# AIソリューション開発｜AIエージェント・LLMファインチューニング・RAG・MCPサーバー・エッジAI｜株式会社テクノスフィア

> AIエージェント・LLMファインチューニング・RAGチャットボット・MCPサーバー構築まで、業務AI活用を一気通貫で受託。クラウドからエッジ（Jetson/Raspberry Pi）まで対応。大阪のテクノスフィア。

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[（図: ロゴ：株式会社テクノスフィア）](https://technosphere.co.jp/)       [NEW 採用情報](https://technosphere.co.jp/recruit)                     （図: AIソリューション開発）     ** AI Solution & LLM Development

#  AIソリューション開発 エージェント・LLM・RAG・MCP・エッジAI、あらゆるAI活用をワンストップで

 「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。    10+ 対応LLMモデル   50+ システム開発実績   20年+ 開発経験   無料相談はこちら

##  ORDER MENU こんな依頼ができます｜発注メニュー

「AI 開発」だけだとイメージしにくい方へ。お客様がそのままご相談いただける、具体的な発注メニューをご用意しています。

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[RAG / 社内 QA 社内マニュアル・規程を答える RAG チャットボット構築 既存の社内 PDF / Word / Excel をベクトル DB に入れ、Slack / Teams / Web から質問できる RAG チャットボットを構築。オンプレ完全秘匿運用も可。 目安: PoC 1ヶ月〜 / 本番 2〜4ヶ月](https://technosphere.co.jp/contact)

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[業務 AI 化 既存業務システムの AI 化・自動化 メール仕分け、見積書ドラフト、問い合わせ自動応答など、いまの業務フローに AI を差し込む形での導入。Redmine / kintone / 自社 DB 連携対応。 目安: 1〜3ヶ月 / スモール導入](https://technosphere.co.jp/contact)

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[AI エージェント マルチステップ業務を回す AI エージェント開発 「問い合わせ判定 → DB 検索 → 文書生成 → 担当者通知」のような複数ステップを LangChain / LangGraph / Claude Agent SDK で自動化。MCP サーバー構築含む。 目安: 1〜3ヶ月 / PoC 〜 運用](https://technosphere.co.jp/contact)

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[エッジ AI クラウドに送れないデータ向け エッジ AI 構築 Jetson / Raspberry Pi / 産業用 PC に Llama・Mistral・Phi-3・vLM をデプロイ。完全オフラインで動く社内 AI / 現場画像 AI を構築。 目安: 1〜4ヶ月 / 現場設置含む](https://technosphere.co.jp/contact)

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[ファインチューニング 自社専用カスタム LLM 構築（QLoRA / LoRA） 社内固有の文体・専門用語・業務ルールを学習させた自社モデル。Llama 3 / Mistral / Phi-3 ベースで GPU コストを抑えつつドメイン特化精度を実現。 目安: 2〜4ヶ月 / 学習 + 評価](https://technosphere.co.jp/contact)

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[AI PoC 「AI で何ができそうか」を試す 1ヶ月 PoC 「とりあえず動くもの」を 1ヶ月で組んで投資判断したい方向け。データ調査・モデル選定・プロト構築・効果検証までスモールに伴走します。 目安: 1ヶ月固定 / PoC パッケージ](https://technosphere.co.jp/contact)

※上記以外のご相談も歓迎です。[まずはお気軽にご相談ください](https://technosphere.co.jp/contact)。

##  SOLUTIONS 対応ソリューション

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。      （図: AIエージェント開発）  AIエージェント 注目   **

## AIエージェント開発

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。

#### エージェントが自動化できる業務例
- メール・問い合わせの内容判断 → 社内DBへの自動登録 → 担当者へのSlack通知
- 自然言語でのデータ分析指示 → SQLクエリ生成 → レポートPDF自動生成
- Webリサーチ → 情報整理 → 競合分析レポート作成の全自動化
- 複数AIエージェントの分業・協調（CrewAI / マルチエージェント構成）

- LangChain
- LangGraph
- CrewAI
- AutoGen
- Tool Calling
- マルチエージェント
        （図: RAG・チャットBOT開発）  RAG・BOT   **

## RAGシステム・チャットBOT開発

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。

[RAGチャットボットの仕組み・導入事例を見る](https://technosphere.co.jp/blog/rag-chatbot-helpdesk)
- pgvector
- Qdrant
- Weaviate
- Slack Bot
- LINE Bot
- Teams Bot
        （図: LLMファインチューニング）  LLMファインチューニング   **

## LLMカスタム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。
- Llama 3
- Mistral
- Phi-3
- QLoRA / LoRA
- RLHF
- Unsloth
        （図: エッジAI・オフライン運用）  エッジAI   **

## エッジAI・オフライン推論実装

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。
- llama.cpp
- Ollama
- TensorRT-LLM
- Jetson Orin
- 完全オフライン

##  FEATURED 注目の開発領域     **

### MCPサーバー カスタム構築

 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。
- 基幹システム・ERP・CRM への MCP インターフェース実装
- 社内ファイルサーバー・SharePoint・Confluence との接続
- カスタムデータベースへの自然言語クエリ対応
- 外部API（天気・在庫・物流etc）の MCPラッパー開発
- セキュリティ要件に応じた認証・権限管理設計
  MCP SDK (Python/TS) Claude Desktop REST API連携 OAuth 2.0 既存システム連携     **

### クラウド・エッジ ハイブリッドAI構成

 「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。
- エッジ：Jetson Orin / Raspberry Pi + llama.cpp / Ollama でオフライン LLM
- クラウド：AWS Bedrock / Azure OpenAI / GCP Vertex AI との連携
- フォールバック設計：ネットワーク断時のエッジ自律動作
- OTA（無線アップデート）でモデル・ソフトウェアを遠隔更新
- 組込みチームとの連携でデバイス設計から一貫対応
  AWS Bedrock Azure OpenAI Vertex AI Jetson Orin OTA更新 ハイブリッド構成

##  TECH STACK 対応技術スタック

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。   **

#### LLM・基盤モデル  GPT-4o / GPT-4 Turbo Claude 3.5 / Opus Gemini 1.5 Pro Llama 3 / 3.1 Mistral / Mixtral Phi-3 / Phi-4 Command R+ Qwen2.5    **

#### エージェント・RAGフレームワーク  LangChain LangGraph CrewAI AutoGen LlamaIndex Haystack Dify n8n    **

#### ベクトルDB・ストレージ  pgvector (PostgreSQL) Qdrant Weaviate Chroma Pinecone Milvus Elasticsearch    **

#### クラウド・エッジ・インフラ  AWS Bedrock Azure OpenAI Service GCP Vertex AI llama.cpp Ollama TensorRT-LLM Jetson Orin Docker / K8s

##  OUR STRENGTHS テクノスフィアの強み    **

### AIから組込み・WEBまで一社完結

 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。
- AI × 組込み × WEB × クラウドの4チーム連携
- ハードウェア設計から上位UIまで一貫開発
- コミュニケーションコスト・結合リスクを最小化
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### クラウド不要・データ完全秘匿対応

 「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。
- データが外部に出ない完全オンプレ LLM 構成
- エッジデバイスでのオフライン推論（ネット不要）
- モデルウェイト・学習データはお客様管理
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### PoC（概念実証）から実用化まで伴走

 「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。
- 最小工数でPoC → 効果測定レポート提出
- 既存システムへのAPI連携・段階的拡張
- 本番稼働後のモデル更新・チューニング保守

##  DEVELOPMENT PROCESS 開発フロー    01

#### ヒアリング・課題整理

「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。   02

#### 技術選定・アーキテクチャ設計

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。   03

#### PoC（概念実証）

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。   04

#### 本開発・データ整備・学習

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。   05

#### 統合・評価・チューニング

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。   06

#### 本番稼働・継続改善

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。

##  USE CASES 想定ユースケース

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。    （図: 社内問い合わせ対応 RAG チャットボット）  製造業

### 製造業向け 社内マニュアル QA チャットボット（RAG）

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。 想定効果：問い合わせ対応時間 70%削減 *、新人習熟期間 40%短縮 *  LlamaIndexpgvectorGPT-4oFastAPILINE Bot      （図: AIエージェント 業務自動化）  サービス業

### AIエージェントによるメール・問い合わせ自動処理システム

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。 想定効果：メール処理工数 80%削減 *、初回返信速度 大幅短縮 *  LangGraphGPT-4oSlack APICRM連携Python      （図: LLMファインチューニング 医療文書）  医療機関

### 医療記録・サマリー自動生成 LLM（ファインチューニング＋エッジ運用）

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。 想定効果：サマリー作成時間 65%削減 *、データ外部送信 ゼロ（オンプレ運用）  Llama 3QLoRAUnslothOllamaオンプレサーバー

* 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。

##  FAQ よくある質問

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。

##  RELATED ARTICLES 技術ブログ｜AI 実装ノウハウと事例

RAG チャットボット・AI エージェント・LLM ファインチューニング・エッジ AI の実装ノウハウや導入事例を技術ブログで公開しています。

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[RAG / 導入事例 RAG チャットボットとは？仕組み・導入事例・費用 LangChain ＋ ベクトル DB ＋ GPT-4o で構築した社内ヘルプデスクで問い合わせ対応 60% 削減した実例。](https://technosphere.co.jp/blog/rag-chatbot-helpdesk)

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[RAG / 基礎 RAG チャットボットとは？仕組み・メリット・導入方法 RAG の構造を初学者向けに整理。ファインチューニングとの違い・選定ポイント。](https://technosphere.co.jp/blog/what-is-rag-chatbot)

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[AI エージェント OpenClaw 入門｜社内 AI エージェント基盤の構築 Claude Code 互換の OSS 基盤で社内エージェントを立ち上げる手順とアーキ。](https://technosphere.co.jp/blog/openclaw-getting-started)

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[業務 AI 化 既存業務システムの AI 化｜Obsidian × Redmine 連携 議事録・チケット・ナレッジを横断する社内 AI ワークフローの設計と実装例。](https://technosphere.co.jp/blog/openclaw-skills-obsidian-redmine)

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[エッジ AI Raspberry Pi × vLM ｜現場画像 AI のエッジ実装 クラウドに送れない現場画像を Raspberry Pi 上の vLM で処理する PoC の構築手順。](https://technosphere.co.jp/blog/raspberry-pi-vlm-edge-ai)

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[AI ツール比較 【2026年版】AI 面接ツール徹底比較 5 選 料金・機能・ATS 連携を徹底比較。中小企業向けプランあり、選定チェックリスト付き。](https://technosphere.co.jp/blog/ai-interview-tools-comparison)

[技術ブログ一覧を見る](https://technosphere.co.jp/blog/)

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