社内文書検索
規程、マニュアル、過去案件から候補と参照元を示し、原文へ戻れる検索環境をつくります。
AI DEVELOPMENT
既製品へ業務を合わせず、
業務に合う仕組みをつくる。
既存のデータ、システム、人の判断を確認し、必要な部分だけをAIで支援する仕組みを設計・開発します。
USE CASES
よくある開発領域
全面自動化ではなく、時間がかかる工程や見落としやすい工程を切り出します。
帳票・入力支援
見積書、申込書、報告書などを読み取り、確認が必要な項目を人へ戻します。
問い合わせ支援
回答範囲を公式情報に限定し、解決できない質問を担当者へ引き継ぎます。
記録・レポート
会議、訪問、点検などの情報から下書きを作り、担当者が確認して正式記録にします。
業務フロー連携
承認、通知、転記、保存を既存ツールにつなぎ、手作業の往復を減らします。
AIエージェント
対象と権限を限定し、複数の定型作業を順番に進める仕組みを検証します。
DEVELOPMENT FLOW
仕様書より先に、
実際の仕事を見る。
現場の例外や判断を知らずに作ると、使えないシステムになります。実際の資料と手順を確認してから設計します。
01
業務観察
入力、参照資料、判断、例外、受け渡し、責任者を確認します。
02
試作品
画面や出力を小さく作り、実データに近い条件で確認します。
03
実装・検証
精度だけでなく、修正時間、失敗時の戻り先、権限、ログを確認します。
04
運用・改善
利用状況とデータ変化を見ながら、ルールと機能を更新します。
DESIGN PRINCIPLES
AIの精度だけに依存しない設計。
根拠へ戻れる
回答や抽出結果だけでなく、参照した文書・位置・入力を確認できるようにします。
答えない条件を持つ
情報がない、権限がない、判断が重い場合は、無理に回答せず人へ戻します。
失敗を記録できる
誤り、修正、例外、未解決を次の改善へ使える形で残します。
FAQ
よくあるご質問
既存の資料や画面がある場合、相談時に確認できると対象範囲を判断しやすくなります。
既存システムとの連携はできますか？
APIや入出力方法、権限、データ形式を確認して判断します。連携しない小規模な検証から始める場合もあります。
最初から仕様を決める必要がありますか？
必要ありません。対象業務と完成条件を整理し、画面や出力の試作品で認識を合わせながら仕様を具体化します。
開発後の保守や改善も相談できますか？
対応可能です。利用状況、エラー、データ変更、外部サービスの更新を確認し、必要な改善を続けます。
AIの回答精度は保証できますか？
生成AIに完全な正確性を保証することはできません。参照範囲、根拠表示、回答しない条件、人の確認を組み合わせてリスクを管理します。
CONTACT
個別開発が必要かどうかから、一緒に見極めます。
既製ツールで十分な場合は、その選択肢も含めて整理します。現在の業務資料や、困っている画面・手順をお聞かせください。