SOLUTION
業務システムへのAI機能追加
既存の業務システムに、検索・下書き・分類・検知などの生成AI機能を追加。単独の試作ではなく、本番業務に載る形で設計します。
AUDIENCE
誰向けのサービスか
すでに業務システムやSaaSを運用しており、その上に生成AI機能を載せたい事業責任者・情報システム担当向けです。
CHALLENGE
よくある課題
- ChatGPT単体利用が広がり、業務データと分断している
- どの機能にAIを載せるべきか判断できない
- 精度・責任分界・監査が不安
- PoCはできたが本番の権限・ログがない
- 既存UIへの組み込み方がわからない
SCOPE
解決できる業務
- 既存画面へのAIアシスト追加
- 分類・抽出・下書き生成
- 社内データ連携（RAG）
- 人間の確認ステップを含むワークフロー設計
- ログ・評価・改善の仕組み
FEATURES
開発可能な機能
- LLM API統合
- RAG連携
- 承認前プレビュー
- 利用ログ
- プロンプト・モデル設定の管理
- 既存APIとの接続
BEFORE / AFTER
導入前後の業務イメージ
追加前
手作業の転記・要約
ツールが分断
監査しづらい
追加後
業務画面内で支援
確認ステップ付き
ログが残る
PROCESS
SHINJIDAIの進め方
- 01
ヒアリング
現場の業務・データ・制約を整理し、効果の出やすい範囲を切り出します。
- 02
要件定義・設計
画面・権限・データ項目・連携範囲を文書化し、社内稟議に使える形にまとめます。
- 03
開発・検証
段階的に実装し、現場ユーザーで検証しながら本番品質へ近づけます。
- 04
本番・定着
移行・権限設計・操作説明を含め、運用に乗るまで伴走します。
TIMELINE & COST
開発期間・費用を左右する条件
対象業務を1つに絞れば、検証を比較的短期間で開始できます。本番接続・権限・ログまで含める期間は要件により変動します。
費用を左右しやすい条件
- 既存システムへの接続難度
- 必要精度と人間レビューの設計
- 利用量（トークン）の見込み
- セキュリティ・監査要件
- 対応言語・帳票の複雑さ
金額ありきではなく、工数削減・ミス低減・定着など投資対効果の高い順番で段階導入する進め方をご提案します。
PITFALLS
失敗しやすいポイント
- AI単体のデモで終わり、業務フローに載らない
- 自動確定にして誤りの責任分界が曖昧
- ログがなく改善できない
- 「安く早く」だけを目的にして品質が担保されない
FAQ
よくあるご質問
APIや拡張ポイントがある場合は検討できます。無い場合は周辺ツールとして接続する設計もあります。
リスクの高い処理は人間の確認を残す設計を推奨します。自動化の範囲は業務影響を見て決めます。
CONTACT
業務システムへのAI機能追加を相談する
既存システムの構成と載せたい機能を共有いただければ、実現方式の見立てから整理します。