ヒアリングから動作デモまで1日
構想を、その日のうちに画面へ。
- 何に困っていたか
- 何を作るかが言葉の段階で止まり、関係者の完成像がそろっていなかった。
- 何をしたか
- ヒアリングの議事録から仕様を起こし、その日のうちに動くデモを実装した。
- どうなったか
- 所要1日で動く画面
- 「イメージとずれていない」と確認
資料探し・転記・問い合わせ対応に、毎回人手がかかっている企業へ
繰り返す作業を減らし、
提案と顧客対応の時間へ。
社内の規程・マニュアル・対応履歴と、いま使っている業務システムのデータを使い、探す・転記する・一次回答するところまでをAIが進めます。
判断が要る箇所は止めて、担当者が確認してから先へ進めます。
相談では、減らす対象の作業・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円で、どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断します。本番向けの検証・開発は、費用と契約を確認してから進めます。
「こういうことがしたかった」を、画面で。
商談のイメージ。実際のデモはご相談内容に合わせて用意します。
- 初回相談と、実データで動かす1業務分のデモ
- 0円NDA締結後に作ります。どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断し、合わなければそこで終了です。
- お問い合わせへの返信
- 1〜2営業日通常1〜2営業日以内に、想定構成・概算レンジ・進め方の候補を返信します。
- PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）
- 600万〜800万円この金額くらいの案件が多いです（税別）。範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
データの扱いとセキュリティ
- NDAを結んでから、合意した範囲のデータだけをお預かりします
- 入力を学習に使わない契約のAPIか、Beekleのサーバーで動かすモデルを使います
- 閲覧権限を検索結果とAIの回答に反映し、実行の履歴を残します
よくあるお悩み
AIの話は進んでいるのに、
仕事の量が変わらない。
「AIを使え」と言われたが、どの業務からか決まらない
経営層からの指示はあるものの、どの作業にどう効くのかを判断する材料がなく、検討が止まったままになっている。
ChatGPTは配ったが、仕事の量は変わっていない
個人が便利に使う段階で止まり、資料探しも転記も問い合わせ対応も、人がやる量は減っていない。
PoCは動いたが、本番にする判断ができない
精度は出ているように見えるが、人の確認工数や運用費まで含めて投資に見合うのかを説明できない。
いま起きていること
生成AIのDXは、失敗しやすい。
動くものはできる。それでも、仕事もコストも減らない。
95%
の組織が、生成AI投資のリターンを得られていないと報告。
MIT Project NANDA／2025年・予備調査。特定の調査対象に基づく報告で、すべてのPoCの失敗率ではありません。
調査の出典・数字の読み方
95%は「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」（2025年7月）の著者による報告です。2025年1〜6月の公開施策300件超の分析、52組織への聞き取り、幹部153人への調査に基づきます。本文は業務への組み込みや損益への効果の難しさを指摘し、標本数・成功の定義が組織により異なることも明記しています。
RANDのAI開発に関する調査も、目的の認識違いや、解決すべき業務課題より技術を優先することを失敗要因として挙げています。Beekleはこれらを踏まえ、業務成果・成功条件・現場での使い方を先に要件化することを重視しています。
どれもAIの性能の問題ではありません。「どの作業を、どれだけ減らすか」が決まらないまま作り始めることが原因です。
なぜ今、導入するのか
動かない期間が長いほど、
「効果がなかった」だけが残る。
ツールを配ったのに仕事量が変わらない状態が続くと、次に提案するときの社内の説得コストが上がります。
「整ってから」にはならない
資料もデータも、待っている間に整うことはありません。増えた分だけ、分かる人の頭の中に残る量も増えます。Beekleは整理を着手の条件にしません。いまの状態のままお預かりして、どこまで使えるかを先に確かめます。
できる・できないの線が、実際に動いた
精度や費用が合わずに見送った業務なら、前提が変わっています。いまの最上位クラスのAIは、提供が終わった前世代と比べて料金が3分の1です。一度に渡せる資料の量は5倍になり、長い資料を入れても単価は上がりません（Anthropicの公開価格、2026年9月時点）。見送りの判断は、当時の料金と当時の上限で出したものです。測り直さない限り、古いまま残ります。
いま決めるのは、発注ではなく確かめるかどうか
初回の相談と、実データでの叩き台までは0円です。要件書も予算どりも要りません。合わなければその時点で終了できるので、確かめるところまでは期初や稟議を待つ必要がありません。
導入したら、こう変わる
人がやっていた作業が、
確認する作業に変わる。
仕事
いま
導入後
帳票の入力
1件ずつ読んで、システムに書き写して、目視でチェックする。
AIが読み取って下書きまで作り、人は違っている箇所だけ直す。
資料探し
規程・マニュアル・過去の対応履歴を開いて、該当箇所を探す。
聞けば根拠付きで返る。出典の原文を確認してから使う。
問い合わせ対応
同じ質問に毎回人が答え、担当者しか答えられない質問で止まる。
定型はAIが一次回答し、判断が要るものだけ担当者へ引き継ぐ。
AIに任せる範囲と、人が確認する条件は先に決めます。条件を満たさない処理は止めて担当者へ戻し、入力・判断・実行の履歴を残します。ルールが決まりきった処理はAIを使わず、プログラムで確実に処理します。
自社の場合はどうか、
デモで確かめませんか。
業務の困りごとを伺い、NDA締結後に実データで動く叩き台を作ります。合わなければ、その段階で終了できます。
NDA・デモから相談する
検証用デモは0円。要件書は不要です。
Beekleの3つの主力サービス
用途が決まっているなら、
3つの主力サービスから選べます。
このページは生成AI開発の総合案内です。探す・答える・動くのどれに困っているかがはっきりしていれば、それぞれの専門ページで判断基準、実績、費用の考え方を確認できます。
開発実績
実際に、こう作ってきました。
いずれも個別案件の実績です。期間や範囲は案件ごとに変わります。
HR AIエージェントのPoC 2週間
PoCを経て、本開発3か月へ。
- 何に困っていたか
- 診断ロジックとAIの分析が混ざり、どこまでAIに任せられるか切り分けられなかった。
- 何をしたか
- 採点ロジックとAIの分析を分離し、診断・分析・レポート出力を一つの業務フローに実装した。
- どうなったか
- PoC 2週間
- そのまま本開発 約3か月
難航した開発の引き継ぎ 3週間
画面からインフラまで再構築。
- 何に困っていたか
- 先行した他社が約3か月かけても完成に至らず、案件が停滞していた。
- 何をしたか
- 引き継いでフロントエンド・バックエンド・インフラまで一貫して作り直した。
- どうなったか
- 3週間で動作する状態へ
- 発注元が委託した外部セキュリティチェックを一度で通過
前段で停滞した理由は一つに特定できません。要件から実装・インフラまで同じチームで持てたことが、立て直しの速さにつながりました。
この事例を見るなぜBeekleができるか
業務の目的から、
実装・テストまでつなぐ。
Beekleは「どの業務を、どれだけ減らすか」から設計します。動くデモで業務に使える見込みを早く確かめ、難しければ変更・撤退を判断。大きく投資する前に、不確実性を減らします。
何を作るか決まっていなくても、見積もりを出せと言われずに済む
多くの開発会社は、要件が固まっていないと見積もりが出せません。だから発注側が先に仕様を書く羽目になり、書けないまま止まります。Beekleは減らしたい作業を伺うところから入り、動くものを見てから範囲と費用を決めます。先に仕様書を書く必要がありません。
見積もりの根拠を、そちらで検算できる
職種別の時間単価を公開しています。体制と期間を掛ければ、提示した金額が妥当かをご自身で確かめられます。総額だけを出して内訳を見せない見積もりと比べる材料にもなります。
作らないほうがよいときは、そう言う
続行・変更・中止の条件を先に決め、不確実な点だけを検証します。人の確認工数や運用費まで含めて見合わなければ、方式を変える、AIを使わない、開発を見送る、と伝えます。売りたいから作りましょう、とは言いません。
要件から本番運用まで、一つのチームで
自社開発の「PM on Rails」で、なぜ作るかと何ができたら完成かを仕様・実装・テストに結びつけます。不具合が出たときに、どこの責任かを切り分ける会議から始めなくて済みます。
Beekleを選ぶ決め手
業務と完成条件を整理してから作る
誰が、どの場面で、何を見て判断しているかが決まらないまま作り始めると、動くものはできても使われません。ヒアリングでいまの業務の流れ（As-Is）を書き出し、あるべき流れ（To-Be）との差分からアクターとユースケースを定義してから作ります。要求を洗い出して「作る・後回し・作らない」に絞り、作るものだけをユーザーストーリーと受入条件（Gherkin）に落とします。
速く作っても、お客さまへの支援を薄くしない
自社開発の「PM on Rails」とAIエージェントで、情報整理や作業の引き継ぎを効率化しています。その分、担当者はお客さまとの対話、必要な機能の検討、難しい問題の解決に時間を使います。打ち合わせで決めたことを、開発と確認までつなぐ仕組みです。
動くものを先に見せる（ゼロスタート）
要件を言葉だけで固めず、ヒアリングの直後に動くプロトタイプを作って画面で確かめます。お客様のヒアリング議事録から提案依頼書を生成し、そのまま1日で動作するデモまで進めて「イメージとずれていない」と評価された案件があります。初回相談と、NDAを結んで実データで1業務分を動かすデモまでは無料です。本番に向けた品質・精度の検証や連携の作り込みからは、範囲と費用をご提示したうえで進めます。
立ち上げと立て直しが速い。速さは要件を先に固めるから出る
大手商社の新規事業プラットフォームを1週間で動く状態にし、他社で約3か月停滞していたアプリを引き継いで3週間で動く状態にし、発注元が外部委託したセキュリティチェックを指摘なく一度で通過しました。別の案件では、1,100万円超が投じられて止まっていた業務システムを引き継ぎ、既存の資料とコードを確認して約3日余りで要件を再構成し、約2週間の開発サイクル終了時点で管理上の進捗を約60%まで進めています。
作れるもの
- 社内文書検索・ナレッジ検索
規程、FAQ、マニュアル、過去対応を横断し、回答と根拠を返します。
RAG / ベクトル検索 / Reranking / GraphRAG / Milvus / pgvector / Neo4j
- AIエージェント
API、データベース、社内システムをまたぐ作業を進めます。重要な操作には人の承認を入れ、実行ログを残します。
Function Calling / MCP / API連携
- AI OCR・帳票読み取り
請求書、申込書、PDF、画像から必要な項目を読み取り、判断が必要な箇所だけ人に戻します。
- 既存システムへの生成AI組み込み
ChatGPT、Claude、Geminiなどの機能を、今使っている管理画面や業務システムへ組み込みます。
- AIを使った新規プロダクト
AI検索、マッチング、レコメンド、翻訳、分析など、中核となる体験から小さく検証します。
対象・進め方・費用
0円のデモで確かめてから、
準委任で進める。
まずお金を払って確かめる進め方はとりません。「相談する」「デモで適合を確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。
こういう相談に向いています
- 毎月繰り返している作業があり、件数や時間をある程度答えられる
- 社内に資料・対応履歴・帳票などのデータが実際にある
- 要件書はまだ無いが、困っている業務は言える
別の手段のほうが早いこと
- 既製のSaaSやRPAの設定だけで済む作業は、そちらのほうが早く安く終わります
- ルールが決まりきった処理は、AIを使わずプログラムで処理したほうが確実です
- 何を減らしたいかがまだ社内で割れている場合は、要件定義から入る進め方をご案内します
STEP 01
NDA
秘密保持契約を結び、実際の業務データをお預かりします。
情報の扱いを合意
STEP 02
成果を決める
減らしたい作業・費用と、何をもって成功とするかを整理します。
業務成果を要件にする
STEP 03
0円のデモで見極める
実データで動かし、AIを業務に使える見込みを双方で確認します。
合わなければ、ここで終了
STEP 04
稟議・ご判断
デモ、狙う効果、PoCの範囲と体制をもとに社内で検討いただきます。
実現の見込みがあればPoCへ
STEP 05
PoC・開発・運用
準委任で必要な検証を行い、連携・権限・運用まで実装します。
現場で使える仕組みへ
検証用の叩き台（ゼロスタート）
0円
NDAを結び、実際の業務データをお預かりして確認したうえで、1業務の代表データでコアのAI機能が動く叩き台を作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲で、全量データ、権限、連携、確認画面、評価セットの整備は含めません。合わなければ、双方ここで終了。費用は発生しません。
PoC（実データで業務として成立するか）
準委任（月額）
叩き台で実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。叩き台で分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲を決めます。単価は時間あたりで公開していて、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
MVP・本番開発・運用
準委任（月額）
PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）ならだいたい600万〜800万円（税別）くらいの案件が多いですが、範囲と進め方で変わるので都度お見積もりします。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。
金額は過去の案件をもとにした目安です。金額を左右するのは、対象業務の数、データの整理状況、連携先の数です。範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
時間単価（税別）
有償フェーズは準委任（月額）で、実際に動いた時間に単価を掛けて請求します。案件ごとに必要な職種と人数が変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で別途かかります。
- デザイナー：1時間あたり4,000〜5,500円
- エンジニア：1時間あたり5,000〜8,000円
- PM：1時間あたり10,000円
- AIエンジニア：1時間あたり8,000円〜
デモ後のPoCで過去に提案した例
- GraphRAG＋AIナレッジ検索＋PDF約30ファイルの検証：2か月 / 340万円（税別）
- PDF＋動画文字起こしを含むPoC：2か月 / 560万円（税別）
- 全量データを使う本格PoC・プロトタイプ：4か月 / 780万円（税別）
費用が変わる主な条件
既存システムとの連携数、データ量とデータ整備、RAG / GraphRAGの構成、AIエージェントが実行する処理、権限・監査ログ、精度要件、セキュリティ要件
お渡しするもの
- 現状業務とTo-Beの整理
- 削減対象・効果測定の指標・投資判断の基準
- 業務ごとのユースケース
- 必要データ・正本・権限の定義
- 正解例・NG例・境界例を含む評価データ
- AIが答える条件・人に戻す条件
- 仕様とテストの対応関係
- 本番システム・インフラ構成
- 運用開始後の評価・改善ルール
本番後に継続して支援すること
- AIモデル・APIの変更への対応
- 検索・回答品質の定期評価
- 文書・業務データの更新
- 障害監視とログ確認
- 権限・セキュリティの見直し
- AI利用料・インフラ費の改善
相談の前に
よくある質問
- 生成AI開発の費用はどのくらいかかりますか？
- ゼロスタートの叩き台は0円です。NDAを結んで実データを確認し、1業務の代表データで、中心になるAIの処理が動くところまで無料で作ります。合わなければそこで終了で、費用は発生しません。そこから先は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています（デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別）。金額の目安としては、PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）ならだいたい600万〜800万円（税別）くらいの案件が多いです。必要な職種と人数、期間は案件で変わるため、範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。
- 生成AIの開発会社は、何を基準に選ぶべきですか？
- 業務上の成果から要件を決められるかを確認してください。どの作業をどれだけ減らすか、何をもって検証成功とするか、人の確認や運用費を含めて効果が残るか。本番の連携・例外対応まで説明できる会社を選ぶことが大切です。Beekleは業務整理から要件・受入条件を定義し、同じチームで検証・実装・運用へつなぎます。
- デモを見てから、発注や社内稟議を進められますか？
- はい。NDA締結後に業務を伺い、商談中に動くデモをご提示します。完成イメージを確認し、開発範囲・見積もりと合わせて社内説明や稟議を進められます。デモの範囲は相談内容に応じて調整します。
- 商談のデモと、有償のPoCは何が違いますか？
- デモは0円です。NDA締結後に実データを確認し、対象業務を絞って動くものを作り、AIを業務に使えそうかを双方で見極めます。見込みがなければ、そこで終了でき、費用はかかりません。実現の見込みがあれば、デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲と体制を再見積もりし、準委任（月額）でPoCへ進みます。本番で出せる品質は、PoCで実データと運用条件を通して確かめます。
- まだ何を作るか決まっていなくても相談できますか？
- できます。開発会社の選び方やAIの技術に詳しくなくても、要件書がなくても構いません。NDAを結んだうえで業務を伺い、商談中のデモを見ながら、作るものと進め方を一緒に整理します。
- 生成AI開発の不確実性は、どうやって減らしますか？
- まず、どの作業をAIに任せられるかを0円のデモで早く確かめます。業務に耐える見込みがなければ、方式変更・AIを使わない・開発を見送る判断をします。残る不確実性だけを、実データと合格条件を決めたPoCで検証。精度だけでなく、確認工数や運用費を含めて、続行・変更・中止を判断します。
- なぜ最初から全部PoCしないのですか？
- 画面、権限、業務フローなど、すでに作り方が分かっている部分まで検証すると時間と費用が増えるからです。不確実なところだけを検証します。
- RAGとは何ですか？
- RAGは、社内文書やFAQを検索し、その内容を根拠に生成AIへ回答させる仕組みです。Embedding、ベクトルDB、Reranking、GraphRAG、評価設計まで対応します。
- GraphRAGは、どんなときに使いますか？
- 似た文章を探すだけでは答えにくく、複数の資料を開いて突き合わせる必要がある業務で検討します。通常のRAGで必要な品質に届くなら、構成を複雑にしません。
- AIエージェントも開発できますか？
- できます。API、データベース、社内システムを呼び分けて仕事を進めるAIエージェントを設計・実装します。MCP、Function Callingにも対応します。
- 社外秘データや個人情報は扱えますか？
- 扱えます。利用するAI・クラウド、データの保存場所、権限、マスキング、監査ログなどを要件に合わせて設計します。
発注前に読んでおく記事
- 生成AI開発会社の選び方｜失敗しない発注先比較7つのポイント
発注先候補をどう絞り、何を比較すれば外さないか。検討段階で押さえる判断軸。
- 生成AI受託開発の費用相場｜PoCから本番運用までの内訳と見積もりの読み方
PoC・本番化・運用フェーズごとの費用内訳と、見積もり比較で見るべきポイント。
- 生成AI開発で一番成功率が高い開発パターン
確実なところは先にデモにし、不確実なところだけ検証する進め方。
どの業務なら本当に手が空くのか、
一緒に見極めませんか。
何を作るか決まっていなくても構いません。業務の困りごとを伺い、画面で完成像をすり合わせ、社内で説明できる開発範囲と費用を整理します。
デモの段階で合わなければ終了でき、費用はかかりません。
送っていただきたいもの
- 減らしたい業務と、だいたいの件数・頻度
- 使っているシステム（分かる範囲で構いません）
- 社内資料や帳票のサンプル（NDA締結後で構いません）
送信後の流れ
- 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
- NDAを締結し、実データを確認します
- 0円の検証用デモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します