やっていること

「AIを業務で使えるようにする」 ——企画から実装まで、データエンジニアが一緒にやります。

「AIを導入したい」と思っても、何から手をつければいいかわからない。PoCはやったけど本番には進んでいない。そもそもAIに渡せるデータが整っていない。こういった状況を、一つずつ解決していきます。

こういう場面で使えます

社内に蓄積されたドキュメント、マニュアル、議事録、報告書。これらをAIが参照できるようにして、 「社内のことは社内AIに聞けばわかる」 という状態を作ります。

具体的には、社内データをデータベースに整理し、RAG（検索拡張生成）の仕組みでAIに繋ぎます。AIが社内情報を「知っていたかのように」回答してくれるようになります。

毎月の報告書作成、データの集計と分析、メールの分類、問い合わせの一次回答——こういった定型的な業務をAIで自動化します。

完全自動化だけでなく、 「AIが下書きを作って、人間が確認・修正する」 という半自動化も得意です。

「AIで何かしたいけど、何をすればいいかわからない」という状態でも大丈夫です。業務の流れを一緒に棚卸しして、AIが効く場所を特定します。費用対効果の高いところから小さく始めます。

AI活用がうまくいかない原因の多くは、 AIの問題ではなくデータの問題 です。データが整理されていない、必要なデータがデジタル化されていない、データの品質が低い。

自分たちはデータ基盤構築が本業なので、データの整備からAI活用まで一貫してやれます。「データを整える → AIに渡す → 業務で使う」を一気通貫で対応します。

「PoCでは動いたけど、本番では使えなかった」——よくある話です。自分たちは最初から本番運用を見据えて設計します。検証段階から、本番に移行できるアーキテクチャで作ります。

Claude、GPT、Gemini、オープンソースのモデル——特定の技術に縛られず、 お客様の課題に合ったものを選びます。 AIの選定より、業務課題の理解のほうが大事だと考えています。

大丈夫です。自分たちが入って一緒に作ります。運用に必要な知識もお伝えします。

PoCであれば数十万円〜、本番実装は規模によって異なります。まずはヒアリングで内容を整理してから、お見積りします。

むしろ、そこからやるのが自分たちの仕事です。データの整備と並行してAI活用の設計を進めることもできます。