社内ナレッジ横断RAG基盤
20年分の技術ドキュメントを社内LLMで横断検索。問い合わせ対応工数を70%削減した事例も。
Service · ai-solution
AIソリューション開発
業務理解からモデル選定、評価設計、UI実装まで一気通貫で提供。生成AI・LLM・RAG・マルチモーダルを組み合わせ、現場で使えるソリューションを構築します。
Overview
概要。
AIプロジェクトの多くは、「面白い試作」までは作れても、本番運用に乗せきれずに止まってしまいます。UNEEKは業務理解からモデル選定、評価設計、UI実装、本番運用までを“同じチーム”で一気通貫し、生成AI・LLM・RAG・マルチモーダルを“現場で動くシステム”へ落とし込みます。
セキュリティ要件・既存システムとの統合・運用負荷まで含めて設計するため、PoCで終わらず事業価値を生み続けるソリューションになります。
Price HintPoC: 200万円〜 / 本番化: 要見積
Deliverables
提供内容。
プロジェクト完了時にお渡しする主な成果物の例です。プロジェクトのスコープにより内容は調整します。
- 業務ヒアリング & 要件定義書
- PoC（試作プロトタイプ）と評価レポート
- 評価データセット & 継続的ベンチマーク基盤
- 本番システム（UI / API / インフラ / CI/CD）
- 運用ドキュメント & 監視ダッシュボード
- 改善ロードマップ・KPI設計
Process
進め方。
ヒアリングから運用まで、同じチームが伴走します。フェーズごとに必ず手触りのアウトプットを共有し、軌道修正しながら進めます。
- 01
業務理解・課題定義
経営・現場の双方をヒアリング。AIで解くべき問いと、AIで解かない方が良い領域を切り分けます（1〜2週間）。
- 02
ユースケース絞り込み
費用対効果・リスク・実現可能性で優先順位付け。最初に取り組むユースケースを1〜2件に絞ります。
- 03
PoC（試作）
動くプロトタイプで早期に手触りを共有。週次でレビューと方向修正を行います（3〜6週間）。
- 04
評価・チューニング
ゴールデンセット / LLM-as-a-Judge / 人手レビューで定量・定性の両軸で評価します。
- 05
本番開発・統合
セキュリティ・運用要件を満たす本番システムを構築。既存システム連携やSSO対応も含めて統合します。
- 06
運用・改善
利用ログと評価指標を継続監視。月次で改善を回し続けます。
Use Cases
活用シーンの例。
実際にご相談いただくケースの一例です。同様の領域でのご相談、もしくは新しい使い方の相談も歓迎します。
営業議事録の構造化
商談録音から要約・ToDo抽出・CRM登録までを自動化。営業の入力負荷を大幅軽減。
製造現場の画像検査支援
目視検査をAI画像分類で補助。検査精度の均質化と検査員の疲労軽減を両立。
経理・総務の問い合わせ自動応答
規程・申請手順をRAG化し、社内チャットツールから24h自動回答。
Tech Stack
使う技術。
プロジェクトに応じて選定します。下記は本領域でよく採用する技術の例です。
OpenAI / Anthropic / Google APIAzure OpenAI / AWS BedrockLangChain / LlamaIndexChromaDB / Pinecone / pgvectorPython (FastAPI) / TypeScript (Next.js)Docker / Kubernetes / Terraform
FAQ
よくある質問。
Q. プロジェクトの期間はどれくらい？
PoCで2〜3ヶ月、本番運用化を含めると半年〜が目安です。ユースケースの複雑さによって変動します。
Q. 既存システムとの連携は可能？
可能です。Slack / Teams / Notion / Salesforce / SAP / 自社DB / 各種SaaS API との接続実績があります。
Q. 社内データを外部送信したくない
Azure OpenAI / AWS Bedrock / オンプレ LLM など、データ送信範囲を制御できる構成を提供できます。
Q. 費用感を教えてほしい
PoCは200万円〜、本番化は要件により数百万円〜数千万円が目安です。まずは無料相談で範囲を整理します。