AI活用開発

弊社は生成AIを二つの場面で使っています。一つは開発工程そのもの。設計書の下書き、コードの生成とレビュー、テストコードの作成、既存コードの解析、ドキュメントの整備といった作業にAIを組み込み、エンジニアは「要件を正しく満たしているか」「ユーザーにとって分かりやすいか」の判断に時間を充てます。同じ予算でより多くを、同じ機能をより短い期間で実現できます。

もう一つはプロダクトの機能としてのAIです。問い合わせ対応のチャット、文書や会話の要約、投稿の分類、データからの示唆の抽出、社内業務の自動化など、大規模言語モデル（LLM）をAPI経由で組み込む開発を行います。AIを使うこと自体を目的にせず、「AIで解くべき課題か」を最初に見極めます。

いずれの場合も、AIが生成したものは必ず人がレビューし、テストを通してから納品します。個人情報や機密情報の扱い、回答の正確性、費用の変動といったAI特有の注意点も設計に含めます。

こんなお悩みに

• ✓AI機能をプロダクトに組み込みたいが、何ができて何ができないのか判断できない
• ✓問い合わせ対応や文書作成など、人手に頼っている業務をAIで効率化したい
• ✓限られた予算と期間で、品質を落とさずに開発量を増やしたい
• ✓AIの回答の正確性や個人情報の扱いに不安があり、導入に踏み切れない
• ✓試作は作ったが、本番運用に耐える品質・費用・監視の設計ができていない

ご提供内容

AI活用の適用範囲の整理

業務やプロダクトの課題を洗い出し、AIで解くべきもの、従来の仕組みで解くべきもの、人が担うべきものを分けます。効果が薄い場合はその旨をお伝えします。

AI機能のプロトタイプと本番実装

小さなプロトタイプで精度と使い勝手を確かめてから、本番の品質・費用・監視を設計して実装します。モデルの選定は用途と費用で行います。

AIを組み込んだ開発工程

設計・実装・テスト・ドキュメントに生成AIを活用した開発体制で、Webシステム開発や改修を行います。人によるレビューとテストを必ず経て納品します。

運用設計とガイドライン

回答品質の評価方法、費用の監視、個人情報の取り扱い、モデル更新時の確認手順など、運用に必要なルールと仕組みを整えます。

進め方

1. 01

   課題の見極め

   解きたい課題と期待する成果を伺い、AIの適用が妥当かを判断します。既存のルールベースの処理で十分な場合は、そちらをご提案します。

2. 02

   プロトタイプで検証

   実際のデータに近い条件で小さく試し、精度・応答速度・費用を確認します。この段階で本番化の可否を一緒に判断します。

3. 03

   本番設計と実装

   入力の検証、回答の品質確認、失敗時の代替手段、費用の上限を設計し、MVPとして実装します。個人情報や機密情報の扱いはセキュリティとプライバシーの考え方に沿って設計します。

4. 04

   評価と改善

   リリース後は回答品質と費用を継続的に評価し、プロンプトやモデルの調整を行います。評価の仕組み自体を納品物に含めます。

5. 05

   社内での活用支援

   開発工程でのAI活用のノウハウを社内チームに共有し、内製化後も同じ効率で開発を続けられるようにします。

よくあるご質問

関連用語: API、MVP、CI/CD

監修: フィリット・コンサルティング株式会社公開 2026.09.13