AI DEVELOPMENTAI開発
AI（人工知能）は、業務効率化、コスト削減、新たなビジネス価値の創出において、いまやあらゆる業界で不可欠な技術となっています。ヲタクリエイトでは、LLM（大規模言語モデル）/ 生成AI、機械学習、自然言語処理、画像認識、音声AI、RAG（検索拡張生成）など、お客様の課題に最適なAI技術を選定し、PoCから本番環境への導入・運用まで一貫してサポートいたします。
「社内FAQをAIチャットボットで自動対応したい」「製品の外観検査をAIで自動化したい」「営業資料や議事録の作成をAIに任せたい」。こうした具体的な課題から、「AIで何かできないか？」という漠然としたご相談まで、丁寧にヒアリングし最適な解決策をご提案します。
特に生成AI / LLMの活用では、ChatGPT API等のクラウドAPIからオンプレミス環境でのLLM運用まで、セキュリティ要件に応じた柔軟な導入が可能です。RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ活用や、業務特化型AIエージェントの構築など、最先端の技術でビジネス変革を支援します。
AI DEMOAIチャット体験
実際のAIチャットボットのイメージをお試しください。
OVERVIEWサービス概要
LLM / 生成AI活用
ChatGPT、Claude、Gemini等のLLMを活用したチャットボット、文章生成、要約、翻訳システムを構築。RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジの活用や、業務特化型AIエージェントの開発にも対応します。
機械学習モデル構築
需要予測、異常検知、顧客セグメンテーション、レコメンドエンジンなど、データに基づく予測・分類モデルを構築。お客様のデータに最適なアルゴリズムを選定し、精度の高いモデルを提供します。
自然言語処理（NLP）
テキスト分類、感情分析、固有表現抽出、文書要約など。顧客の声（VOC）の自動分類・分析や、契約書・マニュアルの自動レビューシステムを構築します。
画像認識・物体検出
製品の外観検査（不良品検出）、顔認証、OCR（文字認識）、医療画像解析など。ディープラーニングによる高精度な画像認識モデルを構築し、目視検査の自動化を実現します。
音声AI
音声認識（Speech-to-Text）、音声合成（Text-to-Speech）、話者識別、音声感情分析など。会議の自動文字起こし、コールセンターの音声分析、音声操作インターフェースを実現します。
RAG検索システム
社内ドキュメント、マニュアル、FAQ、議事録などをベクトルデータベースに格納し、LLMと組み合わせた高精度な検索・回答システムを構築。社内ナレッジの活用を劇的に改善します。
SCOPE対応領域
社内DX
チャットボット、文書自動生成、ナレッジ検索、業務自動化
製造業（検品）
外観検査自動化、不良品検出、予知保全
カスタマーサポート
AIチャットボット、問い合わせ自動分類、回答支援
マーケティング
顧客分析、レコメンド、コンテンツ生成、VOC分析
研究・分析
データ分析、論文調査支援、実験データ解析
TECH STACK技術スタック
| 言語 | Python / TypeScript / R |
|---|---|
| ML/DLフレームワーク | PyTorch / TensorFlow / scikit-learn / XGBoost / Hugging Face Transformers |
| LLM / 生成AI | OpenAI API（GPT-4o）/ Anthropic Claude / Google Gemini / Llama / Mistral |
| オーケストレーション | LangChain / LlamaIndex / Semantic Kernel / Dify |
| ベクトルDB | Pinecone / Weaviate / Chroma / pgvector / Qdrant |
| インフラ | AWS（SageMaker, Bedrock）/ Azure（OpenAI Service, ML）/ GCP（Vertex AI） |
| MLOps | MLflow / Weights & Biases / Docker / GitHub Actions |
WORKFLOW開発の流れ
01課題ヒアリング・AI適用可能性の評価
AIで解決したい業務課題をお聞きします。
02データ調査・準備
利用可能なデータと最適なAI手法を選定。
03PoC（概念実証）
小規模に検証し、効果と精度を確認。
04モデル開発・チューニング
API連携・UI構築・セキュリティ対応を実装。
05システム統合・API化
精度評価・負荷テスト・セキュリティ検証。
06本番導入・モニタリング
本番環境デプロイとユーザートレーニング。
USE CASESこんな課題を解決します
社内FAQチャットボットをLLMで構築
課題: 社内の問い合わせ対応に時間を取られ、情シス・総務部門の負担が大きい。FAQページがあるが検索しにくく活用されていない。
アプローチ: 社内マニュアル・FAQをベクトルデータベースに格納し、RAG（検索拡張生成）＋LLMで自然言語による質問応答チャットボットを構築。Slack/Teamsとの連携にも対応します。
成果: 定型的な問い合わせの70〜80%を自動対応し、担当者の負担を大幅削減。従業員は即座に正確な回答を得られるようになります。
製品画像から不良品を自動判定
課題: 製品の外観検査が目視に依存しており、検査員によって判定基準にばらつきがある。人手不足で検査がボトルネックになっている。
アプローチ: 正常品・不良品の画像データでディープラーニングモデルを学習。カメラ映像からリアルタイムで不良品を自動検出するシステムを構築します。
成果: 検査精度の均一化と検査速度の向上。人的コストの削減と、見逃し率の低減を同時に実現します。
顧客の声（VOC）を自動分類・分析
課題: アンケート、レビュー、問い合わせなど、顧客からのフィードバックが大量にあるが、分析に手が回らない。
アプローチ: NLP（自然言語処理）で顧客の声をカテゴリ分類・感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向、頻出する要望・不満をダッシュボードで可視化します。
成果: 顧客インサイトの迅速な把握と、データドリブンな製品改善・サービス改善が可能になります。
営業資料・議事録の自動生成
課題: 営業提案書や会議議事録の作成に多くの時間を費やしている。内容は似通っているが、毎回手作業で作成している。
アプローチ: LLMを活用し、テンプレートと入力情報から営業資料のドラフトを自動生成。会議の音声データから議事録を自動作成するシステムも構築します。
成果: 資料作成時間を大幅に短縮し、営業活動やコア業務に集中できる環境を実現します。
社内ナレッジのRAG検索システム
課題: 社内に蓄積されたドキュメント、マニュアル、議事録が散在しており、必要な情報をすぐに見つけられない。
アプローチ: 社内ドキュメントをベクトル化してデータベースに格納。LLMと連携したRAGシステムにより、自然言語で質問するだけで関連文書と回答を提示するシステムを構築します。
成果: 情報検索の時間を大幅に短縮。ナレッジの属人化を解消し、組織全体の生産性を向上させます。
FAQよくある質問
- AI導入には大量のデータが必要ですか？
- 必ずしも大量データが必要というわけではありません。転移学習やファインチューニングの手法を使えば、少量のデータでも実用的なモデルを構築できます。また、生成AI（LLM）を活用する場合はゼロショットやフューショットで対応可能なケースも多くあります。
- ChatGPT APIとオンプレミスLLM、どちらがいいですか？
- コスト効率と手軽さを重視するならChatGPT API等のクラウドAPI、機密データの社外送信が不可の場合はオンプレミスでのLLM運用をおすすめします。Azure OpenAI ServiceのようにVPN接続可能なサービスもあり、セキュリティと利便性のバランスを取る選択肢もご提案可能です。
- 既存システムへのAI機能の組み込みは可能ですか？
- はい、既存のWebアプリケーション、業務システム、モバイルアプリなどにAI機能をAPI経由で組み込むことが可能です。既存システムを大きく改修せずに、チャットボット、画像認識、レコメンド機能などを追加できます。
- PoC（概念実証）だけの依頼も可能ですか？
- はい、PoCのみのご依頼も承ります。2〜4週間程度でAIの効果を検証し、精度や実現可能性をレポートとしてご提出します。PoCの結果を踏まえて、本番システムへの移行をご判断いただけます。
- AI開発のセキュリティ（データの取り扱い）はどうなっていますか？
- お客様のデータは機密情報として厳格に管理します。NDA（秘密保持契約）の締結、データのアクセス制限、暗号化、開発完了後のデータ消去など、セキュリティポリシーに準拠した対応を行います。必要に応じてオンプレミス環境での開発も可能です。
- AIを導入したいが、何から始めればいいかわかりません
- まずは無料相談にて、業務課題をお聞かせください。AIで解決可能な課題を洗い出し、費用対効果の高い領域を特定した上で、具体的な導入計画をご提案します。「こんなことはAIでできる？」という段階からのご相談も大歓迎です。
- AI開発の費用と期間の目安はどのくらいですか？
- PoCで50万円〜・2〜4週間、本番システムで200万円〜・2〜4ヶ月が目安です。LLMのAPI利用であれば比較的低コスト、カスタムモデルの学習が必要な場合はデータ量や精度要件に応じて変動します。詳細はヒアリング後にご提示いたします。