AI CONTRACT DEVELOPMENT
AI受託開発・AIシステム開発
深い業務理解を、現場で役立つAIシステムへ。
課題を聞いて終わらず、動く試作で確かめる。営業・経理・コーポレート・製造・物流まで、業務の背景と判断を理解し、個社に合う仕組みをスピーディーに形にします。既存システムとの連携、承認、評価、運用までを一つの開発として扱います。
BUSINESS FIRST
業務を理解し、
必要なところにAIを。
経理・営業・コーポレート・製造・物流。部門ごとに異なる入力、例外、判断の基準を捉え、既存の業務に合わせて設計します。AIを使うこと自体ではなく、確認・転記・待ち時間を含む仕事全体の負担を変えることが目的です。
| 対象業務 | 仕組みにする範囲 | 人が残す判断 |
|---|---|---|
| 経理・請求照合 | 帳票読取り、発注・検収との照合、差異一覧、承認用データ | 不一致の理由確認、支払承認 |
| 営業・顧客対応 | 案件整理、回答案、承認後の送信・CRM記録 | 重要提案、取引条件、例外対応 |
| 製造・物流 | 納期回答の根拠収集、注文の構造化、変更の検知 | 納期確約、特急対応、安全・品質判断 |
| コーポレート・社内検索 | 権限に応じた規程検索、出典付き回答、更新反映 | 個別人事判断、例外承認、資料の公開範囲 |
WHEN TO WORK WITH US
このような状況に。
改善したい業務や作りたい仕組みが見えてきた企業に。業務部門・情報システム部門・判断責任者と認識を揃え、開発範囲を具体化します。課題の探索が必要な場合は、FDEによる調査・試作から始める方法もあります。
個社固有の業務フローがある
既存のCRMやSaaSを活かしつつ、手作業の集計・転記・確認を減らしたい。
PoCの先に進めていない
試作では動いたものの、権限設計やシステム連携、保守の担当が決まらず本番化が止まっている。
要件整理から開発まで任せたい
社内で事業の判断はできるが、データ設計やAIの評価、実装を担う開発力が必要になっている。
SCOPE OF WORK
支援すること。
一緒に決めること。
以下は支援範囲の例です。すべてを一度に実施するのではなく、必要な範囲と成果物を合意して進めます。
業務要件・評価の設計
業務フロー、利用者、対象データ、受け入れ条件を整理。回答精度だけでなく、人の修正量や処理時間も評価対象にします。
業務システム・AIエージェント
検索・要約・分類・下書き生成などのAI処理を、現場の画面やワークフローに組み込みます。自動実行の可否は業務リスクに応じて判断します。
RAG・社内データ活用
参照できる資料の範囲、検索権限、更新方法、根拠の表示を設計。回答できない場合の振る舞いも検証します。
既存システムとの連携
CRM、業務SaaS、社内データとの接続を設計します。APIやライセンスの制約を確認し、書き込み前の承認や失敗時の再処理も整理します。
本番運用と引き継ぎ
アクセス権限、ログ、監視、障害対応、利用量に応じた費用を確認。ソースコードや運用手順の引き継ぎ範囲は契約前に合意します。
ENGAGEMENT
受託開発とFDEの違い。
優劣ではなく、課題の状態に合わせて選びます。探索をFDEで進め、範囲が固まった部分を開発プロジェクトにすることも検討できます。
| 比較する観点 | AI受託開発 | FDE |
|---|---|---|
| 出発点 | 作りたいシステムや対象業務 | 現場の課題や業務上の違和感 |
| 進め方 | 範囲と受け入れ条件を決めて開発 | 現場と優先順位を見直しながら実装 |
| 相談時の情報 | 機能、連携先、利用者、希望時期 | 対象部門、現状の困りごと、社内体制 |
| 契約前に決めること | 成果物、変更管理、検収、保守範囲 | 役割、稼働、期間、改善対象、引き継ぎ |
COST & DELIVERY
費用と期間は、
実施範囲から考える。
一律の料金や「必ず何週間で完成」といった約束ではなく、現状と必要な範囲を確認してお見積もりします。
初期検証と本番開発
対象業務を絞った検証と、本番環境の構築・運用を分けます。検証結果を見て、次の投資を判断できる進め方を検討します。
費用を左右する主な条件
データの整備状況、連携先の数、アクセス権限、求める精度や応答速度、稼働環境、保守対応の範囲で変わります。外部AIやクラウドの利用料も別途確認します。
情報システム部門との確認
外部サービスへのデータ送信、保存期間、利用可能なクラウド、社内セキュリティルールを事前に確認します。必要な審査や契約手続きも進行計画に含めます。
ACCEPTANCE & HANDOVER
発注前に揃える、
成果物と判断基準。
売上高100億〜500億円規模の中堅企業では、事業部門の使いやすさと情報システム部門の運用条件を一緒に確認します。以下は合意する項目の例です。認証取得や特定のセキュリティ基準への適合を一律に保証するものではありません。
検証で受け取るもの
対象業務と対象外の範囲、試作、評価条件・結果、残る課題、本番化する場合の追加範囲を整理します。成功例だけではなく、誤回答・情報不足・例外入力への対応も確認します。
データ連携とセキュリティ
外部送信の可否、部署別の閲覧権限、保存・削除ルール、ログの範囲、接続先の認証と利用制限を確認。書き込みや送信は、人の承認を挟む方式も検討します。
本番化の受け入れ条件
業務担当者が確認した評価データで、品質・修正時間・処理速度・費用を検証します。合格基準と未達時の再検証・範囲変更・中止の判断方法を事前に合意します。
費用・保守の境界
初期開発、外部AI・クラウドの利用料、保守、機能追加を分けて提示します。コード・設定・アカウントの管理、運用手順、障害対応窓口も契約前の確認事項です。
PRODUCT EXPERIENCE
自ら作った実例を、
個社の検討材料に。
AI音声週報は議事録の整理と音声化、トップセールスチャレンジはAI対話による営業育成を扱う自社プロダクトです。個社への導入では、入力形式、権限、評価、既存システム連携を改めて確認します。自社開発の紹介であり、顧客企業での効果を保証する事例ではありません。
FIRST CONVERSATION
仕様書がなくても、
相談を始められます。
まず、対象部門・時間がかかる作業・利用中のシステムをお聞かせください。業務の一件をたどり、作る範囲、試す範囲、今回は扱わない範囲を分けます。機密データの原本は初回のフォームには添付しないでください。
初回に確認すること
対象業務、期待する変化、データの所在、現場と情報システム部門の参加体制。
次に判断すること
調査・試作から始めるか、限定した開発範囲を見積もるか。未確定事項と評価方法も整理します。
よくあるご質問
仕様書やRFPがなくても相談できますか？
はい。対象業務と困っている作業を伺い、要件整理から検討します。どこを変えるべきかの探索が必要な場合は、FDEによる現場確認・試作も選択肢になります。
AI受託開発の費用と期間はどれくらいですか？
利用データ、連携先、権限、評価条件、運用範囲で変わるため個別に見積もります。初期検証と本番化を分け、未確定事項を含む一括費用だけで判断しない進め方を提案します。
既存システムやExcelと連携できますか？
利用できるAPI、CSV入出力、アクセス権限、ライセンスを確認して判断します。最初は参照や下書き作成に限定し、正式登録は承認を経て段階的に広げる方法もあります。
機密データは最初の問い合わせで送るべきですか？
送らないでください。まずデータの種類、保有部署、制約を伺います。実データの共有方法や外部送信の可否は、必要な合意と社内確認を行ってから決めます。
開発後の運用や引き継ぎも相談できますか？
対応範囲を事前に合意します。ソースコード・設定・アカウントの管理、監視、障害対応、変更時の再検証と費用を確認し、運用を担う担当者へ引き継ぐ形を整理します。
構想の段階から、ご相談ください。
対象業務と現状を伺い、開発の進め方を整理します。