AIアプリケーション開発

生成AIを組み込んだチャットボット、社内文書を根拠に答えるRAG、業務を手伝うAIアシスタントなどを開発します。PoCで効果を確かめてから、既存システムへの組み込みと運用まで支援します。

こんな課題に対応します

  • 問い合わせ対応をチャットボットで自動化したい
  • 社内のマニュアルや規程を、聞けば答えてくれる仕組みにしたい
  • 文章の作成・要約・分類といった定型作業をAIに任せたい
  • 生成AIを試してみたいが、業務でどう使えるか分からない

開発できるもの

チャットボット

Webサイトや社内ツール、Slackなどに組み込む対話型のボットです。よくある質問への回答から、問い合わせ内容の振り分け、担当者への引き継ぎまでを設計します。

RAG(検索拡張生成)

社内文書・マニュアル・過去の問い合わせ履歴などを検索し、その内容を根拠にAIが回答する仕組みです。回答の出典を示せるので、AIの回答をそのまま信じてよいかを利用者が確かめられます。

AIアシスタント

既存の業務システムにAIを組み込み、文章の下書き・要約・推敲・分類などを手伝う機能です。AIの出力はそのまま反映せず、人が確認してから確定する流れにすることで、誤りが業務に混ざるのを防ぎます。

技術スタック

OpenAI・Anthropic(Claude)・Google(Gemini)などの大規模言語モデルを、用途とコストに応じて選定します。ベクトル検索や全文検索を組み合わせたRAGの構築、既存のWebシステム(PHP / Symfony、Next.jsなど)への組み込みに対応します。

安全に使うための配慮

入力する情報の扱い(学習に使われない設定、個人情報のマスキング)、回答の誤りへの備え(出典の提示、人による確認)、利用量とコストの監視を、設計の段階から組み込みます。

こんな方におすすめです

  • 生成AIを業務に取り入れたいが、何から始めればよいか分からない
  • 社内に蓄積された文書を活用したい
  • 小さく試して効果を確かめてから本格導入したい
  • 既存のシステムにAIの機能を追加したい

導入の流れ

  1. STEP 01

    ヒアリング

    AIに任せたい業務と、使えるデータ(文書・履歴など)を伺います。

  2. STEP 02

    PoC(試作)

    小さな範囲で試作し、回答の精度や効果を実際のデータで確かめます。

  3. STEP 03

    設計・開発

    PoCの結果をもとに、モデルの選定・データの整備・画面や既存システムへの組み込みを行います。

  4. STEP 04

    評価・リリース

    回答の品質を評価し、誤りへの備えを確認したうえでリリースします。

  5. STEP 05

    運用・改善

    利用状況とコストを見ながら、データの追加やプロンプトの改善を続けます。

まずPoCで効果を確かめるので、本格導入するかどうかは結果を見てから判断できます。

「AIで何ができるか」を一緒に考える段階からご相談いただけます。お気軽にご連絡ください。

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