守サポート
モデルアップデートへの追随、コスト監視、品質モニタリング、継続的な精度改善を提供します。
GUIDE 01
PoCで終わらせず、業務で使えるAIまで作る
技術デモではなく、現場に定着する仕組みとして設計
具体例
「AIを入れたいが、何から始めれば成果につながるかわからない」
AI開発は、モデルを選んで画面を作るだけでは成果が出ません。業務フロー、データ、評価基準、運用担当まで決めて初めて、現場で使えるAIになります。
1
よくある失敗
とりあえずAIを試して終わる
デモは動いても、現場の業務や評価指標に接続されず、本番化の判断ができません。
2
Beekleの設計
業務課題から逆算する
削減したい工数、回答精度、利用者、運用体制を先に整理し、AI化すべき範囲を決めます。
3
本番化
評価と改善を組み込む
評価データ、ログ分析、人間レビューを設計し、リリース後も品質を改善できる状態にします。
一般的な作り方
便利そうだが、現場に残る負担がある
モデル選定と簡易デモはできたが、現場にどう入れるか決まっていない。
Beekleの作り方
業務で使える状態まで設計する
業務フロー、評価基準、運用方法まで決まり、本番投資の判断ができる。
Beekleが強い理由
課題整理からPoC、本番化、運用改善までを一気通貫で設計します。最初に「何をもって成功とするか」を決めるため、動くデモで終わらず、投資判断できる状態まで持っていけます。
✓
課題整理から入る
✓
評価設計まで作る
✓
運用改善を前提にする
GUIDE 02
AI受託開発でPoC止まりにしないための判断軸
「動いた」と「業務で使える」の間を埋める
1
業務KPIへの接続
2
評価データセットの整備
3
人間レビューとのハイブリッド運用
Gartnerによれば、生成AIプロジェクトの少なくとも半数がPoC後に放棄されています（2024年時点の「30%が放棄される」という予測に対し、実績は50%超）。原因は技術力ではなく、評価設計の不在と業務オペレーションへの統合不足です。BeekleがAI受託開発で本番化まで支援する案件では、PoC段階から「業務で使える」の定義を依頼者と合意し、評価基準を業務KPIに接続した数値で持ちます。
POINT 02
具体的には、業務担当者を巻き込んで正解例・NG例・境界事例を集めた評価データセットを作成し、業務KPI（処理時間・対応件数・エラー率）に紐づくメトリクスを設計します。「精度100%のAIをそのまま使う」より、「精度80%のAI + 残り20%を人間がレビューする」運用のほうが現場で立ち上がりやすいケースも多く、ハイブリッド運用を前提に設計します。
01
業務KPIへの接続
AIの「精度」だけでなく、処理時間削減・対応件数・エラー率など業務側のKPIに接続して効果を測定。経営判断に持ち上げやすい数字に変換することで、本番化と継続投資の意思決定を早められます。
02
評価データセットの整備
業務担当者と一緒に「正解例」「NG例」「境界事例」を集め、回帰評価セットとして整備。プロンプト改修・モデル変更時の品質変化を継続観測でき、改善のたびに勘で判断する状態から脱却します。
03
人間レビューとのハイブリッド運用
完全自動化を目指すのではなく、AIの判定結果を人間が最終確認する導線を最初から組み込みます。導入初期の信頼を担保しながら、ログを蓄積して段階的に自動化を広げる戦略がPoC止まりを防ぎます。
04
出典：Gartner（2024）
「30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025」（2024年7月、Gartner）。その後の実績では、生成AIプロジェクトの50%超がPoC後に放棄されたと報告されています。
Gartnerの発表を見る発注の流れ
小さく試してから決める、AI開発の始め方
いきなり大きく作らず、検証で効果を見極めてから実装へ進みます。NDAを結んで実データで確かめ、準委任で柔軟にPoC・開発・検証を回し、効果が見込めた部分だけを実導入します。
- 1
STEP 1
ヒアリング
解決したい業務課題と「何にAIを使いたいか」を整理します。効果が出そうか、どこから着手すべきかの当たりをここでつけます。費用はかからず、相談だけでも歓迎です。
- 2
STEP 2
NDAを結び、データで検証方針を決める
AI開発は「やってみないと効果が読めない」不確実性の高い領域です。まずNDA（秘密保持契約）を締結して実データをお預かりし、本格的なPoCに進むか、簡易デモで素早く確かめるかを見極めます。
- 3
STEP 3
準委任契約でPoC・開発・検証
成果物を固定する請負ではなく、状況に合わせて柔軟に進められる準委任契約で契約します。PoCを実装し、評価設計で「現場で使えるか・効果が出るか」を測りながら、開発と検証を回します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、効果が出る部分だけを実導入。失敗リスクを抑えて、AIを「使える業務改善」に変えます。
05LIVE DEMOS
ブラウザで触れるAIデモ
導入前に「実際の挙動」を5分で体感できます
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よくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q 対応している生成AI（LLM）は何ですか？ +
OpenAI GPT-4o / GPT-4 / o1、Anthropic Claude（Opus / Sonnet / Haiku）、Google Gemini、Meta Llama、Stable Diffusion、Midjourney等、主要な生成AIに対応しています。Azure OpenAI、AWS Bedrock経由のエンタープライズ利用にも対応します。
Q ChatGPTとClaudeはどちらを選ぶべきですか？ +
用途次第です。長文読解・コーディング支援はClaude（Anthropic）、画像入力・音声・幅広いツールエコシステムはOpenAIが強みです。要件をヒアリングした上で、PoCで両方を比較検証する形をおすすめしています。
Q RAGとは何ですか？社内文書を活用できますか？ +
RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）は、社内文書やFAQを検索した結果をLLMに与えて回答させる手法です。社外秘データを学習させずに、最新の自社情報を活用した回答を生成できます。Embeddingモデル選定、ベクトルDB（Milvus / pgvector等）構築、グラフDB（Neo4j）によるGraphRAG、Reranking、評価設計まで一気通貫で対応します。
Q AIエージェントの開発も可能ですか？ +
可能です。複数のツール（API・データベース・社内システム）を自律的に呼び分けて業務を遂行するAIエージェントを設計・実装できます。Claude Code環境構築、MCP（Model Context Protocol）サーバー連携、Function Calling実装等の実績があります。
Q AI開発の費用感を教えてください +
費用は「何を作るか」で大きく変わります。動作を試す検証用プロトタイプは初期費用0円のゼロスタートから始められます（範囲は限定）。実データ・複数ケースで本格的に検証するPoCで200〜500万円、本格的なRAGシステム構築で800〜2,000万円、AIエージェント本番化で1,500万円〜が目安です（対象業務・データ規模により変動）。初回ヒアリング後に内訳付きの見積もりをお出しします。
Q PoCから本番化までの期間はどれくらいですか？ +
簡易なデモであれば1ヶ月程度で動くものをお見せできますが、業務で使える精度・品質に仕上げるにはそこからブラッシュアップが必要です。要件の複雑さによって期間は大きく変わるため、初回ヒアリングで個別にお伝えしています。ゼロスタート（初期費用0円）から始めて、動くものを見てから本番投資の判断ができます。
Q APIコストはどのように最適化されますか？ +
モデル使い分け（簡単な処理はHaiku/Mini系、複雑な処理はOpus/GPT-4等）、プロンプトキャッシュ、Embeddingキャッシュ、バッチ処理活用等の手法でコストを最小化します。月次のコストモニタリングと予算アラートも構築します。
Q セキュリティ・社外秘データの扱いは？ +
Azure OpenAI Service、AWS Bedrockなど、データがモデル学習に使われないエンタープライズ環境を選定。VPCピアリング、IP制限、PII（個人情報）マスキング等のセキュリティ対策にも対応します。
Q 生成結果の品質・ハルシネーションはどう防ぎますか？ +
プロンプト設計、RAGによる根拠提示、出力バリデーション、人間レビューとのハイブリッド運用、評価データセットでの継続的なA/Bテストの組み合わせで、ビジネス利用に耐える品質を確保します。