IT Business / AI Development

生成AI × システム開発で、
業務に本物の変革

機械学習・RAG・AIエージェント・MCPなど最新技術を駆使。製造業の現場を知るエンジニアが、実際に使えるAIシステムを設計・開発します。

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AI・生成AIシステム開発

提供サービス・技術

現場の課題に即したAIソリューションを、以下の技術領域で提供しています。

1
機械学習によるデータ分析

業務データを機械学習で分析し、需要予測・異常検知・傾向分析に活用。生産・在庫・設備データ等の予測モデル構築やダッシュボード化を支援します。

2
ローカルAI

オンプレ・自社サーバーで動くAIの導入を支援。データを外部に送らず機密業務にも安心。Llama・Gemma等の環境構築やチューニングに対応します。

3
RAGシステム

社内文書を元にAIが正確に回答するRAGシステム。ベクトルDBで意味検索し、根拠付きでハルシネーションを抑制。PDF・Excel等に対応し、ナレッジの検索・活用を効率化します。

4
AIエージェント

業務に合わせて自律的に動くAIエージェントを構築。ツール呼び出し・ワークフロー連携を実現し、問い合わせ対応やレポート作成の自動化を支援します。

5
MCPサーバー

外部プログラムとLLMを連携させるMCPの設計・実装を支援。Slack・Google・DB等をMCPサーバー化し、AIがツールを呼び出して業務を実行できる基盤を構築します。

6
OSS活用・環境構築

Dify・Claude Code等を活用した生成AIの環境構築を支援。コストを抑えつつ、オンプレ・クラウドに合わせた導入から運用までサポートします。

AI活用事例

当社が実際に取り組んできたAI活用の具体例をご紹介します。

類似図面・仕様の検索
課題 過去の図面や仕様書を目視で探すのに時間がかかり、似た案件の実績が活かせていなかった。
解決 ベクトル検索を導入し、テキストの意味をもとに類似した図面・仕様書を瞬時に抽出。検索時間を大幅に短縮した。
RAG ベクトルDB 類似検索
社内ナレッジへの質問応答
課題 マニュアルや手順書が複数の場所に散在しており、必要な情報を探し出すのに手間がかかっていた。
解決 社内のPDF・ExcelをまとめてRAGシステムに学習させ、AIが根拠となる文書を示しながら即座に回答できるようになった。
RAG LLM ナレッジ活用
ホームページ・社内システムの内製化
課題 ホームページの更新や社内システムの改修が外注や特定のIT担当者に集中していたため、作業負担が課題だった。
解決 Claude Codeを活用したAIコーディングにより、自社で誰でも開発・保守できる体制を構築。担当者の負担軽減と社内DX推進のスピードアップを実現した。
Claude Code AIコーディング 内製化
設備の異常検知・予測
課題 設備の不具合を事後に発見することが多く、突発的な停止が生産計画に影響していた。
解決 稼働センサーデータを機械学習で分析し、異常の予兆を自動検知。アラート通知により事前対処ができるようになった。
機械学習 異常検知 データ分析
手書き作業報告書のデジタル化
課題 手書きの作業日報・報告書をシステムへ手入力する作業が毎日発生しており、転記ミスや工数が課題だった。
解決 OCRと生成AIを組み合わせてスキャン画像から帳票を自動読み取り・構造化。データベースへの自動登録により転記作業をゼロにした。
OCR 生成AI 帳票デジタル化
プレゼン・報告資料の自動作成
課題 定期報告や提案資料の作成に毎回多くの時間を費やしており、担当者の負担になっていた。
解決 AIエージェントが実績データや議事録を読み込み、スライド構成・本文・グラフの素案を自動生成。担当者は確認・仕上げに集中できるようになった。
AIエージェント Claude Code 資料自動生成

開発の流れ PoCの例

AIシステム開発では、まず小規模な「PoC(概念実証)」から始めることを推奨しています。

AIは「やってみなければわからない」部分が大きい技術です。精度が出るかどうかはデータ量・品質・業務との相性に依存するため、いきなり本開発に入るとリスクが高くなります。
PoCで実現可能性を早期に検証することで、投資対効果を見極めてから本格導入に進めます。
1
ヒアリング・課題整理

お客様の業務課題・AI活用の目的をエンジニアが直接ヒアリング。「AIで何ができるか」を一緒に整理し、PoC対象となる業務・データを絞り込みます。

2
PoC企画・データ確認

活用するデータの種類・量・品質を確認し、PoCの目標・評価指標・スケジュールを策定します。「どうなったら成功か」を事前に合意することが重要です。

3
PoC開発・検証
当社の強み

小規模なプロトタイプを短期間で構築し、実データで精度・効果を検証。デモを見ていただきながらフィードバックを反映し、方向性を素早く確認します。

4
評価・判定

PoCの結果を評価指標に基づいて判定。本開発に進むか、アプローチを修正するかをお客様と一緒に判断します。判定結果がどちらでも、次の一手が明確になります。

5
本開発・導入

PoC成果をもとに本番システムとして設計・開発。既存の業務フローへの組み込みから、導入後の保守・運用サポートまで一貫して対応します。

AI活用・開発のご相談

機械学習・AIエージェント・MCP・ローカルAIなど、ご要望に合わせた設計・開発をご提案します。製造業の現場を知る私たちが、実際に使えるAIシステムをお届けします。