つまずく理由①
何を改善するかが曖昧なまま作る
Beekleのソリューション
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 →自動車・航空の整備・技術部門の方へ
大量のマニュアルから、必要な手順と根拠を探せるようにする
機種・型式・部品・作業条件で絞り込み、適用される手順と根拠箇所を示す技術マニュアル検索を作ります。改訂のたびに、どのバージョンが有効かも管理します。
回答には元文書、該当箇所、文書のバージョン、適用条件を一緒に表示します。AIの答えは探すための手がかりとして使い、最終判断は担当者が根拠を見て行います。
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。
AI利活用でもうつまづかない
AIを使ったDXはデータの状態や現場のAIの使い方によって成果が変わります。曖昧な目的、不十分な確認作業、繰り返される修正や変更などのつまづきを解消するために、要件定義と迅速な検証で対応します。
つまずく理由①
Beekleのソリューション
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 →つまずく理由②
Beekleのソリューション
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③
Beekleのソリューション
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 →プロセスの一例 · 技術マニュアルの手順を探す場合
要件定義で具体化する
動くデモで一緒に確かめる
デモで分かったことを、要件に反映する
別機種の手順が出る場合は、資料の分類と絞り込み条件を見直します。
検討から開発までのプロセスの一例です。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
ゼロスタートでは、対象業務のコア機能を実際に作り、業務に使えるかを検証するところまで無料で対応します。NDAを結び、必要なデータ、実装する機能、確認する処理と期間を着手前に合意します。動くシステムと検証結果を見て、本開発へ進む価値を双方で判断します。その後の機能・連携の拡張や本番運用の整備は、範囲と費用を別途合意して進めます。
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。
導入後の業務の変化
ある作業の正しい手順を確定するには、機種と型式、対象部品、作業手順、適用条件、文書のバージョンを順に確かめる必要があります。全文検索で見つかるのは、言葉が一致する箇所までです。
今の状態
全文検索で似た記述が複数出て、どれが今の構成に当てはまるかを読み比べています。間違えたときの影響が大きいので、検索にも確認にも時間がかかります。
Beekleの設計
構成表、部品リスト、目次構造、注記の適用条件を入力元に、条件の組み合わせで絞る部分を整理します。検索結果には該当マニュアル・バージョン・箇所・確認した適用条件を必ず表示します。
導入後
整備担当者が機種・構成・部品を指定すると、適用されるバージョンの該当箇所と条件が表示されます。改訂はバージョン管理と履歴で反映し、監査で経緯を追えます。
担当者が正しい一次資料へ速くたどり着けるようになります。

開発実績
機種・部品・作業の専門知識は御社の担当者にあります。Beekleはその知識を検索の条件とデータに整理します。
費用約400万円(税別)
整備・技術文書は機密性が高く、権限設計と監査ログが本番の中心になります。発注元の大手企業が外部に委託したセキュリティチェックを、指摘による差し戻しなく一度で通過しました。
進め方・費用
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。モデルケース:1機種・1作業領域で、文書の版と適用条件を整理し、根拠つき検索を運用に乗せる場合。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「生成AIに書かせない前提で組んだAI検索・比較・推薦エンジン」(PoC: 1週間で動くプロトタイプを構築)、「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。対象業務と連携範囲が決まった時点で金額と期間を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請負・成果報酬型のお支払いは、原則として着手時50%、納品後50%です。金額の大きい案件や1年を超える長期案件では、工程に応じた分割払いなど、支払時期と割合を個別に合意します。履行型は毎月のお支払いです。履行型で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。精算方法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。
相談の前に
ゼロスタートでは、対象業務のコア機能を実際に作り、業務に使えるかを検証するところまで無料で対応します。NDAを結び、必要なデータ、実装する機能、確認する処理と期間を着手前に合意します。動くシステムと検証結果を見て、本開発へ進む価値を双方で判断します。その後の機能・連携の拡張や本番運用の整備は、範囲と費用を別途合意して進めます。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。請負・成果報酬型のお支払いは、原則として着手時50%、納品後50%です。金額の大きい案件や1年を超える長期案件では、工程に応じた分割払いなど、支払時期と割合を個別に合意します。履行型は毎月のお支払いです。履行型の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:1機種・1作業領域で、文書の版と適用条件を整理し、根拠つき検索を運用に乗せる場合。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。対象業務と連携範囲が決まった時点で金額と期間を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。
図も検索対象に含め、関連する本文と一緒に表示する構成にできます。実際の質問と正しい該当箇所を評価用に残し、マニュアルの改訂時には同じ質問で確認します。正しいバージョン・箇所に到達できるかを測ったうえで、作業の判断は専門担当者が原本を確認して行う運用です。
その使い方は前提にしていません。検索結果には該当マニュアル、バージョン、該当箇所、適用条件を表示し、担当者が原本を確認して判断する運用を設計します。AIは、担当者が正しい一次資料へ速くたどり着くための支援に使います。
改訂の反映手順とバージョン管理を最初の設計に含めます。機種・構成・適用条件と有効時点に合う承認済みのバージョンを返し、適用外や失効した手順が混ざらないようにします。古い構成には古いバージョンが適用され続けることがあるので、日付が古いという理由だけで資料を外すことはしません。いつ差し替わったか、その時点で何が有効だったかは履歴として追えるようにします。
御社のクラウド環境や指定のインフラ上で動かす構成を取れます。実案件で顧客クラウド上での運用経験があります。外部のAIサービスに文書を送らない構成も設計できます。セキュリティ要件は最初に確認します。
航空機の整備マニュアルの改定確認に取り組んだ案件があります。技術の構成は、カスタマーサポート向けに実データを投入して運用しているものと同じで、複数の検索方法を組み合わせ、回答後に根拠を検証するHybrid GraphRAG(Neo4j)です。機種・部品・作業の専門知識は、御社の担当者と一緒に検索の条件とデータに整理します。
できます。検証段階は文書のエクスポートで始め、本番展開の段階で、文書管理システムのバージョン情報や整備システムの機種・構成情報と連携します。
最初から全機種を対象にすると、構造化の範囲が広がりすぎて精度の確認ができません。1機種・1作業領域で「正しいバージョンの正しい箇所に到達できるか」を確認し、その構造を他機種へ広げる方が、結果として速く確実です。
GraphRAGとハルシネーション対策の実践ガイド。
情シスが確認すべきチェックポイント。
RAGだけのAIが答えられない問いと、その解決。
調べる・問い合わせに答える
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一つの質問に対して、どの資料をどの順番で開いているかを一緒に確認できれば、構造化が要る部分と文書検索で足りる部分を切り分けてお伝えします。
デモは0円で、合わなければその時点で終了できます。