生成AI ・ AIエージェント開発支援

生成AI・AIエージェント開発を PoCから本番運用まで一貫支援

 

「試したが本番に進まない」を、運用できる仕組みに。要件整理・PoC・本番開発・運用までをワンチームで。オフショア活用により、スピードとコストの両立を実現します。

無料相談・お問い合わせ → サービス内容を見る
500 名以上のエンジニア
100+ 取引クライアント
220+ 開発プロジェクト
2〜4週 PoCスモールスタート
⏱
PoCスモールスタート
2〜4週間で検証
BAP AI配信モニター
JP
日本側窓口：PM / BrSE
要件整理・日本語コミュニケーション
100%日本語
─ PoC → 本番運用 ─
JP
AIエンジニアチーム
RAG構築・LLM連携・エージェント設計
500名+体制
● ISO 27001 / 9001 ・ 稼働安定 v2.6.4
📊
コスト最適化
オフショア活用
問題

こんな課題はありませんか

生成AIを試したが、PoCで止まり本番運用に進めない
社内にAIエージェント・LLM連携の専門人材がいない
どのユースケースから着手すべきか判断できない
社内ナレッジをAIに正しく参照させたいが方法が分からない
セキュリティや運用体制に不安があり、踏み出せない
内製と委託のどちらが適切か、切り分けられない
重要なのは、技術選定よりも「本番運用を見据えた設計」と「業務課題の言語化」です。
ソリューション

AIエージェント開発

目標達成に向けて、複数のツールやデータを使い分けて自律的にタスクを遂行するAIエージェントを設計・開発します。

設計・実装

  • 業務フローに沿ったエージェント設計（自律範囲の段階的な設計）
  • 外部システム・APIとのツール連携

品質・運用

  • 出力品質の評価（Evaluation）と継続的な改善設計
  • 人間の確認を挟む半自律から段階的な自律化まで対応
ソリューション

生成AI・RAG構築・ChatGPT連携

RAG構築

  • 社内文書・マニュアルを参照し、根拠を示して回答する仕組み
  • データの取り扱い・権限管理を前提とした設計

ChatGPT連携・アプリ開発

  • 既存システム・チャットツールへのAPI統合
  • 生成AIアプリ開発：文書要約、社内チャットボット、コンテンツ生成支援
TECH STACK

対応技術領域

LLM／基盤モデル連携

主要な大規模言語モデルのAPI連携

RAG基盤

ベクトル検索・ドキュメント検索による知識参照

バックエンド

API開発、既存システム統合

フロントエンド

Web／チャットUI、業務アプリケーション

クラウド・インフラ

クラウド環境での構築・運用

セキュリティ

認証・アクセス管理、データ分離の設計

(English) ※ Specific technologies adopted will be selected based on requirements.

なぜ私たちなのか

選ばれる理由

01
オフショア活用によるコスト最適化

500名以上のエンジニア体制を背景に、品質を保ちながら固定費を抑えた変動費型で開発。ラボ型・受託型に対応。

02
技術がわかるBrSEとの対話

BrSEは全員エンジニア出身。N1・N2レベルが多数在籍し、通訳ではなく技術と業務の本質を理解した対話で、手戻り・齟齬を防止します。

03
PoC（2〜4週間）から本番運用まで

2〜4週間のスモールスタートで妥当性を検証し、検証で終わらせず運用できる仕組みまで一貫対応。新技術・AI統合・レガシー刷新に最適。

04
100社以上・220件超の開発実績

100+クライアント、220+プロジェクト。実績の75%以上を日本企業向けに提供し、その多くが中堅・大手企業です。

05
日本品質の品質・セキュリティ体制

ISO 27001・ISO 9001を取得済み。日本ベンダー同等の品質・セキュリティ管理体制で、安心して委託いただけます。

06
AIで品質と効率を両立

生成AIで仕様書整備・テスト自動生成、QA効率化・レビュー負荷軽減を実現し、納期短縮と品質維持を両立します。

デリバリーモデル

柔軟な開発体制

オフショア

PM・BrSE（日本語対応）＋ベトナム開発チーム

  • 高いコスト効率
  • グローバル人材の活用
  • 高度な技術力
ハイブリッド

日本常駐PM／BrSE ＋ ベトナム拠点との連携

  • 柔軟な管理体制
  • コミュニケーション強化
  • 時差対応の最適化
オンサイト

チーム常駐（PM・エンジニア）／顧客オフィス内

  • 密な連携
  • 即時対応力
  • 日本文化への深い理解
導入事例

導入事例

CASE 01 / RAG構築

社内問い合わせ対応の効率化

課題： 社内マニュアルが分散し、問い合わせ対応に時間がかかっていた。
アプローチ： 社内文書を参照するRAGを構築し、根拠を示して回答する社内アシスタントを開発。
結果：（generic example：具体的な数値は実顧客データがないため記載しません）問い合わせ対応の負荷軽減を想定したユースケース。

CASE 02 ／ ChatGPT連携

既存システムへのLLM統合

課題：既存の業務ツール上で、文書作成と要約を効率化したい。

アプローチ：既存システムにLLMをAPI連携し、業務フロー内で生成AIを利用できる仕組みを構築。

結果：（generic example：具体的な数値は実顧客データがないため記載しません）文書作成工数の削減を想定したユースケース。

CASE 03 ／ AIエージェント

業務特化型エージェントの導入

課題：複数システムをまたぐ定型業務の処理に手間がかかっていた。

アプローチ：複数ツールを呼び出すAIエージェントを設計し、人間の確認を挟む半自律フローを構築。

結果：（generic example：具体的な数値は実顧客データがないため記載しません）定型業務の処理効率化を想定したユースケース。

プロセス

開発の進め方

1

要件定義

改善対象と評価指標を合意

2

PoC（小規模検証)

技術的実現性と業務効果を検証

3

本番設計

データ連携・権限・監視を設計

4

本番開発

統合 — 既存システムと統合し実装

5

運用・改善

出力品質を継続測定し改善

FAQ

よくあるご質問

Q1. AIエージェント開発と生成AI開発の違いは何ですか。
AIエージェントは自律的に複数タスクを遂行する点に特徴があり、生成AIはその基盤技術の一つです。両方に対応しています。
Q2. PoCだけの依頼は可能ですか。
可能です。本格開発の前に、技術的実現性と業務効果を小さく検証するPoC契約に対応しています。
Q3. 社内にAI人材がいなくても依頼できますか。
可能です。要件整理から運用まで一貫して支援するため、専門人材が社内にいなくても進められます。
Q4. RAG構築には何が必要ですか。
参照させたい社内文書・データと、その取り扱い方針の確認が出発点になります。要件整理の段階で一緒に整理します。
Q5. 既存システムとの連携は可能ですか。
可能です。API連携により、既存の業務システムやチャットツールへの組み込みに対応します。
Q6. セキュリティ体制はどうなっていますか。
ISO 27001・ISO 9001の国際認証に基づく管理体制のもと、データの取り扱い・アクセス管理を設計します。
Q7. オフショア開発で品質は保てますか。
品質管理体制と日本語でのコミュニケーション体制により、品質を保ちながらコストを最適化します。
Q8. 費用はどのくらいかかりますか。
要件・規模により変動するため、要件整理を経て個別にお見積もりします（generic example：定額の提示は行いません）。
Q9. 契約形態は選べますか。
受託型、ラボ型、PoC契約に対応しています。要件の固まり具合に応じて選択できます。
Q10. どのユースケースから始めるべきですか。
業務インパクトと実現性のバランスから、最初の対象業務を一緒に選定します。
Q11. 内製への移行支援はできますか。
可能です。ナレッジ移管を前提とした進め方にも対応します。
Q12. 開発期間の目安はどのくらいですか。
範囲により異なりますが、PoCは小規模から着手でき、段階的に本番へ移行します
Q13. 運用・保守まで任せられますか。
可能です。運用監視、モデル更新への追従、改善まで一貫して対応します。
Q14. 相談だけでも可能ですか。
可能です。内製・委託の切り分けや、最初の論点整理のための相談に対応しています。

生成AI・AIエージェントの活用を、本番運用まで導きます

「どのユースケースから始めるべきか」「内製と委託をどう切り分けるか」——最初の論点整理から、PoC、本番運用までを一貫してご支援します。



    まずはお気軽にご相談ください。貴社の課題に合わせた進め方をご提案します。