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ります。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の導入の計画例では、費用は300万〜400万円（税別）です。対象範囲と期間は、下の費用の欄に書いています。
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、報告書にまとめています。毎月の資料づくりをAIに任せたいと考えています。
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ています。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と考えています。
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、別の画面に入力しています。内容を確認したら、登録までAIにお願いしたいと考えています。
仕事の変化
たとえば毎月の売上報告では、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、報告書にまとめています。報告のたびに、同じ準備に時間を使っています。
社内AIで
接続先のデータから数字を計算して、前月との差を整理します。AIが説明文を書き、自社の様式に沿った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します。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の開発から、AIが業務を実行する仕組みの開発まで対応しています。
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。自社のCRMにリード、案件、売上、原価、資金繰り、入金をまとめ、AIエージェントが読めるようにしています。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。作る側と使う側の両方の経験を、お客様の業務に合う使い方と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。
社員がすでに外部のAIで行っている作業を調べ、社内AIで最初に扱う仕事にする
社内AIが使われなくなるのは、頼む仕事が決まっていないからです。Beekleは、現場がすでに外部のAIで行っている作業と、毎週手作業で作っている資料を調べ、その作業を社内AIで最初に扱う仕事にします。いつもの作業を安全な環境に移すだけで、社員には使い続ける理由ができます。
資料を探す機能に加えて、報告書や提案書の下書きを作る機能まで作る
資料を探したあとには、報告書や提案書、表を作る仕事が残ります。Beekleは根拠の資料を付けて下書きを出し、人が確認して仕上げるところまで作ります。
社内規定で許可されたクラウドとモデルの範囲内で構成を選ぶ
「このクラウドの外にデータを出さない」「この会社のモデルしか使えない」という社内規定を前提に、Beekleは構成を選びます。特定の製品を前提にしません。
所属と役職に応じて、参照できる資料とAIに頼める操作を分ける
全員に同じ情報と権限を与えると、人事や経営の資料が想定外の人に表示されます。Beekleは所属と役職に応じて、参照できる資料とAIに頼める操作を分けます。
数字はデータから計算して出し、AIには説明文だけを書かせる
売上や件数をAIに読み取らせると、もっともらしい誤りが混ざります。Beekleは数字をデータから計算して確定させ、AIには説明文だけを書かせます。
手軽に始めたい場合は、Cloudflare OSの上に作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、提案を考える時間に回せます。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・入力の負担も増えます。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新しいサービスの検討や既存業務の改善に、空いた時間を使えます。
こんなに早くできるんですね
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簡易デモを作ります。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、要件を伺って簡易デモを無料で作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで決めます。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。
本番開発・運用
準委任（月額）
小さな範囲なら100万円から始められます。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）の目安は300万〜400万円（税別）です。期間の参考として、公開の「導入事例」に「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）があります。別の用途の案件なので、納期の約束ではありません。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。
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。
0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。
ゼロスタートのページを見る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。
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、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（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。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）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。
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先に作り、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を使い、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ます。転記・集計・確認・送信の作業が多くあります。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・検証用デモは無料です。本番の検証・開発は費用と契約を確認してから進めます。