貴社の業務のムダは、AIでいくら減らせるか。

初回のご相談は無料です。効果を確かめてから、本開発へ。

実績の一片

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PROBLEM

開発で起きる問題

AI を使った開発は、これまでのシステム開発と同じようには進みません。やってみないと精度も効果も分からない、という性質を最初から抱えているからです。この不確実性を見ないまま進めると、次の3つのどれかに行き着きます。

試作は動いた。でも、本番には乗らない

「精度◯%」の約束が、実態と合わない

従量課金と改修で、費用が読めなくなる

PROBLEM 01

１．PoC（お試し）で終わってしまう

プロトタイプは動いた。ただ、本番運用には乗らないまま予算だけが消えていく——AI 案件で最も多い終わり方です。試作は「動くかどうか」を確かめるものですが、本番で必要になるのは、精度が落ちたときに気づける仕組みや、担当者が日々使い続けられる導線のほうです。そこまで設計されていない試作は、評価が良くても現場に残りません。

私たちが「PoC で終わらせない」ことを最初に掲げているのは、ここが最大の失敗要因だと考えているからです。

PROBLEM 02

２．精度・品質が読めない

「精度は 95% です」と言い切れれば話は簡単ですが、AI の出力は入力データにも利用者の使い方にも左右されるため、こうした数値の事前保証は本来困難です。それでも数字が求められるので、実態と合わない約束が交わされ、あとから「思っていた精度と違う」という食い違いが起きます。

問題は精度が出ないことではなく、何をもって合格とするかが決まっていないことのほうです。

PROBLEM 03

３．コスト変動が読めない

LLM の API は従量課金で、モデルは更新され、プロンプトも改修が続きます。作って納めれば終わりという前提で見積もると、運用が始まってから想定外の費用が乗ります。逆にベンダー側は、その不確実性をリスクとして見積もりに積むしかなく、結果として初期費用が膨らみます。

どちらに転んでも、払う側にとって投資対効果が読めない取引になってしまいます。

PRINCIPLE

あるべき開発の姿

前の3つは、いずれも「不確実なものを、確実なものとして契約する」ことから生まれています。私たちは逆に、不確実であることを前提に置いた進め方をとります。3つの原則があり、それぞれが先ほどの問題と1対1で対応しています。

段階に区切り、各段で降りられる

合否の基準を、先に決めておく

納めて終わりにせず、運用まで並走する

PRINCIPLE 01

１．段階型開発 — 段階的に契約・進行する

最初に大型の一括契約を結ぶのではなく、フェーズごとに契約を分けます。各段階の終わりに「うまくいかなければ次に進まない」という降り口を置き、そこで立ち止まる判断ができるようにしておきます。コストが読めないという問題は、全部を先に決めようとするから起きます。決める範囲を段階に区切れば、そのつど判断できます。

PRINCIPLE 02

２．評価ファースト — 数値ではなく評価設計で担保する

「精度◯%」という数字を約束する代わりに、評価データセット・合否の基準・改善の回数をセットで先に合意します。何をもって合格とするかが決まっていれば、出力が揺れても判断できます。自動評価と人の目による評価を組み合わせ、契約に添付して固定します。

PRINCIPLE 03

３．運用までの伴走 — PoC ではなく成果まで

試作を納めて終わりにしません。稼働の見守り、軽微な改修、モデル更新への追従、月次のふりかえりまでを続けます。PoC で終わるという問題に対しては、そもそも運用まで一緒に走る前提で設計するしかない、というのが私たちの結論です。

SERVICE

対応領域

貴社の業務課題に合わせて最適なソリューションをご提案いたします。

AIエージェント開発

RAG・生成AI基盤の構築

業務システム・Webアプリ開発

Webサイト・LP制作

脱kintone・独自システム移行

FLOW

開発の流れ

フェーズ	内容	費用
Stage 0	問い合わせ・初回ヒアリング初回MTGで課題の輪郭を把握し、ご一緒できるかを確認します。	無償
Stage 1	商談・課題探索詳細ヒアリング・課題評価・仮のシステム設計を経て、提案書とPoC見積をお出しします。	Stage 1 開始時
Stage 2	PoC（お試しシステム）プロトタイプを仮導入し、評価データセットで検証してGO/NOGOを判断します。	Stage 2 開始時
Stage 3	本実装本格設計・開発から評価・検収、本番稼働まで。	Stage 3 開始時
Stage 4	運用・保守稼働モニタ、軽微改修、LLM 追従、月次レビューを継続します。	月額（毎月）