業務運用のためのカスタム AI

貴社の業務知識、既存ソフトウェア、運用ルールに合わせて AI ワークフローを設計・実装します。モデル、検索、アプリケーションロジックをつなぎ、業務の設定、判断の確認、例外への対応を行えるインターフェースに仕上げます。

AI 応用で業務を改善できる場面

文書、人、ソフトウェアをまたぐ業務をご相談ください。繰り返しの文書取り込み、知識検索、方針の解釈、複数ツールを経由する顧客リクエストなどが対象です。それぞれの工程をつなぎ、承認、例外処理、回答の情報源を利用者が確認できるようにします。

承認済みの業務資料を対象に、アクセス範囲を制御した RAG を構築し、出典と公開制御を備えます。文書やコンプライアンス資料の解析により、原文を確認・後続処理に使える構造化入力へ変換します。

MCP サーバーは、選択した業務ツールを定義済みのインターフェースで公開します。API 連携と複数モデルのオーケストレーションにより、それらをワークフローにつなぎ、権限、利用上限、タスク間の明示的なルーティングを設けます。

状態機械によるルーティングで、進行状況、必要な操作、復旧を追跡します。視覚的な設定、確認キュー、明確な制御により、人の判断が必要なリクエストも含め、担当者が使えるワークフローにします。

データ主権や遅延が重要な場合、ホスト型モデルとプライベート・ローカル配置を比較します。ベアメタル GPU やローカルモデルを、ワークロード、運用費用、お客様が対応できる保守に照らして評価します。

対象は、定義された業務フローと、それを動かすためのソフトウェアです。期間や内容が不定の人員補充、基盤モデルの訓練、法的な認証、生成内容の正確性保証は含みません。データアクセス、連携、継続運用は明示的に合意する必要があります。

利用者、元資料、接続先システム、承認が必要な判断を特定します。アクセス権、データ保存地域、遅延、許容できる誤りを記録します。

成果物：ワークフロー図、依存関係の一覧、合意した制約。

最初のワークフロー、対象外の範囲、動作を示す証拠を選びます。責任分担、成果物、時間単位またはマイルストーン単位の料金を合意します。

成果物：受け入れ基準と取引条件を含む書面のスコープ。

明示的なアプリケーションロジックを通じて、検索、ツール、モデル呼び出しを接続します。通常の利用経路、確認操作、例外状態を一緒に設計します。

成果物：対象範囲の実装とアーキテクチャ決定記録。

合意した事例を使い、回答の根拠、権限、タスクの結果を評価します。引き渡し前に、データ欠落、モデル障害、重複リクエスト、復旧を試します。

成果物：評価結果、既知の制限、復旧手順。

合意したコード、設定、文書を引き渡します。コンテンツの更新、アクセス変更、監視、ワークフローの拡張手順を説明します。

成果物：引き継ぎ一式と、範囲を明確にしたサポートの取り決め。

合意した成果物には、リポジトリ、設定、ワークフロー定義、評価ケース、運用手順書を含みます。認証情報は合意した安全な手順で移管します。外部依存、継続費用、残作業を明示して引き渡します。

AI応用エンジニアリング

まず、業務の流れ、利用者、接続すべきシステムをお聞かせください。初回相談で適合性を確認し、役立つ次の一歩を定めます。