| サービス
新規サービスのアイデアや業務課題を、短期間で動くWebアプリ／MVPとして実装します。
ビジネスの仮説検証と実装を並走させ、0→1の立ち上げをスピーディに推進します。
対応例：検証用アプリ、社内業務ツール、PoCのUI化／API化
OpenAI／Gemini／Claudeなど最新LLMやエージェントを比較検証し、最適な組み合わせで導入。
コードレベルの検証から運用設計まで、実務に耐える品質で定着させます。
対応例：モデル選定、プロンプト／エージェント設計、RAG・検索体験の設計
大量のPDFや数万件規模のデータを扱い、抽出・前処理・構造化して“使える情報”に変換します。
ノートブックでのアドホック分析から、アプリやAPIへの落とし込みまで対応。
対応例：PDF一括処理、項目抽出、正規化・照合、横断検索用データ生成
| 事例
課題：
製品ごとに必要項目の抽出・記載確認が人手依存で、ミスと手間が発生。
アプローチ：
規格書PDFからLLMで必要情報を抽出し、所定フォーマットに自動整形。
→ ラベル作成支援アプリ（MVP→業務導入の道筋）
課題：
企業の環境・CSR情報が散在し、調査の網羅性とスピードが両立しない。
アプローチ：
公開データの収集・統合→LLMで項目抽出→横断検索UIを提供。
→ テーマ別検索・比較の調査支援ツール（データ更新も容易）
課題：
PoCの知見が現場に届かず、学びが蓄積されない。
アプローチ：
ノートブックでの検証→小さなUI付きアプリ化→本番前提の運用設計まで一気通貫。
→ MVPアプリ＋運用仮説（定例レビューで改良を高速化）
“最新を最適に”選び、実務で使えるレベルまで仕上げます。
生成AIを中心に、業務価値（効率化・新規価値創出）につながるところまで実装します。
ディスカッションから要件を素早く言語化し、短期間でMVP／Webアプリに落とし込み。検証と学習を高速に回します。
プロンプト設計・エージェント設計・評価設計まで一連を設計。PoC止まりにせず、業務に“使える形”で定着させます。
OpenAI／Gemini／Claudeなどのモデルや関連ツールを継続検証。ベンダーロックを避けつつ、課題に対して最小コストで最大効果の組み合わせを選びます。
食品表示ラベルOCRや非財務情報の横断検索など、ドメイン知識が求められる領域で実績。業界要件や運用ルールを前提に設計します。
散在する情報や大量PDF／数万件規模データを収集→前処理→構造化へ。ノートブックによるアドホック分析から、アプリ／API化まで一貫対応。
スポット分析→プロトタイプ→MVP→運用の段階設計でリスクを抑制。小さく始め、成果を確認しながら拡張します。