Service · Engineering
AIを活かしたプロダクト開発
「AIで何ができるか」の相談から、機能の実装まで
Problems
想定する課題
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AIの回答品質を継続的にチェックする仕組みがなく、リリース後にユーザーの低評価で初めて気づく
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別のAIサービスへ乗り換えるコストが高く、新しい選択肢を試せない
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AIの利用料が想定を超え、コストの内訳が見えない
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社内ドキュメント検索や自律型アシスタントを設計・実装した経験のあるエンジニアが社内にいない
Values
提供する価値
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01
回答品質を数値で管理
想定対話のサンプルを最初に用意し、AIモデルや指示文（プロンプト）を変えるたびに自動で品質チェックが走ります。リリース後の品質劣化も早期に検知できます。
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02
AIベンダーを切り替えやすい設計
OpenAI / Anthropic / Google / Amazon Bedrock / 自社ホスティングのどれにも乗り換えられるよう、AI部分とアプリ部分を分離して設計します。特定ベンダーへのロックインを防ぎます。
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03
コストと品質の見える化
AIの利用量・応答速度・成功率・品質スコアを継続計測し、ダッシュボードに集約します。いつのまにか月額が倍になる事態を防げる構造にします。
動くAIではなく、使われ続けるAIを。
AI機能は試作までは早いのに、本番へ出すと「思ったより精度が出ない」「ユーザーから低評価が来る」「コストが想定の3倍」といった問題に直面します。原因は、品質チェック・利用状況の監視・コスト管理・不具合時の代替動作といった、AI本体の周辺で必要な仕組みを最初から設計していないことにあります。
私たちはAI部分を含むプロダクトの「使われ続ける状態」を作るのが仕事です。
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」が近いかもしれません。
What we do
業務内容
- 想定対話セットの設計とリリース前自動チェックへの組み込み
- AIベンダーを切り替えやすい設計（特定ベンダーに依存しない構造）
- 社内ドキュメントを参照して回答する仕組み・意味で検索できるデータベース・自律型アシスタントの設計と実装
- 監視ダッシュボード（利用量・応答速度・コスト・品質スコア）
- 障害時の代替動作と利用制限
- 既存サービスへの組み込み・または独立サービスとして切り出し
Process
進め方
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01
1〜2週間：想定対話を整理
想定するユースケースから50〜200件の対話サンプルを書き起こし、何を「正解」とするかをまずチームで合意します。
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02
3〜8週間：MVP実装
機能を絞った形で最初から品質チェックが回る状態を作り、本物の入力データで精度を測りながら拡張します。
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03
8週間以降：本番運用への落とし込み
コスト調整・利用制限・不具合時の代替動作・本番監視まで仕上げ、運用体制を確立します。
FAQ
よくある質問
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どのAIを使うべきですか？
ユースケース次第です。想定対話セットを用意して複数候補を試せば、コストと精度のバランスで自然に最適なものが決まります。最初から1つに絞らず、後から切り替えられる構成にしておくのが運用上の鉄則です。
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コストはどう見積もりますか？
想定DAUと1リクエストあたりの平均利用量からシミュレーションします。MVP段階で実測してから本番想定にスケールするのが現実的です。
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既存のWeb / モバイルアプリに組み込めますか？
TypeScript / Python / Go / Rustすべて経験があります。既存サービスへの追加実装も独立サービス化もどちらも対応できます。