社内AI・社内GPT構築
売上を集計して報告書を作る。過去の案件を調べて提案書をまとめる。必要な情報を揃えてシステムに登録する。自社のデータを使い、日々の仕事をお願いできる社内AIを構築します。
AIに任せた分だけ、自分で作業する時間が減る。空いた時間を、お客様への提案や、後回しにしていた仕事に使えます。
初回相談とNDA後の検証用デモは無料です。本番の開発範囲と費用は別途合意します。社内AIの導入はだいたい600万〜800万円（税別）の計画例があります。対象範囲と期間は費用欄に記載しています。
社内AIに頼みたい仕事
売上を集計して、報告書を作ってほしい
売上データを集め、前月と比較し、報告書にまとめる。毎月の資料づくりをAIに任せたい。
過去の案件を調べて、提案書をまとめてほしい
似た案件や参考資料を探し、今回の提案にまとめる。準備をAIに頼んで、お客様への提案を考える時間を増やしたい。
必要な情報を揃えて、システムに登録してほしい
資料から必要な項目を拾い、別の画面に入力する。内容を確認したら、登録までAIにお願いしたい。
仕事の変化
たとえば、毎月の売上報告。データの集計から報告書の下書きまでをAIに任せれば、担当者はできあがった内容の確認から始められます。
今の状態
売上データを取り出し、集計して、前月と比較し、報告書にまとめる。報告のたびに、同じ準備に時間を使っています。
社内AIで
社内AIが接続先のデータを集計し、前月との差を整理。自社の様式に沿って、報告書の下書きまで作ります。
担当者の仕事
数字と内容を確認したら報告へ。集計や資料づくりに使っていた時間を、次の提案や改善策を考える時間に回せます。
開発事例
Beekleに依頼する理由
社内資料を使うRAG開発から、AIが業務を実行する仕組みまで対応しています。セキュリティ、導入の手軽さ、検索精度、データ量、運用費用、既存システムとの相性を確認し、実装経験のある技術から要件とご希望に合う構成を選びます。
Beekleでは、PMエージェントと経営AIエージェントを自社の業務で運用しています。クライアント向けの開発に加え、自分たちでも使いながら試し、改善を続けています。 作る側と使う側、両方の経験を、お客様の業務に合う使い方や運用の提案に活かします。
お客様が使うデータと依頼内容で、動くものを早く確認します。何を任せると役立つか、どこを直すと使いやすくなるかを話し合い、短いサイクルで改善します。
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、現場で使われないまま残ります。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に落とします。
開発の速さと、丁寧なお客さま対応を両立する
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。
手軽に始めたい場合は、Cloudflare OSを土台にする構成をおすすめしています。既存の画面やエージェント基盤を活かし、自社のデータと、集計・照合・登録などの業務ロジックを追加。一からすべて作る負担を抑え、ブラウザから仕事を頼める社内AI・ナレッジシステムを構築します。
Azureなどの閉域環境に、Pythonで社内AI・ナレッジシステムを構築します。データの保管先、AIモデルへの接続、認証、外部通信を社内の方針に合わせます。必要なセキュリティと導入の手軽さを踏まえ、要件とご希望に合う方法をご提案します。
Tursoを使ったRAG、Neo4j、Milvus、pgvectorの実装経験があります。資料の種類や量、必要な検索・集計に合わせて構成を選び、精度と運用費用の両面からご提案します。
社内AIで変わる働き方
集計や資料づくりをAIに任せて生まれた時間。その時間を何に使えるかが、導入の価値です。お客様に向き合うことも、新しい取り組みを始めることも、日々の仕事と両立しやすくなります。
資料を探してまとめる時間を、お客様の話を聞き、提案を考える時間へ。準備に追われていた担当者が、一社一社に向き合えるようになります。
仕事が増えるたびに、集計・書類作成・入力の負担も増える。その繰り返しをAIに任せれば、人数を増やすことだけに頼らず、増えた案件や依頼に対応しやすくなります。
目の前の業務で一日が終わり、手をつけられなかったこと。新しいサービスの検討や既存業務の改善に、日々の仕事で空いた時間を使えます。
いつもの仕事を、
どこまでAIに任せられるか。
「この仕事をお願いできたら楽になる」というところから、ご相談ください。使うデータと、最初に試す範囲を一緒に整理します。
秘密保持契約後に代表資料を確認します。デモ後に進めるかを判断できます。
進め方・費用
STEP 01
対象業務を伺い、秘密保持契約のうえで代表資料を確認します。
最初に試す仕事を決める
STEP 02
資料の検索と下書きを試し、自社の仕事に使える見込みを確認します。
進めるか見送るかを判断
STEP 03
費用と範囲を合意してから、精度検証、権限、連携、運用を作り込みます。
実際の利用を見ながら改善
検証用デモ
0円
代表資料を使い、検索と下書きを試す叩き台を作ります。ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、1業務分が動く無料デモを作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで当社が判断します。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任（月額）で進めます。
PoC・精度検証
準委任（月額）
実際の質問、成果物、閲覧権限で検証し、本番へ進める条件を確認します。対象範囲と稼働量に応じてお見積もりします。
本番開発・運用
準委任（月額）
モデルケース：一つの部門で、代表資料の検索と文書の下書き、基本的な権限管理を導入する場合。社内AIのPoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）を計画上の目安とし、費用はだいたい600万〜800万円（税別）です。期間の参考実績は、公開の「導入事例」に掲載している「心理学モデルを組み込んだHR AIエージェントの開発」（PoC: 2週間 → 本開発: 3ヶ月）です。これらは別用途の個別案件の実績で、本サービスの標準納期や納期保証ではありません。デモやPoCの短い期間は、検証段階だけにかかった期間です。資料の整備状況、出力する文書の種類、認証と業務システムの連携範囲によって期間と費用は変わるため、範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
対象業務、資料の状態、接続先、権限の条件から個別にお見積もりします。クラウド・AI APIの利用料は別途です。
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。
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、一つの業務の代表資料を使い、根拠の確認と文書の下書きが動くところまで無料で作ります。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。モデルケース：一つの部門で、代表資料の検索と文書の下書き、基本的な権限管理を導入する場合。社内AIのPoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）を計画上の目安とし、費用はだいたい600万〜800万円（税別）です。期間の参考実績は、公開の「導入事例」に掲載している「心理学モデルを組み込んだHR AIエージェントの開発」（PoC: 2週間 → 本開発: 3ヶ月）です。これらは別用途の個別案件の実績で、本サービスの標準納期や納期保証ではありません。デモやPoCの短い期間は、検証段階だけにかかった期間です。資料の整備状況、出力する文書の種類、認証と業務システムの連携範囲によって期間と費用は変わるため、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。
はい。Turso（libSQL）はRAGにも使えます。Tursoブログでは、libSQL上でナレッジグラフを表現し、ベクトル検索を組み合わせる実装例が紹介されています。Beekleでは、実務で必要な性能を確保しながら費用を抑えやすいため、最近のRAG開発ではTursoを中心に使っています。データ構造が複雑で、複数の条件や資料を組み合わせた照合が多い場合には、Neo4jを選びます。
参考：Tursoブログ「Personal Knowledge Graphs in AI RAG-powered Applications with libSQL」セキュリティ、導入の手軽さ、検索精度、データ量、運用費用、既存システムとの相性を確認し、実装経験のある技術から要件とご希望に合う構成を選びます。 Python、FastAPI、TypeScript、Laravel、Honoでの開発、Cloudflare・VPS上での構築、Tursoを使ったRAG、Neo4j、Milvus、pgvectorを経験しています。お客様が先に技術を決める必要はありません。
自社の資料や業務ルール、整理した担当者のノウハウを使い、社員が対話で仕事を頼めるAIです。情報収集、照合、書類作成、承認後の登録など、業務ごとに決めた手順を実行します。このサービスでいう社内GPTは、特定のAIモデル名ではなく、自社の業務に合わせたAIの利用環境を指します。
資料を探して答える仕組みを土台に、比較表や提案書の下書き、社内システムの照会なども同じ対話から進めます。検索と回答だけで足りる場合は、その範囲から始められます。
はい。手軽に始めたい場合は、Cloudflare OSを土台に、自社のデータと必要な業務ロジックを追加する構成をおすすめしています。既存の画面やエージェント基盤を活かし、ブラウザから仕事を頼める社内AI・ナレッジシステムを構築します。閉域などの要件がある場合は、Pythonでの個別構築をご提案します。
はい。Pythonで社内AIとナレッジシステムを開発し、Azureなどの閉域環境に構築できます。資料の保管先だけでなく、AIモデルへの接続や認証、外部通信も含めて、社内のネットワーク方針に合わせます。
はい。社員・部署・役職に応じて、参照できる資料やデータを分けられます。既存のログイン・権限管理と連携し、検索する段階で閲覧権限を確認します。見られない資料はAIに渡さない仕組みにするため、回答や引用元から権限外の情報が出ないように制御できます。元の資料の共有設定と、異動・退職時の権限変更の反映方法も合わせて設計します。
はい。「閲覧・検索はできるが更新はできない」「書類の下書きは作れるが送信には承認が必要」といった設定ができます。操作を実行する側で、依頼した社員の権限、操作対象、承認の有無を確認します。誰が何を頼み、誰が承認し、AIが何を実行したかも履歴に残せます。権限はAIへの指示文だけに任せず、システム側で制御します。
利用したい業務と代表的な資料から確認します。資料の所在、内容の重複、更新状況を整理し、最初に使う範囲を一緒に決めます。
作業まで進める
複数のシステムを人がつないでいる。転記・集計・確認・送信が多い。判断基準、実績、費用の考え方は親サービスのページにまとめています。
AIエージェント・業務自動化のサービスを見るいま誰が、どの資料やシステムを使って進めているかを伺います。手順が文書になっていなくても、業務の整理から相談できます。
初回相談・検証用デモは無料。本番の検証・開発は費用と契約を確認してから進めます。