自社プロダクト開発事例
XDraft
散らばったアイデアを構造化し、企画や文章のドラフト作成まで進めやすくする生成支援ツールです。
- 対象業務
- アイデア整理、構造化、文章の下書き、共同編集
- 実装した仕組み
- 生成支援、構造化データ、タグ・関連付け、チーム編集
- 支援への還元
- 生成結果を業務画面の中で確認・修正し、成果物へつなげる設計知見
生成AIを、社内で使い続けられる
仕組みに。
既製のチャット画面を置くだけでは、業務は変わりません。社内文書、権限、確認フロー、既存システムとの連携まで整理し、現場が安心して使い続けられる生成AIシステムを構築します。
01参照元を明示
02権限と確認を設計
03利用後も改善
自社開発での実証
生成機能だけでなく、
整理・編集・共同作業まで実装しています。
自社プロダクトで生成支援を実装し、利用しながら改善してきた経験と、顧客名非公開の受託開発で培った構築知見を社内AI開発へ反映しています。
顧客名非公開の支援領域
公開できる範囲で、受託開発の対応領域もご紹介します。
- 社内文書検索規程、マニュアル、過去資料の検索と回答支援
- 文書作成・レビュー下書き、要約、分類、差分や確認箇所の抽出
- 業務システム組み込み認証、権限、履歴、既存画面へのAI機能追加
よくある課題
生成AI導入が止まるのは、
モデル選びより業務設計が曖昧だからです。
自社プロダクトの開発・運用でも、AIの回答精度だけを上げても利用は定着しませんでした。誰が、どの情報を使い、どこで人が確認し、結果を何に戻すのか。運用まで含む設計が必要です。
01
回答の根拠を確認できない
もっともらしい回答でも、参照元が分からなければ業務判断には使えません。
02
機密情報と権限が不安
利用者ごとの閲覧範囲や、入力・保存するデータの扱いを先に決める必要があります。
03
試した後の運用が続かない
更新、評価、エラー対応、利用ログの確認まで担当できる仕組みが不足しがちです。
対応する範囲
画面だけでなく、データと運用まで開発範囲に。
課題整理から実装、公開後の改善まで一貫して対応します。最初から大規模に作らず、効果を確認できる業務から段階的に広げます。
01
業務・データ設計
- 対象業務と利用者の整理
- 参照データ・権限の設計
- 人による確認ポイントの定義
- 効果測定指標の設定
02
AI機能とシステム開発
- RAG・社内文書検索
- 文章生成・要約・分類
- 管理画面・認証・履歴
- 既存API・外部ツール連携
03
評価・改善の仕組み
- 回答品質の評価画面
- 利用ログと失敗例の分析
- プロンプト・検索設定改善
- データ更新フローの整備
活用例
相談の多い活用パターン
以下は対応可能な構成例です。効果を保証する定型商品ではなく、実際のデータ量・精度要件・既存環境を確認して設計します。
社内規程・マニュアル検索
文書の参照箇所を示しながら回答し、見つからない場合は無理に断定しない設計にします。
文書作成・レビュー支援
入力情報から下書きを作り、確認項目や差分を見える形にして人の最終判断につなげます。
問い合わせ対応支援
過去回答や製品情報を検索し、担当者向けの回答案と参照情報を提示します。
既存システムへのAI組み込み
顧客管理、申請、レポートなど既存画面の中に、必要なAI機能だけを追加します。
進め方
小さく検証し、使われた事実から広げます。
業務ヒアリング
対象者、判断、データ、現在の工数を整理。
実現性確認
データ品質と精度・安全性の条件を確認。
プロトタイプ
実データの一部で利用イメージを検証。
本開発
認証、管理、外部連携を含めて実装。
運用改善
利用ログと失敗例から継続的に改善。
ご相談の前に
ご相談前に確認していただきたいこと
ご支援しやすいご相談
- 対象業務の担当者と一緒に要件を整理できる
- 試行に使える文書やデータが用意できる
- まず一部業務から効果を検証したい
事前整理が必要なご相談
- AIだけで常に完全な判断をさせたい
- 利用データや業務担当者を確認できない
- 成果確認をせず一度に全社導入したい
よくある質問
ご相談時によくいただく質問
社内データを外部AIの学習に使われないようにできますか？
利用するサービスや契約条件、API設定、保存方針を確認して構成します。機密性に応じて、送信対象の制限やマスキング、アクセス権限も設計します。
データが整理されていなくても相談できますか？
可能です。まず利用可能な文書やデータを棚卸しし、検証に使える範囲を決めます。必要に応じてデータ整備自体も開発計画に含めます。
ChatGPTの社内導入との違いは何ですか？
汎用チャットの利用ではなく、社内データ検索、権限、業務画面、既存システム連携など、特定業務に必要な仕組みを個別に開発する点が異なります。
AIに任せる業務と、
人が判断する部分を一緒に整理します。
まだ要件が決まっていなくても、現在の業務とデータから実現可能性を確認できます。