伴走型での生成AI機能開発サービス

Build faster together.

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生成AIを活用した新機能開発や新サービス開発について、こんなお悩みを抱えていませんか？

「新規事業の検討や業務効率化など、ビジネスサイドの進展が早く、それに伴い開発サイドも新たな検証項目が頻繁に発生する」

「様々な箇所でAI機能の導入が検討され、まとまった大きな粒度ではなく、小さな検証や開発がたくさん存在する」

「技術のアップデートが早く、現状の開発メンバーのみで、最新の情報をキャッチアップしながらの検証と開発を行うのが困難」

3つのサービスメニュー

上記の課題を解決するため、中長期の伴走支援である「ラボ型AI開発」、ワンショットでのご要望に応えるための「プロトタイプ作成」、「スポット分析」といった開発支援サービスを提供しています。

ラボ型生成AI機能開発

概要

アイデア検討、技術検証、ビジネス検証の一連のサービスを、お客様のビジョンを共有して、事業目線を持ちつつ専属の担当者が伴走します

費用例

40万／月（週次定例）〜

アウトプット

定期ディスカッション+スポット分析+プロトタイプ作成をアジャイルで実施

プロトタイプ作成

概要

UIを持つプロトタイプを費用を抑えてスピーディに構築・提供することで、早期でのビジネス検証（ユーザー検証）を可能にします

費用例

20万／回（2W程度作業）〜

アウトプット

Pythonコード（streamlit、flask）、必要に応じてクラウドでの利用環境の提供

スポット分析

概要

ビジネス領域での豊富なAI活用の経験を活かし、最新技術に関する迅速な検証から、多様なお客様データの分析まで幅広く実施します

費用例

15万／回（1W程度作業）〜

アウトプット

Pythonコード（jupyter notebook形式）、分析レポート　など

ラボ型生成AI機能開発

従来は、目玉となる1つのAI機能を、極力失敗を避け、時間をかけてステップバイステップで検証を進めていくのが普通でした。

しかし、「AIファースト」な事業オペレーションが事業存続の死活問題となってきている現在、1つの目玉機能で勝負するのではなく、事業の中でのあらゆる箇所でのAI活用が必須となってきています。

特に、汎用性の高い機能開発が可能になったchatGPT等の生成AIが登場して以降、この流れは顕著です。

そこで弊社では、中長期の伴走を想定したラボ型開発のスタイルを取ることで、大小様々な新機能の開発・検証をクイックに実施し、取捨選択することで、新規事業や既存事業の改善につながる新機能をいち早く形にしていきます。

サービス利用時の開発のイメージ

お客様の既存の開発ラインと、弊社の技術検証／開発ラインがシームレスに融合することで、新規ビジネスを推進するための開発を強力にサポートします。

支援の特徴

特徴 ❶　コードベースでの迅速な具体化

ビジネス拡大へ向けたボトルネックの1つは、アイデアはあるが、それを具体的に実装可能な要件に落とし込めず、本来開発を加速できるはずの外部リソース等を活用できないことです。

週次でのディスカッション、ノートブック形式でのクイックな実装結果の共有を通して、コードベースでアイデアを形にしていきます。

特徴 ❷　スムーズなビジネス検証の実現

LLM等の登場により、AI機能開発のボトルネックは、機能の技術検証よりも、ビジネス検証とのシームレスな連携になってきています。

そのボトルネックを改善するため、技術検証フェーズだけで滞留せず、「MVP開発（簡易UI付きアプリやWEBアプリ等）」、「APIの提供」を通して、ビジネス検証フェーズとプロダクト導入を迅速化します。

メリット

初期コスト開発リスクの低減

短期間でのプロトタイプ開発により、長期的な開発プロセスに比べて初期コストを大幅削減し、開発リスクを低減できます

市場投入までの時間短縮

新しいアイデアを迅速にプロトタイプ化。高速で検証サイクルを回すことで、市場投入までの時間を大幅に短縮します

適切なAI技術の活用

AIの実装方法は、古典的な手法から最新手法まで幅広い手法が存在します。プロの視点で無駄を省き、適材適所で活用します

ラボ型生成AI機能開発の事例

アレルギー対応サービスを提供するスタートアップ企業様

機械学習技術(LLM)を活用した画像判定や商品情報読み取りの自動化を始め、現状業務の省力化、新サービスの開発などを、伴走型で長期的に支援

技術リサーチサービスを展開するベンチャー企業様

事業のスケールアップを加速するため、機械学習を用いたレコメンドの構築、大規模文章データの可視化、その他プロトタイプの構築支援などを伴走型で長期的に支援

プロトタイプ開発（事例・デモ）

大規模言語モデルを活用した次世代型AI-OCR

chatGPTのAPIと、Pythonでの高速フロントエンド開発が可能なStreamlitで構築したAI-OCRアプリ
不定型フォーマットのドキュメント画像から自由度高く様々な情報の抽出が可能
請求書やエクセルで作成された定型のドキュメント画像だけでなく、wordなどで作成された不定型のドキュメント画像や、スマートフォンのカメラで撮影した画像など、幅広いドキュメント画像に対して、精度が高いテキスト情報の抽出が可能
大量のドキュメント画像の一括アップロードなどのWebUI機能の開発、APIによる既存システムとの連携などのカスタマイズ開発が可能