料金

主な特徴

• 1〜2機能のミニ開発に対応
• LLM / Vision APIを活用した軽量AI導入
• 簡易UI・ミニ管理画面の実装に対応
• 短期間で導入効果を確認できる

導入の流れ（6ステップ）

1. 簡易ヒアリング
2. 最小スコープの要件定義
3. プロトタイプ設計
4. ミニ開発（短期）
5. テスト・調整
6. 効果評価 & 次ステップ提案

AI導入の「最初の一歩」となるプラン。
部分的なAI導入を通じ、短期間で導入効果を体感できます。

こんな企業におすすめ

• AIを低リスクで試したい企業
• 一部業務のみAI化したい企業
• 本格投資前に効果を把握したい企業

よくある導入前の課題

• どの業務にAIを使うべきか判断できない
• いきなり大規模投資は避けたい
• 社内にAI知識が少なく検討が進められない

ミニ事例

在庫管理のAI読み取り機能を導入し、入力ミスを70%削減。
翌月にはPoC導入へステップアップ。

主な特徴

• 実データを用いたAIモデルの精度検証
• 複数モデル・手法の比較やA/Bテスト
• 業務フローとの適合度・リスク評価
• PoCレポート＋改善提案・次ステップ提示
• 本開発を見据えた概算工数・スケジュール提示

導入の流れ（6ステップ）

1. PoCテーマ定義（評価基準設定）
2. データ品質チェック
3. PoC検証設計（指標・成功基準）
4. PoC開発（モデル構築 + 簡易UI）
5. 評価・ユーザーヒアリング
6. 結果レポート + 次ステップ提案

PoC開発プランは、AI導入の効果と実現可能性を短期間で検証するためのプランです。
精度確認・業務適合性・リスク洗い出しを行い、本開発に進むかどうかの判断材料を提供します。

こんな企業におすすめ

• AI導入の効果を数値で把握したい
• 本開発の投資判断を固めたい
• 社内説明用の客観的エビデンスが欲しい

ミニ事例

問い合わせメール自動分類PoCにて、主要カテゴリで85〜90%の精度を達成。
翌年度MVP開発が正式決定。

主な特徴

• 必要最小限のAI機能（1〜3機能）を実装
• ログイン／管理画面／ログ収集など基本機能を整備
• LLM・RAGの組み込みに対応
• 初期ユーザーを対象にしたパイロット運用
• 本開発にそのまま拡張できる設計

導入の流れ（6ステップ）

1. 価値仮説・要件整理
2. 画面UI設計・API設計
3. アーキテクチャ設計
4. 開発・結合テスト
5. パイロット運用
6. 改善作業 + 本開発計画

MVP開発プランは、実ユーザーの利用を通じて“価値検証”を行うフェーズです。
必要最小限のプロダクトを短期間で構築し、実運用データに基づいて改善を行います。

こんな企業におすすめ

• β版を早くリリースしたい企業
• ユーザーの声を元に改善したい企業
• PoC後の次ステップに進みたい企業

よくある導入前の課題

• どの機能から作るべきか優先順位が決まらない
• プロトタイプでは品質不足
• 判断に必要なデータがない

ミニ事例

医療AIツールで「SOAPドラフト生成」MVPを構築し、平均作業時間30%削減。
翌年度本開発へ正式移行。