社内資料を探し、根拠を確認できるAI検索

POINT 02

実績（事実）: カスタマーサポート向けのナレッジ検索の案件では、問い合わせ履歴とマニュアルを対象に、メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・根拠（Claim）の5経路を統合して引用元つきで回答する仕組みをデモ開発（PoC）から作り、その後に実データを投入して自社のVPS上で運用を続けています。資料に無いことは「資料上は確認できません」と返す設計です。開発期間と金額は、この案件については公開していません。

POINT 03

0円の叩き台で作る範囲: 1部署の実文書 数十〜数百件を投入し、ハイブリッド検索、根拠の文書名を添える回答、資料に無いことは答えない判定まで動かします。実際の業務質問10〜20問で当て感を確認します。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、必要な画面と業務ロジックが動く無料デモを作ります。AI DXはまず1業務に絞り、入力・保存・条件分岐・結果の確認など、その業務を試すための処理も実装します。使用するデータと実装範囲は事前に合意します。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。

POINT 04

モデルケース: 対象は1部署の社内規程・マニュアル・手順書（PDF・Word、数百件規模）。作る範囲は、文書の取り込みと分割設計、部署別の閲覧権限、根拠の文書名とページを添える回答、実際の業務質問数十件で作った評価セット、文書更新の反映手順、SlackまたはTeamsからの利用。期間3〜4週間。0円の叩き台の後、準委任（月額）で進めます。

POINT 05

PoCの体制と費用の目安: AIエンジニア1名＋エンジニア1名 × 1か月〜、約208万円〜（税別）。叩き台で見えた不確実性だけを範囲にするので、期間と体制はここから増減します。

POINT 06

全体の予算の目安（PoCから本番展開まで）: 多くの案件はAIエンジニア1名＋エンジニア1名 × 3〜4か月なら、約624万〜832万円（税別）。判断の軸として置いている数字で、同じ体制で続けた場合の合計です。対象範囲と連携先が増えれば期間が延び、金額もこの掛け算で増えます。

POINT 07

本番展開の目安: 複数部署への展開、認証基盤と連携した細かい権限、文書管理システムとの連携、閲覧ログ、更新の運用まで含めて3〜5か月。同じ体制の準委任で続けます。

POINT 08

別料金になるもの: 御社クラウドやオンプレへの構築費とクラウド利用料、LLMのAPI利用料（月額の従量）、紙資料の電子化やOCR、正本が決まっていない文書の整理作業、APIの無い既存システムとの連携開発、Slack・Teams以外のチャネル対応、導入後の保守と精度改善（月額）。

POINT 09

上記のモデルケースは、Beekleの過去の開発案件をもとに条件を組み替えたものです。進め方はどの案件も同じで、NDA締結後に実データを確認し、0円で叩き台を作ってから、双方で進めるかを判断します。合わなければそこで終了し、費用は発生しません。実現の見込みがあれば、叩き台で分かったデータの状態と難しさをもとに範囲と体制を再見積もりし、準委任（月額、税別。単価は職種別に公開）でPoC・本番展開へ進みます。金額の目安は、公開している職種別単価の下限に体制と最短期間を掛けたものです。期間は、対象業務、利用するデータ、既存システムとの連携、精度要件、権限・セキュリティ要件によって変わります。