日本企業向け生成AI・RAG・AIエージェント開発サービス

BAPは、日本のスタートアップから大手企業まで、幅広い企業さまに向けて生成AI・RAG・AIエージェントの開発サービスを提供しています。要件の明確化、ユースケースの選定、2〜4週間程度のPoC構築から、本番開発・システム統合・運用まで一貫してご支援します。

プロジェクトは、日本とベトナムの両拠点に在籍する日本語対応のPMおよびBrSEが推進し、日本企業向けの開発経験を長年積んだエンジニアチームが実装を担当します。BAPのマネジメント層には技術出身者が多く、要件の背景を理解したうえでお客さまと直接対話し、導入過程で発生する重要な意思決定を支援できる体制を整えています。

この日越ハイブリッドモデルにより、品質・開発スピード・コストのバランスを保ちながら、検証段階から実運用で価値を生み出す段階まで継続的にご支援します。

無料30分のAI Discovery Sessionにお申し込みいただくか、sales@bap.jp まで直接ご連絡ください。貴社の課題について具体的にお話しします。

なぜ多くの生成AIプロジェクトは実運用に至らないのか

ChatGPTを試したり、AIのPoCを構築したりしたものの、実際の業務プロセスにAIを組み込めていない企業は少なくありません。

IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2025」によると、生成AIを一部の部門の業務プロセスに組み込んでいる日本企業は、調査対象のうち13.1%にとどまります。障壁として挙げられているのは、効果やリスクへの理解不足、誤った回答への懸念、利用ルール策定の難しさ、情報漏えいリスクなどです。IPA｜DX動向2025

ROIにつながるユースケースを特定できない

AIの可能性は理解していても、どの業務から着手すべきかが定まらないケースです。技術的な目新しさやデモの作りやすさだけでユースケースを選ぶと、PoCは動いても投資を継続するだけの価値を生み出せません。

BAPは、次の観点からユースケースを評価します。

• 現状の業務量
• 投入されている時間と人員
• データの品質
• システム統合の実現性
• AIが誤答した場合のリスクの大きさ
• 想定される財務的・業務的な効果
• PoC後の拡張可能性

PoCは成功しても本番化できない

小規模なデータセットで動作するデモが、セキュリティ・レスポンス速度・精度・権限管理・監視・エラー処理といった実運用の要件を満たすとは限りません。

PoCから本番環境へ移行するには、次の課題を解決する必要があります。

• データアーキテクチャと連携方式
• ユーザー単位のアクセス権限
• 精度の検証
• モデル利用コストの把握
• AIが確信を持てない場合の処理方式
• 重要な判断に対するヒューマンレビュー（human approval）
• ログ・モニタリング・障害対応
• データおよびプロンプトの更新プロセス

社内データが分散している

企業の文書は、ファイルサーバー、SharePoint、CRM、ERP、メール、PDF、スプレッドシート、独自の業務アプリケーションなど、複数のシステムに分散していることが一般的です。

データ戦略がないままでは、AIが「正しく」「最新で」「そのユーザーの権限に適合した」情報を見つけ出すことは困難です。

情報漏えいへの懸念

日本企業は、AIに入力したデータが保存されるのか、モデルの学習に利用されるのかという点を特に重視されます。

この論点は「AIは安全です」という一般的な説明ではなく、アーキテクチャ・契約・サービス設定の各レベルで具体的に対処すべき事項です。

ハルシネーションと根拠のない回答

LLMは、一見もっともらしいものの事実と異なる回答を生成することがあります。法務・金融・製造・カスタマーサポートなどの業務では、一つの誤答が重大なリスクにつながりかねません。

BAPでは、RAG、出典の明示、ルールベースのチェック、信頼度しきい値（confidence threshold）、ヒューマンレビューを組み合わせ、このリスクを低減します。

AI人材の不足

業務・データ・AI技術の三つを同時に理解できる人材が社内にいないという課題です。IPAの調査でも、データに関する知識、業務理解、AI活用能力を兼ね備えた人材が不足していると回答した日本企業は7割を超えています。IPA｜DX動向2025

国内での開発コストの高さ

日本国内でAIチームをフル編成する場合、AIエンジニア、データエンジニア、ソリューションアーキテクト、バックエンド開発者、DevOps、QA、セキュリティ専門家といった人材が必要になります。

日本側のPM／BrSEとベトナムの開発チームを組み合わせるモデルであれば、日本語でのコミュニケーションを維持しながら、技術リソースをより柔軟に確保できます。

既存システムとの統合が難しい

AIは、業務プロセスや社内システムと接続されて初めて持続的な価値を生みます。統合対象には、CRM、ERP、DMS、会計システム、コールセンター、生産管理システム、レガシーアプリケーションなどが含まれます。

BAPは、業務から切り離されたチャットボットを作るのではなく、AIを全体アーキテクチャの一構成要素として設計します。

BAPの支援内容

BAPでは、企業の準備状況に応じて導入プロセスを4つのサービスパッケージに分けています。

AI Discovery

お客さまとともに、現行の業務プロセス、データ、システム、解決すべき課題を分析します。候補となるユースケースは、ビジネス価値・実現性・リスクの観点から評価します。

主な成果物は次のとおりです。

• 優先度をつけたユースケース一覧
• 現行業務フロー図
• 必要となるデータ要件
• 概略アーキテクチャ
• 評価基準
• PoC計画
• 導入ロードマップ

AI PoC

PoCパッケージは、次の項目を短期間で検証したい企業に適しています。

• データの品質
• RAGによる回答精度
• OCRや文書処理の正確性
• AIエージェントのAPI・ツール呼び出し能力
• ユーザー体験
• モデル利用コスト
• 業務プロセスとの適合性

PoCの期間は、複雑さ、データ提供の状況、統合要件により異なりますが、目安として2〜4週間です。

データと範囲が明確なユースケースについては、コンサルティング段階で早期にデモをご用意し、アプローチの方向性をご確認いただくことも可能です。

Production Development

PoCが評価基準を満たした後、必要な構成要素を備えた本番版を開発します。

• ユーザー権限管理
• データおよびシステム統合
• セキュリティ
• ログとモニタリング
• テスト
• ヒューマンレビューの仕組み
• コスト管理
• 運用計画
• 更新・改善プロセス

AI Managed Service

導入後も、データ・業務・モデルは変化するため、AIシステムの品質は継続的に監視する必要があります。

BAPでは、次の支援が可能です。

• 出力品質のモニタリング
• 誤答の分析
• ナレッジベースの更新
• プロンプトとリトリーバルの改善
• トークン・インフラコストの管理
• モデルバージョンの管理
• 障害対応
• API連携の保守
• 定期的な運用レポート

開発費用を左右する要素

費用は、どのLLMを使うかだけで決まるものではありません。主な要素は次のとおりです。

• ユースケースの範囲
• 統合が必要なシステム数
• データの量と形式
• 日本語処理の要件
• 求められる精度水準
• セキュリティ要件
• 利用ユーザー数
• クラウド／プライベートクラウド／オンプレミスの別
• AIエージェントの自動化レベル
• モニタリングと運用支援の要件

範囲とデータが明確な小規模PoCであれば、ご予算は100万円程度からのスタートが可能です。正式なお見積りは、要件・成果物・検収条件を明確にしたうえでご提示します。

BAPが開発できるAIソリューション

社内文書を検索するエンタープライズRAG

RAGは、回答を生成する前に、企業が許可した文書やデータから情報を検索する仕組みです。

次のようなデータソースと接続できます。

• PDFおよびOffice文書
• DMSやファイルサーバー
• SharePoint
• ナレッジベース
• CRM・ERP
• 社内データベース
• 業務手順書・運用マニュアル

回答には出典、更新日、文書へのリンクを付与でき、ユーザー自身が情報を検証できます。

社員を支援するAIエージェント

AIエージェントは、質問に答えるだけでなく、一連のタスクを実行できます。

• 情報の検索
• データの確認
• レポートの作成
• 承認依頼の送信
• CRMの更新
• チケットの起票
• メールの送信
• 作業ステータスの追跡

重要な業務については、実行前に人による承認を必須とする設計が可能です。

カスタマーサポートエージェント

カスタマーサポートエージェントは、次の業務を支援します。

• よくある質問への回答
• 注文・契約情報の照会
• 問い合わせの分類
• やり取り履歴の要約
• オペレーター向けの回答案の提示
• 複雑な案件のエスカレーション
• チケット起票とCRM更新

判断や共感が必要な場面での担当者の役割は残しつつ、繰り返し作業の負荷を軽減します。

インテリジェント文書処理（IDP）

OCR、LLM、ビジネスルールを組み合わせ、次のような文書を処理します。

• 契約書
• 請求書
• KYC書類
• 各種申請フォーム
• 報告書
• 法務文書
• 技術文書

データの抽出、ルールとの照合、記載漏れの検知を行い、例外的なケースは担当者へ回付します。

CRM・ERP・業務システムと統合するAI

ユーザーに別のツールへの移動を強いるのではなく、既存システムの中にAIを組み込むことができます。

主な適用例は次のとおりです。

• CRM内での顧客情報の要約
• ERPデータからのレポート作成
• 社内規程の検索支援
• 取引データのチェック
• チケットの自動起票
• 次のアクションの提案
• 文書・取引の分析支援

AIエージェントによるワークフロー自動化

AIエージェントは複数のシステムを連携させ、多段階のプロセスを自動化できます。例えば次のような流れです。

1. メールから文書を受領する
2. データを抽出する
3. 情報を検証する
4. 社内規程と照合する
5. システムを更新する
6. 承認依頼を送信する
7. レポートを保存し、結果を通知する

AIOpsとシステム監視

AIOpsは、ログ・イベント・構成変更をAIで分析し、次の効果を狙う取り組みです。

• 異常の検知
• リスクの予測
• インシデントの優先度付け
• 原因分析の支援
• 復旧策の提案または自動実行
• 障害対応時間の短縮

ソフトウェア開発・テストを支援するAI

AIは開発チームの次の作業を支援できます。

• 要件の分析
• 仕様書の作成
• テストケースの生成
• コードレビューの補助
• 不具合の要約
• ログの分析
• 技術文書の作成
• レガシーシステム移行の支援

AIはあくまで補助であり、ソースコードやテスト結果は本番投入前にエンジニアが確認する必要があります。

BAPのAI導入プロセス

ステップ1：課題とデータの調査

次の点を明確にします。

• 解決すべき課題
• 利用者
• 現行の業務プロセス
• 既存のデータ
• 統合が必要なシステム
• 業務上のリスク
• 財務・運用面の目標

ステップ2：ユースケースの選定

ユースケースは次の4つの基準で評価します。

• ビジネス価値
• 技術的な実現性
• データ提供の可否
• リスクの大きさ

BAPでは、短期間で検証でき、PoC後の発展の道筋が明確なユースケースを優先します。

ステップ3：アーキテクチャと評価基準の設計

開発着手前に、次の項目を合意します。

• 採用するLLM
• データアーキテクチャ
• 統合方式
• 権限設計
• 精度の基準
• レスポンス速度
• 想定される運用コスト
• 人へエスカレーションすべきケース
• PoCの検収条件

ステップ4：PoCの構築

範囲を管理したうえで検証版を構築します。プロジェクト終盤を待つのではなく、早い段階からお客さまに評価にご参加いただきます。

データと初期要件が十分に明確な場合は、早期にデモをご用意し、双方でアプローチを確認します。

ステップ5：本番開発と統合

PoCは、合意した条件を満たした場合にのみ本番へ移行します。条件の例は次のとおりです。

• 精度がしきい値に達している
• 重要なユースケースのテストが完了している
• データの出所と利用権限が明確である
• 権限設計が完了している
• セキュリティリスクを評価済みである
• 運用コストが許容範囲にある
• エラー時の対応方針がある
• 承認と運用の責任者が決まっている

ステップ6：監視・評価・改善

導入後も、次の指標を継続的に確認します。

• 回答の品質
• タスク完了率
• 人へのエスカレーション率
• ユーザーからのフィードバック
• モデル・インフラのコスト
• 統合部分のエラー
• データと業務の変化

導入事例：AIによる契約書自動レビューツール

背景

お客さまは、AIによって契約書のリスクを分析し、弁護士の意思決定を支援する情報を提供するプラットフォームの開発を計画されていました。社内の開発リソースに限りがあり、オフショア開発の経験もなかったため、小規模に始めて進捗に応じて拡大できるチームを求めていらっしゃいました。

BAPのソリューション

5名のトライアルチームから着手し、次の機能を開発しました。

• 契約書の自動レビュー
• 潜在的リスクの検出
• 適切な条項の提案
• 企業ポリシーに応じたルールのカスタマイズ

体制と期間

プロジェクトは最大25人月規模まで拡大し、体制は次のとおりです。

• プロジェクトマネージャー 1名
• BrSE 2名
• テックリード 1名
• 開発者 16名
• テスター 5名

プロジェクトは1年以上継続し、現在も拡大中です。

成果

システムは安定稼働に至りました。オフショアチームが5名から25名へ拡大する一方で、お客さまは社内の技術リソースを他の戦略的プロジェクトに振り向けられるようになりました。

AI契約書レビューツールの事例を見る

導入事例：AIによるKYCプロセスの高速化

背景

ある金融系企業は、精度とコンプライアンス要件を維持しながら、KYCプロセスにおける書類確認を自動化する必要がありました。

BAPのソリューション

次の技術を組み合わせたパイプラインを構築しました。

• OCR
• LLM
• Azure AI Document Intelligence
• FastDoc
• GPT

期間と成果

PoCは約2〜3週間で実施しました。BAPが公表しているデータによると、本ソリューションにより確認作業の時間を60%削減しています。

AI×KYCの事例を見る

なぜ日本企業がBAPを選ぶのか

導入実績

BAPは、100社以上のお客さまに対し220件以上のプロジェクトを完了しています。BAPの開発実績はこちら

500名以上のエンジニア体制

小規模PoCから長期的な開発チームまで対応できるリソースを備え、フェーズに応じて人員を拡大できます。

日本企業向けの豊富な経験

BAPの開発業務の大半は日本のお客さま向けです。日本語対応のPM・BrSEチームにより、要件、進捗、リスクについてプロジェクト全体を通じて日本語でやり取りいただけます。

日本の窓口とベトナムの開発チーム

お客さまに近い距離でのコミュニケーション・マネジメントと、ベトナムの開発力を組み合わせます。このモデルにより、レスポンス速度を保ちながらリソースを最適化できます。

技術出身のマネジメント

BAPの管理職の多くはエンジニア出身であり、要件のすり合わせや技術的な意思決定をより直接的に進められます。

ISO 9001およびISO 27001

取得済みのISO規格に基づく品質マネジメントおよび情報セキュリティマネジメント体制を運用しています。

3つの提供モデル

次の中からお選びいただけます。

• オフショア：日本語対応のPM／BrSEとベトナムのエンジニアチーム
• ハイブリッド：日本側の窓口・要員とベトナムチームの連携
• オンサイト：お客さまのオフィス近隣または社内での常駐対応

セキュリティとAIガバナンス

データはモデルの学習に使われますか

BAPは、プロジェクトごとの要件とモデル提供事業者のポリシーに沿ってデータの取り扱い方針を設計します。お客さまのデータを、合意した範囲を超えて学習目的に利用することはありません。

導入前に、次の項目を合意します。

• 処理を許可するデータの種類
• 保存先のリージョン
• データの保持期間
• API・モデルのポリシー
• データの利用権限
• データ削除の条件

アクセス権限はどのように管理しますか

システムに応じて、次の仕組みを適用できます。

• ロールベースアクセス制御（RBAC）
• シングルサインオン（SSO）
• 多要素認証（MFA）
• 部門別・文書別の権限設定
• 通信時および保存時の暗号化
• 監査ログ
• 開発・ステージング・本番環境の分離
• 最小権限の原則

具体的な設計は、お客さまのセキュリティ要件を評価したうえで決定します。

プロンプトやユーザーデータは保存されますか

プロンプトの保存可否は、監視の目的、監査要件、プロジェクトのデータポリシーによって異なります。

次のような設定が可能です。

• 機微な内容を保存しない
• 個人情報のマスキングまたは除去
• メタデータのみを保存
• 保持期間の制限
• ログへのアクセス権限設定
• スケジュールに基づくデータ削除
• お客さま管理下の環境での保存

ハルシネーションはどのように抑制しますか

複数の対策を組み合わせます。

• 承認済みデータソースからのRAG
• 出典の明示
• 回答範囲の制限
• ビジネスルールの適用
• 形式および事実のチェック
• 信頼度しきい値の設定
• 根拠が不足する場合の回答拒否
• ヒューマンレビュー
• 実務に即した検証用質問セット
• 誤答の追跡と分析

ハルシネーションを完全に排除できる手法は存在しません。そのため、業務ごとのリスクレベルに応じたシステム設計が不可欠です。

人による承認は組み込めますか

重要な操作については、human-in-the-loopの設計が可能です。

AIが提案を作成し、次の操作の前に人が承認する構成にできます。

• 社外への情報送信
• 取引の実行
• 重要データの変更
• 法務・財務上の判断
• データの削除または更新
• リスクを伴う操作の実行

出力品質はどのように検証しますか

実際の業務シナリオに基づく評価データセットをお客さまとともに作成し、次の指標を測定します。

• 正確性
• 関連性
• 網羅性
• 根拠の有無
• 正しい出典を示せているか
• 適切に回答を拒否できた割合
• タスク完了率
• レスポンス速度
• タスクあたりのコスト

誤りのあったケースは分析し、データ、リトリーバル、プロンプト、ビジネスルール、モデルの調整に反映します。

クラウドとプライベート環境のどちらで稼働しますか

クラウド、プライベートクラウド、お客さま管理環境、ハイブリッド構成のいずれも設計可能です。判断材料は次のとおりです。

• データの機密度
• 既存システム
• コンプライアンス要件
• 運用体制
• ご予算
• 採用するLLM

ソースコードとデータの所有権はどうなりますか

ソースコード、データ、ドキュメント、カスタム開発した構成要素の権利は契約で定めます。

原則は次のとおりです。

• お客さまのデータの権利はお客さまに帰属します
• BAPは契約範囲を超えてデータを利用しません
• 個別開発したソースコードの権利は明確に取り決めます
• オープンソースライブラリや第三者サービスは各ライセンスに従います
• BAP既存のコンポーネントやフレームワークを利用する場合は個別に明記します

よくあるご質問

AIエージェント開発の費用はどのくらいですか

範囲とデータが明確な小規模PoCであれば、100万円程度から開始できます。正式な費用は、ユースケース、統合内容、データ、セキュリティ要件、検収条件によって決まります。

PoCにはどのくらいの期間がかかりますか

通常は2〜4週間程度です。データが未整備の場合や、複数システムとの統合が必要な場合は追加の期間が必要になることがあります。

日本語の文書を扱えますか

可能です。日本語、英語、ベトナム語、韓国語の文書を用いたソリューションを構築できます。実際の精度は、PoC段階でお客さまの代表的なデータセットを用いて評価する必要があります。

どのLLMに対応していますか

プロジェクト要件に適した商用モデルまたはオープンソースモデルに対応します。選定は、精度、セキュリティ、コスト、速度、対応言語、導入環境を踏まえて行います。

すべてのユースケースに同一のモデルを前提とすることはありません。

既存の古いシステムとも連携できますか

API、データベース、その他のデータ連携手段があれば可能です。APIを持たないレガシーシステムの場合は、統合レイヤーの構築、データ同期、段階的なモダナイゼーションなどの方式を検討します。

機密データはどのように保護しますか

開発前に、データフロー、権限設計、暗号化、ログ、保持期間、導入環境、モデル提供事業者のポリシーを整理します。具体的な方針は、設計書および契約書でお客さまと合意します。

PoCが成功した後の次のステップは何ですか

合意済みの基準に沿ってPoCを評価します。基準を満たした場合、アーキテクチャ、統合範囲、セキュリティ、テスト、運用、体制、費用、スケジュールを含む本番化計画を策定します。

導入後の運用支援はありますか

あります。モニタリング、統合部分の保守、ナレッジベースの更新、品質評価、コスト最適化、システム改善をご支援します。

プロジェクトチームはどのような構成ですか

規模に応じて、次のメンバーで構成します。

• プロジェクトマネージャー
• BrSE
• AI／MLエンジニア
• データエンジニア
• バックエンド／フロントエンド開発者
• クラウド／DevOpsエンジニア
• QAエンジニア
• セキュリティ専門家
• UI／UXデザイナー

小さな予算から始められますか

可能です。BAPでは、範囲が明確で、データが揃っており、測定基準が具体的なユースケースから着手することを推奨しています。実現性を確認したうえで、段階的に拡大いただけます。

無料30分のAI Discovery Sessionのお申し込み

セッションでは、お客さまとともに次の内容を整理します。

• 解決すべき課題の明確化
• 有望なユースケースの特定
• 必要となるデータの評価
• 統合可能性の確認
• リスクの洗い出し
• PoC範囲のご提案
• 評価基準の合意
• 範囲とデータが許す場合は早期デモのご用意

お問い合わせ：sales@bap.jp