生成AI（LLM）活用開発
社内利用（ナレッジ検索／文書作成支援）・顧客向け（問い合わせ一次対応）など、目的に合わせて設計します。
概要
結論（まずここだけ）
- AIは“導入”ではなく“業務で使える運用”までが成果です。
- RAG（社内文書検索）やAIチャットボット、AIエージェントを業務フローに統合します。
- 精度・権限・ログ・改善ループまで含めて設計し、PoC止まりを防ぎます。
このような方に
- 社内情報が散在し、同じ質問対応が繰り返されている
- 問い合わせ対応・一次受付を自動化したい
- 文章業務（要約・議事録・レビュー等）の負荷を下げたい
- 機密情報を扱うため、セキュアな構成が必須
提供物（例）
- 要件整理・KPI設計
- RAG設計（文書整備／検索品質設計）
- プロトタイプ（PoC）
- 本番実装（権限・ログ・監視）
- 運用改善（ログ分析→改善）
品質を担保する設計
- 評価指標（KPI）を先に決める：一次解決率、削減工数、作成時間短縮など
- ガードレール設計：回答範囲の制御、禁止事項、誤回答時のエスカレーション
- ログと改善ループ：質問ログ→FAQ整備→文書更新→プロンプト改善
- 権限設計：部署別・役職別のアクセス制御（必要最小限）
- セキュリティ前提：機密・個人情報の取り扱い、保存方針、監査ログ
開発の進め方
- ヒアリング／業務整理
対象業務、利用者、データ所在、成功条件を整理 - 設計（要件・UX）
画面、導線、回答ポリシー、権限、ログ、監視を設計 - PoC（最小検証）
短期で“業務で使えるか”を検証（精度だけを見ない） - 本番実装
性能・セキュリティ・運用を含めて本番化 - 運用改善
ログを見て改善。品質を育てます
よくある質問
生成AIはどれを使いますか？
利用目的・セキュリティ要件・コスト・精度を踏まえ、最適な構成を提案します。特定ツールありきではありません。
PoCで終わらせたくありません。
最初から本番運用を見据え、KPI・更新フロー・ログ・責任分界点まで含めて設計します。
機密情報の扱いが心配です。
権限・ログ・データ取り扱いルールを含め、運用設計で事故リスクを下げます。
運用で成果を出すための考え方
同じ技術でも、要件の置き方と運用設計で成果は変わります。当社は「誰が使い、どの判断を助け、どの指標を改善するか」を先に明確化し、運用で改善できる設計を優先します。
主題の明確化（SEO/AIO/GEO）
ページの冒頭で結論と対象を明示し、FAQ・構造化データで意味付けを補強。人にも機械にも“理解しやすい情報設計”を徹底します。
品質の定義（KPI）
精度・速度・運用工数・一次解決率など、目的に沿った指標を設定し、改善の優先順位を作ります。
体制と責任分界
お客様側で担う範囲／当社が担う範囲を明確化し、属人化や放置を防ぎます。