つまずく理由
何を改善するかが曖昧なまま作る
Beekleの対応
業務と成功条件を、要件にする
業務の順番、例外、使うデータ、完成と判断する条件を具体化します。誰が何を確認するかまで決めるため、完成後に「現場で使えない」と分かる手戻りを減らせます。
倉庫DXでの要件定義・実装の実例 →社内文書AI検索システム開発
規程・マニュアルが複数の置き場所に散らばっている企業へ
最新版の規程を、根拠つきで探す
社内規程、マニュアル、過去資料がSharePoint・Drive・Confluence・ファイルサーバーに分かれ、どれが最新版か分からない状態を対象にします。
文書を入れる前に、どの文書を正式版とするか、版と閲覧権限、どんな質問にどの根拠で答えるかを整理し、そのうえで実装します。
相談では、対象の業務・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。
- 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、デモの段階で終了です。
- 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
つまずく理由と、Beekleの強み
手戻りを、早い検証で減らす。
AI・DXは、データの状態や現場の使い方によって成果が変わります。目的が曖昧なまま作る、実物を確かめずに進める、変更に時間がかかる。このつまずきに、要件定義と早い試作で対応します。
つまずく理由
使って初めて、想定との違いが分かる
Beekleの対応
本開発の前に、動くデモで確かめる
ゼロスタートでは、対象を絞った簡易デモを無料で作ります。画面を見ながら使い方と認識のズレを確かめ、有料の検証・開発へ進むか判断できます。
ヒアリングから動作デモを作った実例 →つまずく理由
ズレに気づいても、修正が遅れる
Beekleの対応
確認と修正を、短い周期で重ねる
要件定義から実装まで同じチームが担当。自社基盤「PM on Rails」で、打ち合わせの決定を仕様・実装・テストへつなぎ、確認と修正を短い周期で重ねます。
速い開発と顧客支援を支える仕組み →進め方の例 · 規程や過去資料を探す場合
詳しい人に聞かずに、必要な資料を見つけたい。
要件定義で具体化する
- 探したい資料と実際の質問
- 公開範囲と更新の担当者
- 原文を確認する方法
動くデモで一緒に確かめる
- 質問に合う資料の候補
- 該当箇所と出典の表示
- 見つからない質問の傾向
試して分かったことを、要件と次の実装へ
古い資料や似た文書を拾う場合は、版の扱いや検索条件を見直します。
検討から開発までの進め方の例です。無料デモで扱う項目は打ち合わせで決め、本番向けの検証・連携・運用整備は別途お見積もりします。
本開発前の、ゼロスタート
まずは0円の簡易デモで、判断する。
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。
実データの共有はNDA締結後。デモで合わなければ、費用をかけずに終了できます。
BEFORE / AFTER
資料探しの時間を減らし、本来の仕事に集中できる。
社内規程の確認や過去の問い合わせ対応の調査をAIに任せると、資料を一つずつ探して読む時間が減り、お客様への対応や、いま進めたい仕事に時間を使えます。
今の状態
資料が散らばる
PDF、規程集、マニュアルが別々の場所にあり、探せるかどうかが探す人の経験で決まります。
Beekleの設計
質問の意味で探す
表現が違っても関係する箇所を探し、回答と一緒に根拠文書を提示します。
導入後
答えと根拠が見える
担当者への確認や資料の読み比べが減り、本来の業務に使える時間が増えます。
回答には出典を添えるので、必要な箇所を原文で確認してから仕事に使えます。
開発実績
実際に、こう作ってきました。
ベクトル検索だけでは見つからない答えを探し出す
- 何に困っていたか
- 問い合わせ対応の履歴やマニュアルが大量にあるのに、言い回しの違いや、複数の文書にまたがる手順を探し出せませんでした。業務で使うには、回答の根拠を示す必要がありました。
- 何をしたか
- 質問の条件で絞り込んだうえで、全文検索と意味の近さによる検索を組み合わせ、資料をまたいで照合する構成にしました。回答には必ず引用元の本文を添え、資料に無い内容は断定しないよう制御しています。
- どうなったか
- 複数の探し方を組み合わせて、根拠つきで回答
- 資料に無い内容は断定しない
- 複数のプロジェクトで繰り返し計測した正答率は平均95%
検索方式を先に決めず、答えが見つからない理由から設計します。引用元の本文が添えられるので、そのまま返してよいかを担当者が判断できます。
表や注記も、答えに使えるデータにする
- 何に困っていたか
- 商品カタログPDFに含まれる適合情報を、CMSで扱える構造化データへ変換できるかを検証する必要がありました。単純なOCRではなく、表の読み取り、表記ゆれの整理、既存マスタとの照合まで含めた業務フローのPoCでした。
- 何をしたか
- Pythonで、PDFからの情報抽出、生成AIによる表構造の整理、既存マスタとの照合、CMS取込CSV生成までを行うPoCパイプラインを構築。抽出結果と候補を人が確認できるレビュー画面も用意し、実運用に近い形で検証しました。
- どうなったか
- 転記作業は確認だけに
- 人が見るのは迷う項目だけ
- 自動化できる範囲を事前に把握
資料を読み込ませるだけでは、表の値や注記が切り離されて答えに使えないことがあります。どの情報を一緒に扱えば答えに使えるかを、実際の資料で確かめてから作ります。
中身を聞く質問と、件数を聞く質問で探し方を変える
- 何に困っていたか
- 自社で使っているAI検索で、「未対応はいくつあるか」のような質問に、似た情報を数件拾う検索では正しく答えられず、利用者には「データが存在しない」ように見えていました。
- 何をしたか
- 件数や一覧を聞く質問は、あらかじめ定義した問い合わせに振り分けるよう改修しました。AIが質問にない条件を勝手に補う問題も、指示文の調整では直らなかったため、質問文と照らし合わせる処理を加えて抑えています。
- どうなったか
- 質問の種類に応じて探し方を切り替え
- 「該当なし」と「探せなかった」を取り違えない
- 自社の開発現場で運用中
自分たちも毎日使い、うまく答えられなかった質問を実装で直してきました。その経験を、お客さまの検索の設計に使います。
進め方・費用
自社の資料で試してから、開発を進めるか判断できます。
お金を払うのは、0円のデモで確かめたあとです。「相談する」「デモで確かめる」「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。
ゼロスタートの簡易デモ
0円
NDAを結び、要件を伺って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。合わなければ双方ここで終了し、費用は発生しません。
PoC
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。確かめる範囲は、簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに決めます。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。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。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。
金額は案件ごとに変わります。デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、都度お見積もりします。
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
- PM1時間あたり10,000円
- AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
相談の前に
よくある質問
- 社内文書AI検索の導入費用はどのくらいですか？
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、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。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。
- 社内にエンジニアがいなくても、資料の更新を続けられますか？
資料の追加・差し替えと閲覧範囲の管理を、社内の担当者が続けられる形で設計します。どれを正式版とするか、誰が更新するかを導入時に決めます。汎用のAI検索から移行する場合も、実際の質問と誤答を見て、残せる仕組みと作り直す部分を分けて提案します。
- 対応できる文書の形式を教えてください
PDF（テキストPDF・スキャンPDF）、Word（.docx）、PowerPoint（.pptx）、Excel（.xlsx）、Confluenceページ、Google Docs、HTMLに対応しています。スキャンPDFについてはOCR処理を組み合わせてテキスト抽出します。それ以外の形式についても個別にご相談ください。
- 文書データのセキュリティは担保されますか？
Azure OpenAI Service等のエンタープライズ環境を利用すれば、文書データがAIモデルの学習に使われることはありません。オンプレミスやVPC内での閉域構成も、要件に応じて対応できます。セキュリティ要件は初回ヒアリングで個別に確認します。
- AIが間違った回答をする（ハルシネーション）リスクはありませんか？
ゼロにはできません。RAGの構成で、回答は検索で見つかった文書の内容をもとに作り、該当箇所を引用として併記します。回答を返す前には、根拠の資料と回答の内容が対応しているかを確かめる処理を入れます。検索対象に該当文書がない場合は「該当する情報が見つかりません」と回答する設計です。重要な判断の前には原文書を確認するよう、画面にも表示します。
- 文書が増えた場合、検索精度は落ちませんか？
文書が増えると、似た資料や古い版が混ざって精度が落ちます。そのため、資料の種類・対象・版を検索の条件として持たせ、質問に応じて条件で絞ってから探す構成にします。導入時に代表的な質問と正解を評価用に残し、資料を追加するたびに同じ質問で確かめるので、精度が落ちたときに原因を追えます。自社の検索でも、評価で精度を下げた処理は外しています。
発注前に読んでおく記事
- 社内AIアシスタント導入事例｜「社内資料を読むAI」の成功と失敗パターン
社内文書RAGで成果が出る案件と、PoC止まりになる案件の分かれ目。
- 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。
- 検証で終わる生成AIプロジェクトの共通点と、本番化に進める条件
PoC止まりになる典型パターンと、本番化に進めるための評価設計の考え方。
調べる・問い合わせに答える
AIチャットボット・RAG開発で解ける課題です。
必要な資料が見つかりません。同じ質問への対応に時間がかかっています。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チャットボット・RAG開発のサービスを見る「あの人に聞かないと分からない」を、
どこから減らしますか。
よく聞かれる質問と、今ある資料を伺い、AIが答えられる範囲と人に残す範囲をご案内します。
デモは0円で、合わなければその時点で終了できます。
送っていただきたいもの
- よく聞かれる質問と、いま誰が答えているか
- 資料の種類・置き場所・だいたいの件数
- 公開してよい範囲と、権限を分けたい範囲
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