ZeroBizAX
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Service 01 / AI Business Development

AI導入・業務AI開発支援

生成AI・業務AI・RAG・AIエージェント・Webアプリ化を、業務設計からPoC、運用定着まで一気通貫で支援します。

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AssessmentPoC / MVPOperationEnablement
01

Concerns

AI導入の悩みに、業務の言葉で寄り添う。

AIは触れたが業務には繋がっていない、PoCで止まっている、現場で使われない。経営・推進・現場のどの位置からでも相談できる入口です。

散らばった業務資料がAI業務基盤に集約され、RAG、承認フロー、管理画面へつながる3Dイメージ

Management

経営層

  • AI投資の費用対効果が見えない
  • AI戦略を一緒に考える相談相手がいない
  • 現場のAI活用が一過性で終わっている

DX Lead

DX推進部門

  • PoCで止まり、運用に乗せられない
  • RAG・エージェントの実装ノウハウが社内に無い
  • ベンダー任せで内製化が進まない

Operations

現場部門

  • 生成AIを試したが、日常業務で使われない
  • 属人化した業務がAIで標準化できない
  • 業務に合うAIツールやUIが見つからない
02

Offerings

AI受託開発の4つの領域。

生成AI、業務AI、RAG、AIエージェント。それぞれ単体ではなく、業務設計・運用・SaaS化まで含めて受託します。

01

Generative AI

生成AI業務適用

ChatGPT・Claude・Geminiなどの生成AIを、社内業務・顧客対応・コンテンツ運用に組み込みます。プロンプト設計、ガードレール、評価まで含めて実装します。

  • プロンプト設計
  • 出力ガードレール
  • 評価データ整備
  • 社内研修

02

Business AI

業務AI（ワークフロー型）

申請、契約、請求、顧客対応など判断が必要な業務を分解し、AIと人の確認を組み込んだワークフローを設計・実装します。

  • 業務フロー設計
  • 判断ポイント分解
  • 承認・差し戻し設計
  • 監査ログ

03

RAG

社内ナレッジ検索（RAG）

社内ドキュメント、議事録、FAQ、マニュアル、契約書を構造化し、AIが正確に参照できる検索基盤を構築します。

  • Embedding設計
  • Vector DB構築
  • ハイブリッド検索
  • 出典明示UI

04

AI Agent

AIエージェント

営業準備、社内オペレーション、データ集計などを継続して実行するAIエージェントを設計。ツール連携と権限境界を実装します。

  • ツール定義
  • MCPサーバ連携
  • Human-in-the-Loop
  • Eval / Guardrail
03

Composition

業務AIの構成。

業務情報がどう入り、AIがどこで判断し、人がどこで確認し、改善サイクルがどう回るか。実装の青写真です。

Input

業務情報
  • 社内ドキュメント
  • 議事録 / FAQ
  • CRM / メール
  • 業務システム

Workflow

業務フロー
  • 申請 / 承認
  • 提案 / 商談
  • 顧客対応 / CS
  • 監査 / レビュー

AI Core

AI処理
  • RAG / 検索
  • 生成 / 要約
  • 分類 / 抽出
  • 判定 / 評価

Decision

人の判断ポイント
  • 承認 / 差し戻し
  • 例外対応
  • 最終送信
  • 顧客対応

Improvement

改善サイクル
  • 利用ログ
  • プロンプト評価
  • ガードレール
  • 社内研修
04

Why ZeroBizAX

なぜ、ZeroBizAX に依頼するか。

AI 開発会社は数あれど、業務理解からAI実装、運用、内製化までを 1 チームで担う会社は多くありません。私たちが大事にしている 4 つの軸です。

01

Business

業務理解 × AI実装の両輪

業務ヒアリング、要件整理、AI設計、Webアプリ実装、運用までを同じチームで進めます。ベンダー仕様書の往復で止まりません。

02

PoC First

本実装の前に必ず実業務で検証

数百万円の見積前に、PoCで効果を測定。継続投資の判断材料を出してから本実装に進む流れが標準です。失敗リスクを最初に潰します。

03

Operation

業務に残るUI・運用ルールまで設計

AI機能単体ではなく、現場が日常で使う管理画面・通知・権限・監査ログまで含めて設計。導入後3ヶ月で形骸化する事態を避けます。

04

Hand-off

内製化・引き継ぎを最初から前提に

ベンダーロックイン回避を設計に組み込みます。プロンプト・評価データ・運用フローを引き継げる形で整え、ZeroBizAX なしでも回せる状態に持っていきます。

05

Approach

2〜3ステップで、AI導入を運用に定着させる。

いきなり大規模開発に入りません。アセスメントとPoCで投資判断材料を作り、効果が見えたものから本実装します。

STEP 01

2〜4週間

AIアセスメント

業務、顧客接点、データ、既存ツールを棚卸し。AI化候補と効果見立てを並べ、優先度と投資判断材料を整理します。

主な納品物

  • 業務マップ / データマップ
  • AI化候補リスト（優先度・難易度）
  • PoC設計案・概算見積

STEP 02

4〜8週間

PoC / 業務適用

実業務データを使った検証を短期間で実施。プロンプト、評価データ、UIプロトタイプまで触れる形で作り、継続投資の判断材料に変えます。

主な納品物

  • PoCプロトタイプ（実業務適用）
  • 評価レポート（精度・運用負荷・効果）
  • 本実装ロードマップ

STEP 03

継続

運用化・SaaS化

成果が出た処理をWebアプリ、管理画面、SaaSとして本実装。ログ、改善サイクル、研修まで含めて運用に残します。

主な納品物

  • Webアプリ / 管理画面
  • 運用ルール・権限設計・監査ログ
  • 社内研修・改善サイクル
アセスメント期間
2〜4週間業務棚卸しからPoC設計案まで
PoC期間
4〜8週間実業務データで効果検証
技術スタック
Next.js + Supabase + LLM本番運用までフルスタック
対応領域
AI / 業務 / SaaS戦略から開発・運用まで一気通貫
06

Cases

公開可能な実装例。

守秘情報を含まない範囲で、過去・現在の実装をご紹介します。詳細は個別ヒアリングでお伝えします。

専門サービス

RAG / 社内ナレッジ

数千件の社内資料を検索できるAI業務基盤

ドキュメント、議事録、FAQ、契約書を構造化し、RAG + チャットUIで検索・要約。出典明示・権限管理付きで、部署横断で安全に活用可能に。

対象資料
数千件
応答形式
出典明示
工期
10週間

BtoB SaaS

業務AI / 自動化

申請・承認ワークフローAI

見積、承認、契約、請求の判断ポイントを分解し、AIと人の確認を組み込んだワークフローに再設計。承認のリードタイムを大幅短縮。

対象業務
4工程
判断点
人 / AI 分離
工期
8週間

コンサル / 士業

業務AI / 提案

提案・資料作成支援AI

顧客情報、過去提案、業界資料を学習させ、提案文・見積根拠・想定問答を自動ドラフト。提案準備時間を圧縮し、品質を揃えます。

AI機能
4種類
対応領域
提案 / FAQ
工期
6週間
07

Use Cases / Function

業務領域別ユースケース。

営業、CS、管理、ナレッジ、開発、法務。判断と作業が混ざる業務ほど、AIを組み込む効果が出ます。

営業・商談支援

企業情報、商談メモ、提案文、フォローを一連の流れにし、営業品質を揃えます。

カスタマーサクセス

問い合わせ一次回答、FAQ補完、解約予兆検知をAIで補助します。

管理・申請業務

申請、承認、契約、請求の判断ポイントを分け、AIと人の確認を組みます。

ナレッジ・社内検索

ドキュメント、議事録、FAQをAIが参照できるよう構造化・検索化します。

開発・コードレビュー

コードレビュー補助、テスト生成、運用ログ要約をAIで自動化します。

法務・契約レビュー

契約書ドラフト、差分確認、リーガル相談の一次整理を補助します。

08

Industries

業種別の相談入口。

業種ごとに、AI化すべき業務と注意点は変わります。初回相談では、いま一番詰まっている現場業務から整理します。

小売・サービス

店舗判断、接客、販促、CSを再現できる業務に。

BtoB営業

商談準備・提案・フォローを営業チームの標準動作へ。

建設・現場業務

見積、工程、原価、現場知見をAIで参照できる業務資産に。

士業・専門サービス

相談記録、資料作成、ナレッジ検索を安全に効率化。

人材・採用

候補者情報、求人、面談メモ、評価を判断しやすく整理。

金融・士業バックオフィス

監査ログ・権限・説明責任を前提にAIを段階導入。

09

Tech Stack

本番運用まで届く技術スタック。

LLM選定だけでなく、フレームワーク、データ基盤、認証、課金、CI/CDまで含めて、Webアプリとして本番に乗せます。

LLM

  • OpenAI (GPT-4o / o1)
  • Anthropic (Claude)
  • Google (Gemini)
  • オープンソース LLM

Framework

  • Next.js 16
  • React 19
  • TypeScript
  • Vercel AI SDK

AI / Agent

  • LangChain / LangGraph
  • MCP (Model Context Protocol)
  • Anthropic Agent SDK
  • Eval / Guardrail

Data

  • Supabase (Postgres)
  • Vector DB (pgvector)
  • DWH 連携
  • RAG パイプライン

Ops

  • Vercel / Cloudflare
  • Stripe (課金)
  • Clerk (認証)
  • 監査ログ / 権限

Quality

  • Playwright E2E
  • Vitest
  • プロンプト評価
  • CI / CD
10

Pricing

価格の目安。

すべて目安価格です。スコープ・難易度・AI機能の数に応じて個別見積を作成します。Discovery → 業務AI実装 → 継続運用と段階契約が標準です。

Discovery / PoC

2〜4週間

50万円〜目安価格 / 個別見積

業務棚卸し、AI化候補整理、PoC プロトタイプ、効果レポートまで。本実装に進むかの判断材料を作ります。

  • 業務 / データアセスメント
  • PoC プロトタイプ
  • 概算見積・ロードマップ
標準プラン

業務AI 実装

4〜10週間

300万円〜目安価格 / 個別見積

RAG / ワークフロー / 生成AI / エージェントを業務システムとして本実装。本番デプロイ、運用画面、権限まで届けます。

  • 本番デプロイ済 業務AI
  • 管理画面・運用ツール
  • 権限 / 監査ログ設計

継続運用 / 改善

月次契約

月50万円〜目安価格 / 個別見積

ログ・利用状況・現場の声をもとに、プロンプト調整・追加機能・教育を継続。内製化・引き継ぎも段階的に。

  • プロンプト / 評価改善
  • 追加機能 / 拡張
  • ドキュメント / 内製化支援

※ 価格は税抜表記。固定費（プロジェクト）と月額（継続）の組み合わせも可能です。初回相談・概算見積は無料です。

11

FAQ

よくあるご質問。

初回相談前に確認されることが多い項目をまとめました。記載がない事項はお気軽にお問い合わせください。

12

Flow

進め方

NDA前の相談から、アセスメント、PoC、本実装、運用改善まで。段階を切って判断材料を出していきます。

  1. Discovery1〜2週間

    相談・アセスメント

    業務、課題、既存ツール、データの所在を確認。AI化候補を整理し、優先度・効果の見立てを出します。NDA前から相談可能。

    納品物業務マップ / 候補リスト

  2. Validate4〜8週間

    PoC / プロトタイプ

    実業務データで短期検証。プロンプト、UI、評価まで触れる形で作り、継続投資の判断材料に変えます。

    納品物PoC + 効果レポート

  3. Build8〜16週間

    本実装・アプリ化

    Webアプリ、管理画面、SaaSとして本実装。ログ、権限、運用ルールも含め、運用に残る形で納品します。

    納品物Webアプリ / SaaS

  4. Operate継続

    運用改善・内製化支援

    ログ・利用状況・現場の声をもとに精度と業務フローを改善。研修・ドキュメントで内製化も支援します。

    納品物改善サイクル / 研修

Contact

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業務整理、PoC、SaaS開発、社内ナレッジ検索、AIエージェント、補助金・助成金を見据えた導入計画まで、入口は問いません。 まだ要件が固まっていない段階からご相談いただけます。

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