「どんなAIを使えばいいかわからない」という段階からご相談ください。
AIエージェント開発・LLMファインチューニング・RAGシステム・MCPサーバー構築・BOT開発まで、
クラウドからオフラインのエッジデバイスまで、最適な構成でAIを現場に実装します。
AIを「使う」だけでなく、業務課題に合わせてゼロから設計・構築します。
AIエージェント
注目
LLMが「思考→ツール呼び出し→実行→フィードバック」を自律的に繰り返し、複数ステップの業務タスクを自動化します。LangChain / LangGraph / CrewAI / AutoGenなどのフレームワークを用いて、メール処理・データ収集・書類作成・問い合わせ対応の完全自動化フローを構築します。
RAG・BOT
社内文書・マニュアル・FAQをベクトルDBに格納し、LLMが質問に関連する情報を検索して回答するRAGシステムを構築。幻覚（ハルシネーション）を抑えた高精度な社内QABot・カスタマーサポートBotを実現します。Slack・LINE・Teams・WebUIへの組み込みも対応。
LLMファインチューニング
社内固有の専門用語・文体・業務ルールをLLMに学習させ、汎用モデルでは難しいドメイン特化の回答品質を実現します。QLoRA・LoRAによる効率的な学習で、GPUコストを抑えながらカスタムモデルを構築。完成モデルはオンプレ管理でデータ漏洩リスクゼロ。
エッジAI
クラウドに接続できない環境や情報漏洩リスクを許容できない現場向けに、NVIDIA Jetson・Raspberry Pi・産業用PCへLLMや推論モデルをデプロイします。llama.cpp・Ollama・TensorRTを活用してリソースの限られたエッジでも高速推論を実現。
MCP（Model Context Protocol）はAIエージェントが社内システムや外部APIを安全・標準的に呼び出すためのオープン規格です。既存の業務システム・SaaS・自社APIをMCPサーバーとしてラップし、Claude / GPT-4o などのAIから直接操作できる環境を構築します。
「普段はエッジで完全オフライン動作、高度な処理のときだけクラウドに切り替え」といったハイブリッド構成を設計します。工場・医療・官公庁など機密性の高い現場でも導入可能で、ネットワーク障害時も業務継続できる堅牢なAIシステムを実現します。
LLM APIからエッジデバイス、フロントエンドBOTまで幅広く対応します。
AIロジックの開発だけでなく、エッジデバイスへの実装（組込みチーム）・結果を表示するWEBダッシュボード（WEBチーム）・インフラ構築（クラウドチーム）まで社内で一貫対応。外注先の調整コストゼロで、システム全体を最適設計できます。
「社内情報を外部サーバーに送りたくない」という要件に対し、オープンソースLLMのオンプレ実装・エッジデバイスでの完全オフライン推論で対応します。医療・金融・官公庁・製造業の機密データを扱う現場でも安心して導入いただけます。
「まずAIで何ができるか試したい」という段階から対応。小さなPoCで有効性を検証し、実用に足る精度・速度が出たことを確認してから本開発へ。プロトタイプ→パイロット導入→全社展開の各ステップで技術的な伴走支援を行います。
「どの業務をAIで解決したいか」「どんなデータがあるか」「クラウド・オンプレの制約は何か」を詳しくヒアリング。AIを使うべき課題と使わなくても解決できる課題を整理し、最適なアプローチをご提案します。
LLMモデルの選定（クローズドAPI vs オープンソース）・RAGかファインチューニングか・エッジかクラウドか、を要件・コスト・セキュリティ基準で決定。MCPサーバーの必要性・エージェント設計・ベクトルDB選定など全体アーキテクチャを設計します。
実際のデータを使って小規模なPoC環境を構築。回答精度・処理速度・コストを計測し、本番投資に値するかを判断するための検証レポートをご提出します。ファインチューニングが必要な場合はサンプルデータで学習効果を検証します。
PoC結果を踏まえて本開発をスタート。RAGシステムであれば知識ベースの構築・チャンク分割・埋め込みモデルの選定、ファインチューニングであればデータクリーニング・アノテーション・学習ジョブの実行、エージェントであればツール定義・プロンプトエンジニアリング・フロー設計を行います。
既存システム・Slack/LINE/WEBへの組み込み、MCPサーバーとの接続、エッジデバイスへのデプロイを実施。回答品質評価（RAGAS等）・ユーザーテスト・A/Bテストを経て精度・UXをチューニングします。
本番リリース後も、新しいデータを使ったRAK知識ベース更新・追加学習・モデルバージョンアップ・パフォーマンス監視など継続的に改善をサポート。新しいAI技術のキャッチアップと適用提案も行います。
製造・医療・サービスなど各業種でのAI活用イメージです。お客様の課題に合わせたカスタマイズが可能です。
製造業
5,000ページ超の設備マニュアル・作業手順書をベクトルDBに格納。現場作業員がスマホから「○○のエラーコードは何が原因？」と質問するだけで即座に回答。情報を探す時間を大幅削減。
サービス業
受信メールの内容をLLMが分類・要約し、CRMに自動登録、担当者にSlack通知、定型回答はそのまま自動返信するエージェントフローを構築。夜間・休日の問い合わせも24時間対応可能に。
医療機関
医療専門用語・院内固有の記録フォーマットに特化したLlama 3をQLoRAでファインチューニング。患者データをクラウドに送らず、院内サーバー上のみで動作するオンプレ推論環境を実現。
* 効果数値は類似プロジェクトの実績に基づく想定値です。実際の効果は導入環境・データ量・運用体制により異なります。
OpenAI GPT-4o / GPT-4 Turbo・Claude 3.5 Sonnet / Opus・Gemini 1.5 Pro などのクローズドAPIから、Llama 3・Mistral・Phi-3・Command R+ など各種オープンソースLLMまで対応しています。用途・コスト・セキュリティ要件に合わせて最適なモデルをご提案します。
AIエージェントは、LLMが「思考→ツール呼び出し→実行→フィードバック」を自律的に繰り返す仕組みです。メール受信→内容判断→DB登録→Slack通知、Webリサーチ→情報整理→レポート生成、自然言語でのSQL実行→データ分析→グラフ作成など、複数ステップの業務タスクを自動化します。
はい、対応しています。社内文書・マニュアル・過去の問い合わせ履歴などを使い、QLoRA・LoRAなどの効率的な手法でコストを抑えつつ高精度なカスタムモデルを構築します。オープンソースモデルを使えばモデルをオンプレミスで完全管理でき、データ漏洩リスクをゼロにできます。
MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが提唱するオープン規格で、AIエージェントが社内システムや外部APIを標準的な方法で呼び出せるようにするプロトコルです。基幹システム・ERP・CRM・社内ファイルサーバー・SharePoint・自社APIなどをMCPサーバーとしてラップすることで、ClaudeやGPT-4oなどのAIから直接操作できるようになります。
はい、完全オフラインでのエッジAI運用に対応しています。Llama 3・Mistral・Phi-3などのオープンソースLLMをNVIDIA Jetson・Raspberry Pi・産業用PCに実装し、クラウドなしで推論できます。工場・医療機関・官公庁などセキュリティ要件の厳しい環境に最適です。
はい、Slack Bot・LINE Bot・Microsoft Teams Bot・WebチャットUIなど各種チャンネルへの組み込みに対応しています。既存の基幹システム・DBとのAPI連携、MCPを介したツール呼び出しも構築可能です。既存システムへの影響を最小化しながら段階的にAIを組み込む設計を得意としています。
はい、PoC（概念実証）のみの依頼も承っています。「本当に使えるか検証したい」「社内承認のために精度を示したい」という段階からご対応します。実データを使った小規模PoC → 効果測定レポート提出 → 本開発という流れが多いです。まずは無料相談でご要件をお聞かせください。
AIエージェント・RAG・LLMファインチューニング・MCP・エッジAIなど、
「こういうことをやりたいが実現できるか？」という段階からお気軽にどうぞ。
PoCから本格導入まで、御社のAI活用を技術面でサポートします。
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