生成AI受託開発の流れ｜ヒアリングからPoC・本番化・運用まで
ヒアリングから運用改善まで、6フェーズで一気通貫
生成AI受託開発は、LLMやRAGの実装ノウハウだけでなく、「業務に組み込んで継続的に価値を出す」ところまで設計しないとPoC止まりで終わります。Beekleでは、ヒアリングから運用までを6フェーズに分解し、各フェーズの完了条件（Definition of Done）を依頼者と事前に合意したうえで進めます。技術選定で迷う、PoCで止まる、本番化が見えないといった、AI受託開発でよくある詰まり方を構造で防ぐためのプロセス設計です。
特に重要なのが、PoC着手前の「課題整理」と、本番化前の「評価設計」です。ここを省くと、技術的には動いても業務改善につながらない、もしくは現場で使われないAIが出来上がります。各フェーズで何を確定させ、何を次に持ち越すかを明文化することで、後工程の手戻りを抑え、AI受託開発のコスト超過を防ぎます。
フェーズ1：ヒアリング・課題整理
業務フロー、既存システム、保有データ、期待効果を棚卸しし、「AIで解くべき課題」と「AI以外で解くべき課題」を切り分けます。投資対効果（ROI）の見える導入計画と、AI化の優先順位をここで合意します。
フェーズ2：技術選定・アーキテクチャ設計
LLM（ChatGPT / Claude / Gemini / Llama）、RAG構成、ベクトルDB（Pinecone / pgvector等）、エンタープライズ環境（Azure OpenAI / AWS Bedrock）を、コスト・速度・セキュリティ要件から選定。アーキテクチャ図と概算費用を提示します。
フェーズ3：PoC構築・実用性検証
動くプロトタイプを構築し、業務担当者が実データで触れる状態に。精度・応答時間・APIコストを実測し、本番化に進める案件かどうかの判断材料を揃えます。「動いた」だけで終わらせない検証設計が肝です。
フェーズ4：評価設計・品質チューニング
業務担当者と一緒に評価データセットを整備し、プロンプト改善・RAGチューニング・Rerankingで品質を底上げ。ハルシネーション対策と人間レビュー導線を組み込み、業務利用に耐える安定性を確保します。
フェーズ5：本番化・システム統合
既存業務システムへのAI機能組み込み、認証・権限管理、監査ログ、運用監視を整備。Azure OpenAI / AWS Bedrock等の本番環境にデプロイし、段階的にユーザーを拡大していきます。
フェーズ6：運用・継続改善
モデルアップデートへの追随、APIコスト監視、品質モニタリング、A/Bテスト基盤の運用。利用ログから次の改善ポイントを発見し、AIの精度と費用対効果を継続的に高めるサイクルに乗せます。