社内ナレッジAI
規程、マニュアル、議事録、FAQを検索し、根拠を示して回答するRAGシステム。
Custom AI Development
業務に合わせてつくる、カスタムAI開発。
既製ツールでは解決できない業務課題を、生成AI、AIエージェント、RAG、MCP、既存システム連携で実装します。
要件が固まっていない段階から、業務整理、プロトタイプ、開発、セキュリティ設計、運用改善まで一貫して支援します。
Definition
InnoSphereのカスタムAI開発
モデルを組み込むだけの開発ではありません。現状業務、利用者、判断ルール、データ、既存システム、承認責任を整理し、AIが価値を出せる処理と人間が担う処理を分けたうえで、実運用可能なシステムとして設計します。
Use cases
開発できるシステム
業務AIエージェント
情報収集、分類、下書き、ツール実行、記録を目的に沿って進めるエージェント。
文書・データ処理
PDF、請求書、メール、報告書から必要項目を抽出し、確認と登録まで自動化。
顧客対応AI
問い合わせ一次対応、オペレーター支援、CRM連携、多言語対応を含む業務システム。
予測・異常検知
業務データを分析し、需要、在庫、設備、品質などの判断を支援。
既存SaaSへのAI組み込み
現在のWebサービスや管理画面へAI検索、生成、推薦、実行機能を追加。
Delivery
プロジェクトの進め方
01
業務・要件整理
課題、利用者、現行フロー、データ、例外、KPIを整理し、作るべき範囲を決めます。
02
技術検証・プロトタイプ
小さなデータと画面で、モデル品質、実現性、コスト、リスクを確認します。
03
本開発・システム連携
UI、バックエンド、AI処理、API、権限、ログ、テストを統合して実装します。
04
導入・継続改善
利用状況とKPIを確認し、プロンプト、モデル、ワークフロー、画面を改善します。
Scope
対応範囲と成果物
企画・要件定義
業務フロー、ユースケース、非機能要件、KPI、ロードマップを整理します。
AI・アプリケーション開発
LLM、RAG、エージェント、Webアプリ、バックエンド、データ処理を実装します。
既存システム統合
MCP、API、Webhook、データベースを通じて既存環境と接続します。
評価・運用設計
精度評価、権限、監査、コスト監視、障害時対応、改善手順を用意します。
Governance
PoCで終わらせない設計
技術的に動くことと、現場が継続利用できることを分けて考え、最初から運用条件を設計します。
- 利用者と業務責任者の明確化
- モデル出力の評価基準
- 機密情報とデータ保持方針
- 権限・承認・監査ログ
- API・モデル利用コストの監視
- 保守、障害対応、改善サイクル
FAQ
よくある質問
要件が固まっていなくても相談できますか？
はい。業務上の困りごとと期待成果から整理し、AIが適する部分と従来開発が適する部分を切り分けます。
小さな検証から始められますか？
可能です。限定データと一つの業務フローから検証し、品質と投資効果を確認してから本開発へ進めます。
開発後の運用にも対応しますか？
はい。モデルやAPIの変更、品質評価、ログ分析、機能改善を含む継続運用をご提案できます。
作るべきAIを、業務から逆算します。
アイデアや課題の段階でも構いません。対象業務、データ、既存システム、期待成果を整理し、最小の検証範囲と本開発への道筋をご提案します。