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
繰り返す作業の時間を、
提案と顧客対応へ。
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もとに、資料探し・転記・問い合わせへの一次回答をAIが行います。
判断が要る箇所ではAIの処理を止め、担当者が確認してから先へ進めます。
相談では、減らしたい作業・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、要件を伺って作る簡易デモ
- 0円NDA締結後に作ります。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営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います。
- PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）
- 300万〜400万円目安です（税別）。小さな範囲なら100万円から始められます。金額と期間は、対象業務と連携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の回答に反映します
よくあるお悩み
AIの話は進むのに、
仕事は減らない。
「AIを使え」と言われたが、どの業務から始めるかを決められない
経営層からの指示はあるが、AIでどの作業がどれだけ減るのかを判断する材料がなく、検討が止まっている。
ChatGPTを全社に配ったが、仕事の量は減っていない
個人が便利に使う段階で止まっていて、資料探しも転記も問い合わせ対応も、人が行う量は変わっていない。
作れるか、費用はいくらか、期間はどのくらいかを、来週までに上司に答える必要がある
要件書はなく、開発会社に聞くと「要件が固まってから」と返される。
前の開発会社に発注したが、使えるものが納品されないまま費用だけかかった
次はどこを見て開発会社を選べばよいかが分からない。
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年の予備調査。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として決めます。
仕事が減らないのは、AIの性能より前の問題です。「どの作業を、どれだけ減らすか」を決めないまま作り始めているからです。
なぜ今、導入するのか
待つほど、
「効果なし」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AI導入を提案するとき、社内を説得しにくくなります。
資料の整理が済んでいなくても、相談できます
資料は、待っていても整理されないまま増えていきます。いまの状態のままお預かりし、どこまで使えるかを先に確かめます。
以前見送ったAI導入も、改めて検討できます
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。いまの上位モデル（Claude Opus）の料金は、提供を終えた旧モデルの3分の1以下です。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変わりません（Anthropicの公開価格、2026年10月時点）。
発注前に、自社のデータで試せます
初回の相談と、要件を伺って作る簡易デモまでは0円です。要件書や予算がない段階から相談できます。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たずに始められます。
導入したら、こう変わる
人の作業が、
確かめる作業に変わる。
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。
質問すると、答えが根拠付きで返ってくる。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は対応が止まる。
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。
自社の場合を、
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、要件を伺って簡易デモを作ります。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。
目的別のサービス
用途が明確なら、
専門ページで選べます。
このページは生成AI開発の総合案内です。資料検索・問い合わせ対応、営業データ活用、業務自動化のどれに取り組むかが決まっていれば、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。
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
立て直しが速かったのは、要件から実装・インフラまでを同じチームで担当できたからです。
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。
見積もりの根拠を、自社で検算できる
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。
Beekleを選ぶ決め手
発注する前に、動くデモでAIに任せられるかを確かめられる
説明資料だけでは、完成品の姿は人によって違って見えます。私たちは打ち合わせの内容から動くデモを作り、想定と合っているか、AIに任せられそうかを発注前に確かめてもらいます。難しいと分かれば、小さな投資のうちに方針を変えるか、見送れます。ヒアリング議事録から1日で動くデモを作り、「イメージとずれていない」と評価された案件があります。
費用に見合わない自動化は、見積もりの段階で外せる
AIを入れるなら、できるところは全部自動にしたくなります。ただ、手作業で足りる処理まで自動にすると、増えるのは開発費だけです。私たちは、減らせる費用の大きさで自動にする範囲を決め、見合わない処理は外す案も出します。
要件を決める人と作る人が同じなので、意図が途中で抜け落ちない
要件を決める会社と作る会社が分かれると、その間で意図が抜け落ちます。私たちは、業務の整理から、画面・データ・権限・既存システムとの連携、本番の運用までを同じチームで担当します。自社開発の「PM on Rails」で、作る理由と完成の条件を、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。
AIが間違えると困る箇所には、人の確認を置く
AIはいつも正しく答えるわけではありません。計算や判定のようにルールで決まる処理はプログラムで行い、AIには文章や分析を任せます。そのうえで、誤りの影響が大きい箇所に人の確認を置きます。
何を確かめ、何がまだ確かめられていないかが、納品時に分かる
完成の条件を先に決め、その条件で確認したものと、まだ確認できていないものを分けてお伝えします。
納品で終わらず、あとから直したいときにも相談できる
納品されたシステムは、少し直したいだけでも開発会社に頼むことになります。自社で手を入れられないので、小さな変更のたびに時間と費用がかかります。物流の現場DXでは、納品後に保守の契約へ切り替え、追加の改修と引き継ぎの相談をいまも続けています。
段階ごとの費用とやめる基準が先に分かるので、上長に説明できる
検証、小さな本番、拡張と段階を分け、それぞれの費用と、次に進むかやめるかの基準を最初にお出しします。上長や経営層への説明に、そのまま使えます。
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、過去の対応記録をまとめて検索し、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、AIが実行します。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、いま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、
準委任で進める。
確かめる段階は0円で進めます。「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
ゼロスタートの簡易デモ
0円
NDAを結び、要件を伺って、中心になるAIの処理が動く簡易デモを作ります。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す。全量データ、権限、連携、確認画面、評価データの整備は、次の有償フェーズで扱います。合わなければ、0円のまま双方ここで終了できます。
PoC：実データで業務として成立するか
準委任（月額）
簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲を決めます。単価は時間あたりで公開しています。
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。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点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出しています。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。
時間単価（税別）
有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、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、別途のご負担です。
- 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
- 現状の業務と導入後の業務の整理
- 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
- 必要なデータ・元データ・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？
ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、そこで費用なしに終了できます。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〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携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会社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も効果が残るか。これらに加えて、本番の連携や例外対応まで説明できるかを見てください。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、0円のままそこで終了できます。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見積もり直します。そのうえで、月額の準委任で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。要件書が無い段階でも、開発会社の選び方やAIの技術に詳しくない方でも、そのまま相談いただけます。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で必要な品質を満たせるなら、そちらを選びます。
- 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。
- 予算の上限を先に伝えても大丈夫ですか？
先に伺うほうが進めやすいです。上限の中で何を作り、何を後回しにするかを分けて提示します。超えそうなときは、作る前に伝えます。上限に収まらない場合は、範囲を絞る案と見送る案の両方を示します。
- 上長や経営層に説明する材料はもらえますか？
お渡しします。検証・小さな本番・拡張の段階ごとに、費用、何が減るか、何がまだ分からないか、次に進むかやめるかの基準を分けた資料です。稟議にそのまま使える形でまとめます。担当者の方が決裁者でないことを前提に進めます。
- できないことは、できないと言ってもらえますか？
言います。確実にできること、試さないと分からないこと、できないことを最初に分けて伝えます。試さないと分からないことは、0円のデモか小さな検証で確かめてから判断します。効果が見込めない業務には、AIを使わない選択肢も含めて伝えます。
- 前の開発会社が作ったものを引き継いで直せますか？
引き継げます。既存のコード、資料、議事録を読み、何が起きているかを説明してから直します。他社で約3か月停滞していた案件を引き継ぎ、3週間で動く状態に戻した実績があります。資料と実装が食い違っている場合は、その差分を先に洗い出します。
発注前に読んでおく記事
- AI受託開発とは｜費用・進め方・会社選び・PoCから本番まで
何を外注できるか、費用、PoCから本番までの進め方、会社の選び方まで、発注前に全体をつかむ。
- 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
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。
手が空く業務を、
一緒に見極めませんか。
何を作るか決まる前から、相談できます。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
- 分かる範囲で、使っているシステム
- NDA締結後に、社内資料や帳票のサンプル
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