アジャイルの考え方で「やってみないとわからない」を 低リスクで検証
生成AIは「やってみないとわからない」領域が多い技術です。プロンプトの精度、RAG（※1）の性能、業務フローへの適合性など、実際に試してみないと判断できない要素が数多く存在します。最初から正解を決めつけず、仮説→検証→学習のサイクルを高速で回すアジャイル開発の考え方で取り組んでいます。
具体的には、Phase 1（1〜3ヶ月）で現状調査と仮説検証を実施します。社内の生成AI利用状況、蓄積データの棚卸し、業務フローのボトルネック特定を行い、「このデータ×この業務なら効果が出る」という仮説を複数立案します。優先度の高い仮説2〜3個でプロトタイプ（PoC）を開発し、小さく試すことで失敗リスクを最小化します。
過去には、Chatbotの実装やOCR処理（※2）による業務効率化、社内ナレッジのRAG化などを支援してきました。PoCで方向性を確定してから本格実装（Phase 2）に進むため、無駄な投資を避けながら成果が出る道筋を描けます。
Phase 1の検証結果を踏まえた提案書作成、社内での合意形成・予算確保まで支援するため、経営層への説明材料も揃います。
※1：Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）。社内ナレッジの活用や情報検索の高度化を目的とした生成AIシステムの主要な技術の一つ。
※2：Optical Character Recognition（光学文字認識）。文書処理の自動化・効率化を目的として活用される技術の一つ。
技術開発×UI/UX設計×経営視点で、使われるシステムを作る
生成AIの技術実装ができても、実際に使うユーザーが「使いたくなる」システムでなければ定着しません。エンジニアだけでなく、UXデザイナー、UIデザイナー、プロジェクトマネージャーが一体となってプロジェクトを推進します。技術的な実装力と人間中心設計の視点を統合することで、実際の業務フローに組み込める「使われるシステム」の実現を目指します。
例えば、社内業務でRAGシステムを構築する際、ベクトルDB・チャンク分割・メタデータ設計などの技術的な作業と並行して、「社員がどのように検索するか」「どのような画面であれば使いやすいか」といったUI/UXの観点も同時に設計します。プロンプトの精度を上げる技術的なチューニングと、ユーザビリティテストによる継続的改善を並行して進めることで、実用レベルまで引き上げます。
さらに、投資対効果の可視化、リスク評価、社内合意形成に向けた資料作成も支援します。ビジネス視点での提案が可能なため、経営層への説明がスムーズに進みます。
2026年の生成AI、できることはこんなに広がっている
生成AIでできることは、単なる「質問→回答」を超えて、画像処理、音声処理、複数のAIエージェントが協調して複雑な業務を実行するマルチエージェントシステムまで広がっています。この技術の進化を新たなDXやイノベーションを生みだすチャンスと捉えて「何ができるか」を一緒に探求していきたいと考えています。状況に合わせて最適な技術を選び、具体的な業務改善につなげます。
具体的には、以下の技術支援が可能です。
基盤整備・活用環境構築
社内専用AIアシスタント基盤の構築、MCP（Model Context Protocol）環境の構築による既存システムとの連携。
ナレッジ活用・情報検索の高度化
エンタープライズRAGシステム（社内ドキュメントの検索・要約・Q&A）、マルチモーダルRAG（画像・音声を含む検索）。
業務自動化・効率化
文書処理の自動化（契約書・請求書のOCR＋データ抽出、議事録の自動生成、メール自動分類）、コンテンツ生成の半自動化（商品説明文、FAQ、社内報の下書き生成）。
高度なAIエージェント開発
マルチエージェントシステム（市場調査レポートの自動生成、競合分析の自動化）、データ分析エージェント（自然言語での指示からグラフ作成、SQL自動生成）、コード生成エージェント（要件定義からコード生成、テストコード自動生成）。
業務特化型AI開発
カスタムChatbot（社内ヘルプデスク、顧客サポート、社内教育）、業界特化型AIアシスタント（医療、法務、製造など）。
内製化支援の研修・ワークショップ
プロンプトエンジニアリング研修、社内AI活用推進者の育成。
これらすべてを状況に合わせてカスタマイズし、「何が有効か」を一緒に考えながら、生成AIの可能性を最大限に引き出すパートナーとして全力で伴走します。
