「AIを使うべきだ」から、ユーザーが信頼する機能へ。
ほとんどのAI機能は、デモの前ではなく後で失敗します。誤った回答、暴走するコスト、モデルが推測しているときにそれを見分ける手段がないこと。私たちは初日からそれを見据えて設計します。
自社データの検索・対話（RAG）
自社のドキュメント、チケット、ナレッジベースに基づく検索とQ&A。自信ありげな推測ではなく、出典を添えてお答えします。
自律型・マルチステップエージェント
計画を立て、ツールを呼び出し、実際のタスクを完了するエージェント。重要な場面では人による承認ステップを組み込みます。
プロダクト内コパイロット
アプリのワークフローに直接組み込まれたアシスタント。ユーザーが日々繰り返す作業の下書き・要約・自動化を行います。
ドキュメントインテリジェンス
契約書、請求書、レポートなど非構造化ドキュメント全般にわたる抽出・分類・要約。
評価・ガードレール
ユーザーより先にリグレッションを検知するテストスイートに加え、入出力フィルタリング、レート制限、フォールバック動作を備えます。
コスト・レイテンシの最適化
モデルルーティング、キャッシュ、プロンプト／コンテキストの最適化により、AI機能を高速に保ち、知らぬ間に利益を圧迫しないようにします。
設計段階からモデルに依存しません。
私たちは、自分たちが一番詳しいものではなく、あなたのデータ・レイテンシ・予算に合ったモデルとスタックを選びます。
私たちはAI機能を本番ソフトウェアとして扱います。
評価はローンチ後ではなく前に
すべてのAI機能はテストセットと成功指標とともにリリースします。「なんとなく良さそう」を基準にはしません。
ガードレールを標準で
入力の検証、出力のフィルタリング、そして誤りが高くつく場面での人による確認ステップを備えます。
コストは設計上の制約
モデルはタスクに合わせて選定し、最初の予想外の請求が来てからではなく初日から支出を監視します。
よくある質問
どのAIモデルを使いますか？
その仕事に最も適したものを使います。多くの場合、OpenAI、Anthropic Claude、オープンウェイトのモデルを組み合わせ、精度・レイテンシ・コストに応じてタスクごとに選びます。特定のベンダーに縛ることはありません。
AIが事実をでっち上げるのをどう防ぎますか？
回答を実際のデータに基づかせ（RAG）出典を添えること、出力フォーマットの制約、既知の正解に対する自動評価、そして確信度の低い回答がユーザーに届く前に捕捉するガードレールによって防ぎます。
既存のプロダクトにAIを追加できますか？
はい。私たちのAI案件の多くはまさにそれです。すでに存在するプロダクトに、範囲を明確にしたAI機能を追加し、現在のバックエンドや認証と統合します。
最初のAI機能のリリースにはどのくらいかかりますか？
焦点を絞った最初のバージョン（明確なユースケース1つを、評価とガードレール付きで）は、通常数週間でリリースします。範囲はディスカバリーコールで一緒に決めるため、見積もりは当て推量ではなく現実的なものになります。
AI機能の構想はありますか？一緒に範囲を決めましょう。
解決したい課題をお聞かせください。1営業日以内に、率直なフィードバックと、リリースに向けた最短で現実的な道筋をお返しします。