Service · Engineering

AIを活かしたプロダクト開発

「AI で何ができるか」のご相談から、機能の実装まで

このサービスで相談する

自社のサービスやアプリに、AI の機能を組み込みます

「AI」という言葉が先行していますが、ここでお引き受けするのは、お客さまが利用するサービスやアプリへ AI を組み込む仕事です。サイトに自然な言葉で探せる検索を載せる、商品情報から説明文や FAQ の案を自動で作る、利用者からの問い合わせに一次回答するチャットを用意する。こうした機能を、既存のサービスへ後付けすることも、新しいサービスとして一から作ることもできます。

社内に AI へ詳しい人材は必要ありません。「この機能を載せられないか」「これは AI で実現できるか」といった粒度のご相談で十分です。実現できるかどうかの見極めは、こちらの役目です。

Problems

想定する課題

  • AI の“答えの良し悪し”を確かめる仕組みがなく、品質が落ちても利用者の低評価で初めて気づく

  • 使う AI（OpenAI・Anthropic・Google など）を後から変えにくく、より安価で優れた選択肢が出ても乗り換えられない

  • AI の利用料が想定を超えても、何にいくらかかっているのか内訳が見えない

  • 利用者向けの AI 機能やアシスタントを、設計から実装できる人材が社内にいない

Use cases

こんなものが作れます

「AI で何ができるのか」は、作るものをご覧いただくのが早いと思います。新しいサービスを一から作る場合も、稼働中のサービスに AI 機能を加える場合も、ご相談の多い例を挙げました（社内の定型業務をそのまま効率化したい場合は「業務効率化・DX伴走」をご覧ください）。

  • サイトに載せる、言葉で探せる検索

    商品やコンテンツを、キーワードの一致ではなく意味で探せる検索を実装します。表記の揺れや言い回しの違いがあっても、利用者が目的のものにたどり着きやすくなります。

  • 利用者の問い合わせに答えるチャット

    自社の商品情報や FAQ を読み込ませ、サイト上で利用者の質問に一次回答するチャットを用意します。根拠にした情報源を示しながら答えるため、内容の裏取りができます。問い合わせ対応の負荷を下げられます。

  • 商品説明・FAQ の下書き生成

    商品情報をもとに、説明文やよくある質問の案をまとめて作成します。担当者は確認と仕上げに専念できます。

  • AI を中核にした新しいサービス

    文章・画像・音声などを扱う AI を中心に据えた、新しいサービスやアプリを一から設計・開発します。試作の段階からご相談いただけます。

  • 既存サービスへの AI 機能の追加

    いまお使いのアプリやサイトに、検索・要約・チャットなどの AI 機能を後から組み込みます。作り直しは不要です。

  • 利用状況に応じたレコメンド

    利用者の行動や好みに合わせて、表示する商品やコンテンツを出し分けます。一人ひとりに合った体験を提供できます。

Values

提供する価値

  • 01

    回答品質を数値で管理

    「こう聞かれたらこう答えてほしい」という見本を最初に用意し、AI や指示文（プロンプト＝AI への指示書き）を変えるたびに、答えの良し悪しを自動で採点します。採点は本番でも回し続けるため、リリース後に精度が落ちても、利用者の低評価が届くより先にこちらが気づけます。

  • 02

    使う AI を後から変えられる設計

    主要な AI（OpenAI / Anthropic / Google など）はもちろん、自社サーバーで動かす構成にも乗り換えられるよう、AI の部分とアプリの部分を分けて作ります。1 社に縛られず、価格や性能が変われば選び直せます。

  • 03

    コストと品質の見える化

    利用量・応答の速さ・エラー率・品質スコアを計測し、ひと目で確認できるようにします。気づいたら料金が倍に、という事態を防ぎます。

本番に出したあと、精度やコストで困らないために

AI の機能は、デモを動かすだけならすぐにできます。つまずくのはたいてい本番に出してからで、「思ったより精度が出ない」「利用者から低い評価がつく」「費用が見積りを大きく超えた」といった声をよく伺います。

原因はたいてい同じです。答えの精度をどう測るか決めていない、誰がどう使っているか追えていない、料金の内訳が見えていない、AI が止まったときの代わりが用意されていない。この裏側を後回しにすると、本番で初めて問題が表面化します。

ドライブシャフトは、この採点・監視・コスト管理・障害時の挙動まで先に設計します。デモで終わらせず、運用が始まってからも崩れない作りにします。すでに動く試作があり、それを本番品質へ引き上げたい場合は「AI試作品を本番プロダクトへ」もあわせてご覧ください。

What we do

業務内容

  • 「こう聞かれたらこう答える」見本づくりと、リリース前の自動チェックへの組み込み
  • 使う AI を後から変えられる設計（特定の 1 社に依存しない構造）
  • 資料を読み込み、出典を示して答える仕組み・意味で探せる検索・作業を任せられるアシスタントの設計と実装
  • 利用量・応答速度・費用・品質をひと目で確認できる管理画面
  • 不具合や急な高負荷のときの代わりの動き／使いすぎを防ぐ制限
  • 既存サービスへの組み込み、または独立したサービスとしての切り出し

How to start

ご依頼の流れ

「この機能、AI で実現できるか」という出発点で十分です。実現の可否と、可能な場合の作り方は、最初のご相談でこちらが整理します。進め方は以下のとおりです。

  1. 01
    お客様

    困りごとを聞かせてください

    「この機能を載せたい」「これは AI で実現できるか」といった内容で十分です。30 分のオンラインで一度お話しできれば、関連資料の有無にかかわらず進められます。

  2. 02
    ドライブシャフト

    AI で解ける部分を見極めます

    ご相談の内容を、AI で解ける部分とそうでない部分に切り分けてご提案します。おおよその費用と効果の見込みも、この段階でお伝えします。

  3. 03
    お客様

    効果が出そうな一つから試します

    すべてを一度に作り込まず、まず一つに絞って小さく試します。実際に役立つと分かってから範囲を広げます。

  4. 04
    ドライブシャフト

    実データで精度を測り、本番へ

    実際の業務データで効果を確かめ、良ければ本番品質へ仕上げます。使い方や運用の引き継ぎまでお渡しします。

Process

進め方

  1. 01

    1〜2週間：何を「正解」とするか決める

    想定する使い方から 50〜200 件の対話例を書き出し、どんな答えを「正解」とするかをチームで合意します。ここが品質の土台になります。

  2. 02

    3〜8週間：まず小さく動くものを作る

    機能を絞り、最初から品質チェックが回る状態で、最小限の機能で動くもの（MVP）を実装します。本物の入力データで精度を測りながら広げます。

  3. 03

    8週間以降：本番運用へ仕上げる

    費用の調整・使いすぎの制限・不具合時の代わりの動き・本番の見守りまで整え、運用できる体制にします。

FAQ

よくある質問

  • どの AI を使うのが正解ですか？

    使い方しだいです。答えの見本を用意して複数の候補を試せば、費用と精度のバランスで自然に決まります。最初から一つに絞らず、後から変えられる構成にしておくのが運用のコツです。

  • 費用はどう見積もりますか？

    想定する利用者数と 1 回あたりの利用量から試算します。最初から大きく作らず、まず一番効きそうな範囲を最小限の機能で実測し、そこから本番規模へ広げます。最初の一歩の費用は小さく抑えられます。おおよその費用と効果の見込みは、ご相談（30 分）のあとの提案段階でお伝えします。

  • いま使っている Web・スマホアプリに組み込めますか？

    できます。TypeScript / Python / Go / Rust のいずれも経験があり、既存サービスへの追加実装も、独立したサービスとしての切り出しも対応します。

まずは、
現状を見せてください。

お問い合わせフォームから、いまの状況や困りごとをお送りください。何を頼むか決まっていない段階のご相談でも、見立てを添えて返信します。

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