機械学習によるデータ分析、人の作業を代行するAIエージェント構築、MCP連携により、既存の業務プロセスに自然に溶け込むソリューションを提供します。
提供サービス・技術
1機械学習によるデータ分析
業務データを機械学習で分析し、需要予測・異常検知・傾向分析に活用。生産・在庫・設備データ等の予測モデル構築やダッシュボード化を支援します。
2ローカルLLM
オンプレ・自社サーバーで動くLLMの導入を支援。データを外部に送らず機密業務にも安心。Llama・Gemma等の環境構築やチューニングに対応します。
3RAGシステム
社内文書を元にAIが正確に回答するRAGシステム。ベクトルDBで意味検索し、根拠付きでハルシネーションを抑制。PDF・Excel等に対応し、ナレッジの検索・活用を効率化します。
4AIエージェント
業務に合わせて自律的に動くAIエージェントを構築。ツール呼び出し・ワークフロー連携を実現し、問い合わせ対応やレポート作成の自動化を支援します。
5MCPサーバー
外部プログラムとLLMを連携させるMCPの設計・実装を支援。Slack・Google・DB等をMCPサーバー化し、AIがツールを呼び出して業務を実行できる基盤を構築します。
6OSS活用・環境構築
Dify・Claude Code等を活用した生成AIの環境構築を支援。コストを抑えつつ、オンプレ・クラウドに合わせた導入から運用までサポートします。
AI活用事例
当社が実際に取り組んできたAI活用の具体例をご紹介します。
類似図面・仕様の検索
社内ナレッジへの質問応答
ホームページ・社内システムの内製化
設備の異常検知・予測
手書き作業報告書のデジタル化
プレゼン・報告資料の自動作成
開発の流れ（PoCの例）
AIシステム開発では、まず小規模な「PoC（概念実証）」から始めることを推奨しています。
PoCで実現可能性を早期に検証することで、投資対効果を見極めてから本格導入に進めます。
ヒアリング・課題整理
お客様の業務課題・AI活用の目的をエンジニアが直接ヒアリング。「AIで何ができるか」を一緒に整理し、PoC対象となる業務・データを絞り込みます。
PoC企画・データ確認
活用するデータの種類・量・品質を確認し、PoCの目標・評価指標・スケジュールを策定します。「どうなったら成功か」を事前に合意することが重要です。
PoC開発・検証
当社の強み小規模なプロトタイプを短期間で構築し、実データで精度・効果を検証。デモを見ていただきながらフィードバックを反映し、方向性を素早く確認します。
評価・判定
PoCの結果を評価指標に基づいて判定。本開発に進むか、アプローチを修正するかをお客様と一緒に判断します。判定結果がどちらでも、次の一手が明確になります。
本開発・導入
PoC成果をもとに本番システムとして設計・開発。既存の業務フローへの組み込みから、導入後の保守・運用サポートまで一貫して対応します。