回答するAIから、実行するAIへ
LLMは文章を返すだけでなく、tool callingで検索・データ取得・APIの実行を組み合わせられるようになりました。「社内文書を調べて、回答案を作り、担当者の承認後に送る」という一連の流れを、1つのエージェントとして組めます。
AIエージェント・LLM連携システムの受託開発
AI AGENT DEVELOPMENT AIエージェント開発
調べて、案を作り、
承認後に実行するAIを。
問い合わせ対応、社内文書の検索、定型業務の実行を、AIエージェントとして既存システムに組み込みます。任せる操作と人が承認する操作を分けて設計し、間違いが起きても止まる構成で本番に載せます。モデルはOpenAI・Claude・ローカルLLMから要件で選定します。
- 問い合わせ対応・社内文書検索・定型業務の自動化
- 下書き・承認・実行を分ける権限設計
- OpenAI・Claude・ローカルLLMを要件で選定
- 既存システム・LINE・基幹データとAPI連携
こうした企業様・団体様との開発実績があります
自立の株式会社 
自立の株式会社 自立の株式会社 こんなお悩みはありませんか？
-
ChatGPTを社内で使ってはいるが、業務システムとつながっておらず、コピー＆ペーストで運用している
-
問い合わせ対応や情報収集など、毎日同じ手順の作業に担当者の時間が取られている
-
AIに業務を任せたいが、間違った回答や誤送信が起きたときの責任と歯止めが設計できていない
そのお悩み、TodoONadaの
AIエージェント開発が解決します。
なぜ今、AIエージェントなのか
既存システムがそのまま使える
エージェントは既存の顧客管理・予約台帳・チャットツールにAPIで接続します。システムを作り直す必要はなく、いま動いている業務フローの一部をAIに任せる形で始められます。
モデルを選べる時代になった
OpenAI・Claudeなどのクラウドモデルと、社外にデータを出さないローカルLLMを、業務ごとに使い分けられます。機密性・処理量・精度の要件から、費用を抑えた構成を選べます。
Reason
TodoONadaのAIエージェント開発が選ばれる理由
POINT01
権限と承認を分けて設計する
AIに渡す操作を小さく定義し、下書き・承認・実行を分けます。宛先の固定、送信上限、変更検知、監査記録まで含めて設計するため、「AIが勝手に送った」を起こさない構成にします。
POINT02
既存システムに組み込む
顧客管理・予約・EC・LINE・基幹システムとAPIで連携し、二重管理のない業務フローを作ります。システム開発会社として、AI部分だけでなく前後の処理まで一貫して実装します。
POINT03
モデルを固定しない
OpenAI・Claude・オープンモデルを、自社の実データで比較して選びます。クラウドAPIとローカルLLMの併用や、後からの切り替えを前提にした設計にします。
POINT04
費用と効果を実案件で公開している
受託したAI開発6案件の費用・期間・体制・効果を記事で公開しています。翻訳費用96%削減、情報収集工数90%削減など、実際に出た数字をもとに投資判断ができます。
Features
『AIエージェント開発』でできること
問い合わせ一次対応エージェント
メール・チャット・LINEの問い合わせを分類し、社内情報をもとに回答案を作成。担当者の確認後に返信する運用まで設計します。
社内文書の検索・回答（RAG）
規程・マニュアル・過去案件を取り込み、根拠となる文書を示しながら回答するシステムを構築。パース・埋め込み・検索精度の調整まで対応します。
定型業務の自動実行
見積書の下書き、データ転記、レポート作成など、手順が決まっている作業をtool callingで自動化。実行前に人が承認する設計にできます。
情報収集・分類・通知
Webや社内データから日次で情報を収集し、AIが自社に関係する案件を分類・スコアリングして通知。入札案件の自動収集で工数90%削減の実績があります。
LINE・チャットツール連携
LINE公式アカウントやSlack・Teamsを入口にしたエージェントを開発。配信内容の下書きと承認を分けた安全な運用を設計します。
画像・動画のAI認識
物件写真の部位認識、動画の秘匿化処理など、画像認識モデルを業務に組み込みます。GPU推論基盤の構築まで対応します。
承認フロー・権限設計
AIに渡す操作の範囲、承認する条件、送信上限、監査記録を設計。本番権限を渡す前の受入基準まで文書化します。
LLM選定・ローカルLLM構築
OpenAI・Claude・オープンモデルを実データで比較。機密データを社外に出せない業務には、オンプレミスのローカルLLM環境を構築します。
評価・運用・改善
回答品質の評価セット作成、API費用の最適化、モデル更新への追従まで、リリース後も継続して改善します。
※記載のない業務もご相談ください。まず「毎日繰り返している作業」をお聞かせください。
「どの業務にAIを使えるか分からない」
段階でも大丈夫です。
Flow
開発の流れ
- STEP 01
無料相談・業務のヒアリング
自動化したい業務、いま使っているシステム、扱うデータの機密性をお伺いします。「どこにAIを使えるか分からない」段階からで構いません。
- STEP 02
対象業務とモデルの選定
任せる操作・承認が必要な操作を切り分け、クラウドAPIかローカルLLMか、どのモデルを使うかを実データで比較して決めます。
- STEP 03
お見積もり・ご契約
開発範囲・費用・スケジュール・ランニングコストの見込みをご提示し、ご納得いただいた上でご契約となります。
- STEP 04
開発・評価・週1回の定例MTG
評価セットで回答品質を測りながら開発。進捗と課題を毎週共有し、承認フローや権限の設計も一緒に確認します。
- STEP 05
段階的な本番導入・運用改善
まず人が確認する運用で始め、実績を見ながら自動化の範囲を広げます。API費用の最適化やモデル更新への追従も継続して対応します。
Price
料金プラン（参考価格）
PoC
検証・単機能の自動化プラン
100万円〜
AIで何ができるか実データで確かめたい方、特定の作業だけ自動化したい方
- 対象業務の切り出しと評価セット作成
- モデル比較（クラウドAPI・オープンモデル）
- 単機能のエージェント試作と効果測定
おすすめ
スタンダード
既存システムへの組み込みプラン
200万円〜
いま動いている業務システムに、AIの回答・実行機能を組み込みたい方
- 既存システム・チャットツールとのAPI連携
- 承認フロー・権限設計・監査記録
- 管理画面・運用フローの構築
- リリース支援・API費用の最適化
エンタープライズ
AI業務基盤プラン
500万円〜
収集・分析・実行・通知までを一気通貫で自動化したい方、ローカルLLM基盤が必要な方
- 要件定義からの伴走
- 複数システム・基幹データとの連携
- ローカルLLM・GPU推論基盤の構築
- 専任体制での開発・運用
※価格は参考であり、要件・規模により変動します。OpenAI等のAPI利用料、GPUサーバー費用は別途です。実案件6件の費用・期間・効果は記事で公開しています。お見積もりは無料ですので、まずはお気軽にご相談ください。
導入を検討する方へ
AI導入の費用を実案件で確認する
当社が受託した6案件の費用・期間・体制・効果を公開。PoC約100万円、既存システムへの組み込み約200万円、AI業務基盤500万円〜の3つの帯を解説します。
AIに任せる前の権限設計を知る
下書き・承認・送信を分ける設計、宛先の固定、送信上限、監査記録を、LINE配信を例に具体的な処理の流れと受入表で整理します。
帳票の読み取りを業務へ流す設計を知る
LLM・VLMのOCRと従来のAI-OCRの違いを、帳票定義の要否・確信度・幻覚で整理。読み取り・検証・承認・登録を分けて請求書や申込書を基幹システムへ流す設計と受入表です。
tool callingとモデル選びを理解する
エージェントがツールを実行する仕組みと、モデルによる差、評価指標、量子化の影響まで。実用の鍵になるモデル選定の考え方を解説します。
社内文書RAGの作り方を確認する
パース・埋め込み・リランクの構成と、精度を左右する設計上の判断を整理。社内文書検索を検討する方向けの技術解説です。
FAQ
よくあるご質問
Q AIエージェントとチャットボットは何が違うのですか？
チャットボットは質問に文章で答えます。AIエージェントは、社内文書の検索・データの取得・APIの実行などのツールを組み合わせ、「調べて、案を作り、承認後に実行する」という一連の作業を行います。どこまで任せるかは業務ごとに設計します。
Q 費用の目安を教えてください。
PoC・単機能の自動化で100万円〜、既存システムへの組み込みで200万円〜、収集から通知までのAI業務基盤で500万円〜が目安です。当社が受託した6案件の実際の費用・期間・効果は記事で公開しています。
Q 開発期間はどのくらいかかりますか？
PoCで1ヶ月、既存システムへの組み込みで2ヶ月、AI業務基盤で6ヶ月程度が実案件での目安です。対象業務の範囲と連携するシステムの数で前後します。
Q AIが間違った回答や誤った操作をしたらどうなりますか？
間違いを前提に設計します。回答には根拠となる文書を添え、送信や更新などの操作は人が承認してから実行する構成にできます。宛先の固定、実行回数の上限、変更の検知、監査記録も設計に含めます。
Q 社外に出せないデータでも使えますか？
使えます。クラウドのAPIに送るデータを限定する設計に加え、機密性の高い業務では社内環境で動くローカルLLMを構築します。データの機密性・処理量・求める精度から構成をご提案します。
Q OpenAIやClaudeなど、どのモデルを使うのですか？
固定していません。自社の実際の質問や文書でモデルを比較し、精度・費用・応答速度で選びます。後から別のモデルへ切り替えられる設計にします。
Q 既存の顧客管理や予約システムと連携できますか？
APIの提供範囲・契約プラン・利用条件を確認して連携可否を判断します。APIがない場合も、連携方法の調査や代替案のご提案から対応します。LINE公式アカウントやSlack・Teamsとの連携も可能です。
Q 小さく始められますか？
可能です。対象業務を1つに絞ったPoCから始め、人が確認する運用で実績を見ながら、自動化の範囲と対象業務を段階的に広げる進め方をおすすめしています。
Contact
お問い合わせ
「どの業務に使えるか」を考える段階のご相談も歓迎です。
下記フォームよりお気軽にお問い合わせください。
フォームが表示されない場合は開発のお問い合わせページからご連絡ください。
その業務、AIに任せられます。
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