(日本語) 日本法人を持つベトナムのAI開発会社BAP|生成AI・RAG・AIエージェント

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ベトナム発 × 日本法人 × 生成AI開発

日本法人を持つベトナム発のAI開発会社、BAP

BAPは、日本法人「株式会社BAP SoLution Japan」を持つベトナム発のAI開発会社です。ベトナム法人BAP IT JSCが開発を担当し、日本法人が日本企業との契約・窓口を担当します。

BAPが提供するのは、生成AIアプリ、RAG(社内文書を根拠にした回答基盤)、AIエージェントの設計・開発です。世界各国のお客様に対応していますが、なかでも日本市場を重視しており、日本のスタートアップや中小企業から大手企業まで、企業規模や開発フェーズに応じた支援を提供しています。

日本語で要件を整理するPM/BrSEが打ち合わせとドキュメントを担当するため、英語での仕様調整は必須ではありません。2〜4週間の小さなPoCで実現性を確かめ、そのまま本番開発と運用改善まで同じ体制で継続できます。まずは30分の無料相談で、ユースケースと評価基準を一緒に整理してください。

対応領域:生成AIアプリ/RAG構築/AIエージェント開発/AI PoC/本番開発/運用保守

ベトナムの開発力と日本法人による顧客支援

BAPは、ベトナム法人BAP IT JSCと日本法人 株式会社BAP Solution Japanの二層構造で日本企業を支援します。日本法人が契約・窓口・要件整理を担当し、ベトナム法人がAIエンジニアリングと開発・品質保証を担当します。

日本企業がベトナムのAI開発会社に発注する際、最も不安が残るのは「契約相手が日本にいるか」「日本語で仕様を詰められるか」「トラブル時に誰が対応するか」の3点です。BAPはこの3点を組織構造で解決しています。日本法人 株式会社BAP Solution Japanは東京と大阪に拠点を持ち、契約、見積、要件のすり合わせ、進捗報告といった顧客接点を担当します。ベトナム側の開発拠点はダナン本社を中心にフエ・ホーチミン・ハノイに広がり、AIエンジニア、開発者、QAが実装と検証を担当します。

役割分担

  • PM(プロジェクトマネージャー):スコープ、スケジュール、コスト、リスクの管理と、日本側関係者への報告。
  • BrSE(ブリッジSE):日本語の業務要件をベトナム側の技術仕様へ翻訳し、認識差を埋める。
  • AIエンジニア:LLM選定、プロンプト設計、RAGの検索精度改善、エージェントのツール連携設計。
  • 開発者:バックエンドAPI、フロントエンド/チャットUI、既存システム連携の実装。
  • QA:機能テストに加え、AI特有の出力品質評価(正答率・根拠提示・想定外入力)の検証。

コミュニケーション方法

定例会議、議事録、要件定義書、進捗レポートは日本語で行います。開発チーム内部の作業言語や、Slack・Teams・Backlog等どのツールに合わせるかは案件ごとに調整します。

会社情報

BAPの法人情報(出典:会社概要お問い合わせ
日本法人名株式会社BAP Solution Japan
ベトナム法人名BAP IT JSC
代表者代表取締役会長 ダオ ゴック タン
設立2016年3月1日(BAPグループ)
資本金日本:15,000,000円/ベトナム:100,000,000円
東京オフィス〒103-0025 東京都中央区日本橋茅場町3-10-2 SKKビル8階

TEL (+81) 03-6280-4268

大阪オフィス〒541-0053 大阪府大阪市中央区本町4-2-12 野村不動産本町ビル9F-33
ベトナム本社BAPビル 180-182-184 Nguyen Tri Phuong通り、Thanh Khe区、ダナン市
ベトナム拠点フエ、ホーチミン、ハノイ
従業員数500名
認証ISO 9001:2015(品質)/ISO 27001(情報セキュリティ)
事業内容ソフトウェア開発/AIソリューション/DX支援/SaaS/IT コンサルティング
問い合わせ案件相談:sales@bap.jp/一般:service@bap.jp/フォーム:bap-software.net/contact/

日本企業のAI開発を支援できる理由

BAPは2016年からAIソリューションの開発に取り組み、さまざまな分野でのプロジェクト経験を通じて、生成AI、RAG、AIエージェント、既存業務システムへのAI統合に関する専門性を蓄積してきました。AI開発チームには、Deep Learning、Machine Learning、TensorFlow、IBM Data Scienceなどの専門プログラムを修了したエンジニアが在籍しています。こうした実務経験に加え、日本語対応のPM/BrSE体制と、PoCから本番開発・運用改善まで一貫して支援できる開発体制により、日本企業の業務・技術・セキュリティ要件に応じたAI導入を支援します。

1

技術がわかるPM/BrSEが日本語で要件を整理する

AI案件は「何を作るか」より「何を成功と見なすか」が曖昧なまま始まりがちです。BAPのPMとBrSEが、日本語の業務要件を技術仕様と評価指標に翻訳し、ベトナム側の実装チームへ引き渡します。

根拠:AI契約審査プラットフォーム事例では、PM 1名・BrSE 2名を含む体制で1年以上の継続開発を実施(事例)。

2

2〜4週間の小さなPoCで先に確かめる

いきなり大規模開発に進まず、限定したデータと限定したユースケースで実現性・精度・コストを検証します。想定した精度に届かない場合は、方式変更か中止かを早い段階で判断できます。

根拠:AI PoCの標準期間は2〜4週間(AI開発サービス)。文書自動化事例ではPoC期間2〜3週間(事例)。

3

PoCで終わらせず本番運用まで支援する

BAPの開発プロセスは、要件定義 → PoC(小規模検証) → 本番設計 → 本番開発 → 運用・改善の5段階です。PoCを担当したメンバーがそのまま本番設計に入るため、検証で得た知見が引き継がれます。

根拠:5段階の開発プロセスを公開(AI開発サービス)。

4

オフショア・ハイブリッド・オンサイトを選べる

全工程をベトナムで行うオフショア型、日本側にPM/BrSEを置くハイブリッド型、日本国内で常駐するオンサイト型に対応します。機密度やコミュニケーション頻度に応じて選択できます。

5

成果が出た領域にチームを増員できる

PoCで有効性が確認できたら、同じプロジェクト内で開発者・QAを追加し、開発速度を上げられます。逆に運用フェーズでは体制を絞ることも可能です。

根拠:AI契約審査プラットフォーム事例では、5名で開始したチームを最大25名/月まで拡大(事例)。

6

品質と情報セキュリティを第三者認証で担保する

BAPはISO 9001(品質マネジメント)とISO 27001(情報セキュリティマネジメント)を取得しています。プロジェクト個別のセキュリティ要件は、契約時にNDAと個別のセキュリティ要件定義で対応します。

根拠:会社概要に認証を記載。

BAPが提供するAI開発サービス

BAPは、ユースケースの整理(AI Discovery)から、2〜4週間のPoC、RAG構築、AIエージェント開発、本番開発、運用保守までを6つのサービスとして提供しています。

BAPのAI開発サービス一覧(対象企業と主な成果物)
サービス対象企業主な成果物
AI Discoveryユースケースが未確定ユースケース一覧・優先順位・ロードマップ
AI PoC短期間で検証したい2〜4週間のプロトタイプ・評価レポート
RAG開発社内文書を活用したい根拠付き回答・権限管理・検索基盤
AIエージェント開発業務を自動化したいツール連携・業務フロー・承認機能
Production DevelopmentPoCを本番化したい本番システム・既存システム連携
AI Managed Service継続運用したい監視・評価・保守・改善

RAG開発でBAPが扱う範囲

RAGは、社内のマニュアル・規程・仕様書・議事録などを検索し、その内容を根拠として回答を生成する仕組みです。BAPは、文書の前処理とチャンク分割、検索精度のチューニング、回答への出典表示、部署や役職に応じたアクセス制御までを設計対象とします。公式サイトでは「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」として提供範囲を公開しています(AI開発サービス)。

AIエージェント開発でBAPが扱う範囲

AIエージェントは、複数のツールやデータソースを使い分けて自律的にタスクを進める仕組みです。BAPは、業務フローの分解、外部システムとのツール連携、実行ログの記録、そして人による承認ステップの組み込みを含めて設計します。実運用では「どこまで自動化し、どこから人が承認するか」の線引きが精度と同じくらい重要になるため、この線引きをPoCの段階で決めることを推奨しています。

対応技術

  • LLM/基盤モデル連携、RAG基盤(AI開発サービス
  • バックエンドAPI開発、フロントエンドWeb/チャットUI
  • クラウド・インフラ、認証・セキュリティ
  • 事例で採用実績のある技術:Azure Document Intelligence、GPT-4、LangChain、OCR(文書自動化事例

日本とベトナムが連携する開発体制

BAPの開発体制は、日本企業 → BAP Solution Japan(PM/BrSE/顧客窓口) → BAP Vietnam(AIエンジニア/開発者/QA) → PoC・本番開発・運用改善という流れで構成されます。

日本企業経営層・情報システム部門・DX推進部門・事業部門
BAP Vietnam(BAP IT JSC)AIエンジニア/開発者/QA:モデル選定・RAG構築・実装・出力品質の検証
PoC・本番開発・運用改善2〜4週間のPoC → 本番設計 → 本番開発 → 監視・評価・改善

BAPのAI開発事例

BAPは、AIによる契約書レビュープラットフォームの開発と、AIエージェントによる業務文書の自動処理を公開事例として掲載しています。いずれも顧客名はNDAに基づき非公開です。

事例1:AI契約審査プラットフォームの開発

  • リーガルテック/契約管理
  • 最大25名/月
  • 1年以上・継続中
AI契約審査プラットフォーム開発の概要
顧客の業界契約審査・契約管理のプラットフォーム事業
対象市場日本
課題AI契約審査プラットフォームの構築を目指していたが、社内リソースが不足し、オフショア開発の経験もなかった。
ソリューション契約書を自動解析してリスクを検出する機能、契約条件に応じた条項サジェスト機能、顧客のポリシーに合わせて調整できるルール設定機能を開発。
期間1年以上、継続して機能開発を実施中
チーム規模最大25名/月(PM 1名、BrSE 2名、テックリード 1名、開発者 16名、テスター 5名)。開始時は5名。
成果顧客の期待水準を満たす安定稼働を実現。顧客社内のエンジニアが戦略業務に集中できる状態をつくり、5名から25名へ体制を拡大する長期的なパートナーシップに発展

顧客名はNDAに基づき非公開です。詳細:AI-Powered Contract Review 事例ページ

事例2:AIエージェントによる業務文書の自動処理

  • 業務文書自動化
  • PoC 2〜3週間
  • 処理速度60%向上
AIエージェントによる文書自動処理の概要
顧客の業界顧客名はNDAに基づき非公開
対象市場日本
課題チェックリスト、請求書、製造指示書などの運用文書から、データを自動で処理・抽出する必要があった。手作業による転記はミスと時間の両方が課題。
ソリューションOCRと文脈認識型LLM解析を組み合わせ、非定型フォーマットの文書からも項目を抽出するAIエージェントを構築。
期間PoC期間 2〜3週間
技術Azure Document Intelligence、GPT-4、LangChain、OCR
成果文書処理速度が60%向上。転記ミスの削減を主要目的として設計。

顧客名はNDAに基づき非公開です。詳細:AI Agents for Document Automation 事例ページ

日本企業向けの導入事例を掲載する場合は、顧客の公開許諾と定量成果の確認が必要です。

日本企業の要件に対応するセキュリティとAIガバナンス

BAPはISO 9001とISO 27001を取得しており、プロジェクト個別のデータ取り扱い条件はNDAと契約書で定めます。以下の項目は日本企業の情報システム部門から必ず確認される内容のため、公開前に正式な社内回答を確定してください。

AIガバナンスに関する確認項目と回答
確認項目BAPの回答
顧客データはモデル学習に使われるか

BAPは、お客様のデータを無断でAIモデルの学習に使用しません。外部のLLMサービスを利用する場合は、入力・出力データがモデル学習に使用されない法人向けサービスまたはAPIプランを優先します。

利用するモデル、サービス提供者およびデータ利用方針は、導入前にお客様と確認します。お客様から書面による明確な同意を得た場合を除き、データをモデルの学習やファインチューニングに使用しません。

プロンプトと入力データは保存されるか

プロンプト、入力データおよび出力結果を保存するかどうかは、プロジェクトごとの要件に基づいて設計します。

BAPは、監視、品質評価、障害対応などに必要な情報のみを保存する方針です。保存対象、保存期間、保存リージョン、暗号化方式および削除方法については、お客様と事前に合意します。機密情報については、マスキング、匿名化またはプロンプト内容を保存しない構成も検討できます。

アクセス権限はどう管理するか

BAPは、必要最小限の権限のみを付与する原則に基づいてアクセス制御を設計します。

RAGでは、既存の権限体系に合わせて、ユーザーの部署、役職または権限ごとに参照可能な文書を制限します。お客様の環境に応じて、SSO、Microsoft Entra ID、LDAPなどの認証基盤との連携を検討します。アクセス履歴や権限変更の記録も、要件に応じて保存できます。

ハルシネーションをどう抑えるか

BAPは、ハルシネーションを完全に排除できるとは考えていません。そのため、以下の対策を組み合わせてリスクを低減します。

  • RAGを利用し、承認済みの文書を根拠として回答する
  • 回答に参照元を表示する
  • 十分な根拠がない場合は回答を控える
  • 質問範囲と利用可能なデータを限定する
  • 実際の業務ユースケースに基づく評価データを作成する
  • 重要な業務には人による確認・承認を組み込む

PoC段階で評価指標と合格基準をお客様と合意し、本番移行の可否を判断します。

人による承認は入れられるか

はい、可能です。AIが外部への情報送信、データ更新、取引の実行、業務システムの操作などを行う前に、人が内容を確認・承認する仕組みを設計できます。

AIが自動実行できる範囲と、人による承認が必要な範囲は、要件定義の段階で決定します。AIの提案内容、承認者、承認日時および実行結果を記録することも可能です

出力品質はどう検証するか

BAPは、通常のソフトウェアテストに加え、AIシステムに特化した出力品質評価を行います。お客様の文書、質問および実際の業務シナリオに基づいて評価用データセットを作成します。

ユースケースに応じて、以下の項目を評価します。

  • 回答精度
  • 参照元との整合性
  • 必要な文書を検索できる割合
  • 根拠がない場合に回答を控えられるか
  • 想定外の入力に対する挙動
  • 応答時間と処理コスト
  • 機密情報の保護

モデル、プロンプト、参照データまたは業務ロジックを変更した場合は、品質を再評価します

クラウドと閉域環境の両方に対応できるか

BAPは、パブリッククラウド、お客様が管理するクラウド環境、プライベートクラウド、VPCなど、プロジェクト要件に応じた構成を検討できます。

オンプレミスまたは完全な閉域環境への導入可否は、利用するAIモデル、ハードウェア、性能要件および連携対象システムによって異なります。AI DiscoveryまたはPoCの段階で実現可能性を確認し、適切な構成をご提案します。

データとソースコードの所有権は誰にあるか

お客様から提供されたデータの所有権は、お客様に帰属します。開発したソースコード、成果物および知的財産権の帰属については、契約書で明確に定めます。

オープンソースライブラリ、外部のAIモデルおよびプロジェクト開始前からBAPが保有する資産には、それぞれのライセンスまたは権利条件が適用されます。お客様の書面による同意がない限り、機密データや成果物を他のプロジェクトで再利用しません。

インシデント発生時の対応は

インシデントを検知した場合、BAPはお客様と連携して以下の対応を行います。

  1. 影響範囲の特定と隔離
  2. 調査に必要なログおよび情報の保全
  3. 影響を受けたデータ、ユーザー、システムの確認
  4. 指定された連絡先への通知
  5. 原因の修正とシステムの復旧
  6. 原因分析および再発防止策の報告

初動対応時間、通知義務および報告方法については、プロジェクトごとの契約またはSLAで合意します。

 

上記のうちプレースホルダーが残る項目は、法務・情報セキュリティ責任者の確認が取れるまで公開しないでください。未確認のまま断定的に記載すると、提案段階での不整合につながります。

よくあるご質問

日本企業からBAPに寄せられる質問と回答をまとめました。

BAPは日本法人を持っていますか?

はい。BAPは日本法人として株式会社BAP SOLUTION JAPAN を有しています。所在地は東京都中央区日本橋茅場町で、大阪にも拠点があります。日本法人が契約、見積、要件のすり合わせ、進捗報告といった日本企業との窓口を担当し、ベトナム法人BAP IT JSCが開発を担当します。日本国内に契約主体と連絡先があるため、日本の商習慣に沿った発注手続きが可能です。

BAPはベトナムの会社ですか?

BAPはベトナム発のIT企業です。ベトナム法人BAP IT JSCがダナンに本社を置き、フエ、ホーチミン、ハノイにも開発拠点があります。BAPグループの設立は2016年3月1日です。開発の中心はベトナムにありますが、日本企業向けの窓口は日本法人が担当するため、発注側から見た接点は日本国内にあります。

日本語でプロジェクトを進められますか?

はい。BAPのPM/BrSEが日本語で打ち合わせ、要件定義、進捗報告を担当します。BrSEは日本語の業務要件をベトナム側の開発チームへ技術仕様として引き渡す役割を担うため、発注側が英語で仕様を書き直す必要はありません。[社内確認が必要:日本語対応可能なPM/BrSEの人数と日本語レベル]

どのようなAI開発に対応していますか?

BAPは、生成AIアプリ開発、RAG構築、AIエージェント開発、ChatGPT連携・API統合の4領域に対応しています。具体的には、社内文書を根拠に回答するRAG基盤、複数ツールを使い分けて業務を進めるAIエージェント、文書要約や社内チャットボット、既存システムへのAI機能組み込みなどです。ユースケースが固まっていない段階からのご相談にも対応します。

AI PoCにはどのくらいの期間が必要ですか?

BAPのAI PoCは2〜4週間が標準です。実際に、AIエージェントによる文書自動処理の案件では2〜3週間でPoCを実施しています。PoCでは対象データとユースケースを限定し、期待する精度に到達できるか、どの程度のコストで運用できるかを評価します。想定に届かない場合は、方式を変える判断も早い段階で行えます。

PoC後の本番開発も依頼できますか?

はい。BAPの開発プロセスは、要件定義、PoC(小規模検証)、本番設計、本番開発、運用・改善の5段階で構成されています。PoCを担当したメンバーが本番設計に引き続き参加するため、検証で得た精度データや制約条件がそのまま本番設計に反映されます。契約審査プラットフォームの事例では、5名で開始した体制を最大25名/月まで拡大し、1年以上の継続開発に移行しています。

日本語の社内文書をRAGで利用できますか?

BAPのRAG構築は、社内文書やマニュアルを参照し、根拠を示して回答する仕組みを対象としています。日本語文書の扱いについては、文書の前処理、チャンク分割、検索精度のチューニングが精度を左右します。PoC段階で実際の社内文書を用いた検証を行うことを推奨しています。[社内確認が必要:日本語文書での検証実績と、対応可能なファイル形式(PDF・Word・Excel・スキャン画像等)]

既存システムとの連携は可能ですか?

はい。BAPはバックエンドAPI開発、フロントエンドのWeb/チャットUI、クラウド・インフラ、認証・セキュリティを対応領域としており、既存システムとのAPI統合を前提とした設計が可能です。AIエージェント開発では、ツール連携と業務フローの組み込みを成果物に含みます。既存システムの構成と接続方式は、要件定義の段階で確認します。

機密データはどのように保護されますか?

BAPはISO 9001(品質)とISO 27001(情報セキュリティ)を取得しています。プロジェクト個別のデータ取り扱い条件は、NDAおよび契約書で定めます。データの保存場所、ログの保存期間、学習利用の可否といった条件は、利用するLLMサービスと構成によって異なるため、案件ごとに明示します。

開発費用はどのように決まりますか?

費用は、対象ユースケースの数、必要な体制の職種と人数、期間、既存システム連携の範囲によって決まります。PoCは対象を限定するため、本番開発より小さな予算で実施できます。[社内確認が必要:PoCの標準費用レンジ、ラボ型/請負型の契約形態、月額単価の考え方]

開発チームはどのように構成されますか?

標準的な体制は、日本法人側のPMとBrSE、ベトナム側のテックリード、AIエンジニア、開発者、QAで構成されます。契約審査プラットフォームの事例では、PM 1名、BrSE 2名、テックリード 1名、開発者 16名、テスター 5名の最大25名/月という体制で進行しました。案件の規模と段階に応じて人数を調整します。

運用・保守にも対応できますか?

はい。BAPはAI Managed Serviceとして、監視、評価、保守、改善を提供します。AIシステムは公開後も、利用者の実際の質問に応じて検索精度やプロンプトの調整が必要になります。運用フェーズでは体制を縮小し、改善サイクルを回す形に切り替えることも可能です。

日本企業向けAI Discovery Session

生成AI、RAG、AIエージェントの導入について、BAPのPM/BrSEと30分間無料でご相談いただけます。

ユースケースが固まっていない段階でも構いません。30分のセッションでは、次の項目を一緒に整理します。

  • 解決したい業務課題の特定
  • AIで扱えるユースケースへの分解
  • 必要となるデータと、その所在・形式
  • 技術的な実現可能性の見立て
  • PoCで検証する範囲の切り出し
  • 成功と判断するための評価基準
  • 本番運用へ進む場合の次のステップ

セッション後に提案書の作成をご希望の場合のみ、追加でお打ち合わせを設定します。その場での契約を求めることはありません。

メールでのご相談:sales@bap.jp/お問い合わせフォーム:bap-software.net/contact/