AI開発の失敗を防ぐ要件定義から始める

OpenAI GPT系、Anthropic Claude系、Google Gemini、Meta Llama、Stable Diffusion（画像生成）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。

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。

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。

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。

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システム構築やAIエージェント本番化で800〜2,000万円が目安です（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。

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。

モデル使い分け（簡単な処理は軽量モデル、複雑な処理は高性能モデル）、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。

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。

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。