カスタムAI開発サービス
御社専用のAIを、
構想から実装まで。
企業ごとの業務プロセス・事業特性・既存システム環境を深く理解し、 実運用可能な形でAIを設計・実装します。 PoCで終わらない、現場で機能するAI導入を実現します。
Built by a team from leading global labs and companies
Trusted By Our Clients & Partners
Development Cases
業界別開発事例
業界ごとに相談の多い業務課題を、既存システム、データ環境、運用制約から逆算して整理した代表的な開発テーマです。カードをクリックすると詳細ページに移動します。
卸売・流通大手卸売・流通企業のDX推進 ─ WorkPeerによる営業業務の高度化
全国に複数の物流拠点を持つ大手卸売・流通企業に対し、約1年間にわたって営業DXの検討・推進を支援しました。属人化していたExcel見積、仕入先見積書の自動読取、商品マスタ照合、価格・特引計算、得意先別フォーマット出力、滞留在庫の早期判断までをWorkPeerで業務フロー化し、人が確認・調整できる形で現場運用へ接続した事例です。
製造業外観検査のAI自動化による品質管理の高度化
画像AI・生成AI（LLM, VLM）、品質管理ナレッジを組み合わせた外観検査自動化システム。カメラ映像から製品をリアルタイムに撮像し、画像認識AIがキズ・欠け・汚れなどを自動判定します。
製造業柔軟重量材の搬送自動化に向けた双腕ロボットPoC
原反、シート、長尺部材のように「重い・長い・形が変わる」対象物を扱う製造現場では、作業者2名による持ち上げ、移動、位置合わせが最後まで残りがちです。本ケースでは、現場観察、作業分解、画像・力覚データ設計、ロボット選定、段階PoCを組み合わせ、AI開発側から自動化の勝ち筋と撤退条件を明確にします。
製造業 / 物流手書き注文書からピッキング実行へつなぐAI業務設計
製造・物流の現場では、紙の注文書、作業指示書、部品表、棚番、現物の並びがばらばらに存在し、読み取りAIだけでは作業は完了しません。本ケースでは、WorkPeerで注文書を読み取り、部品マスタ・在庫・棚番と照合し、Order Contractとして実行条件を固定したうえで、Robot Gatewayや人手ピッキングへ渡す業務AIを設計します。ロボット導入前でも、ヒューマンピッキングの標準化、検品、監査ログから段階導入できます。
飲食・サービス飲食店での営業活動の高度化・効率化
公開Web・SNS情報を横断的に分析し、混雑・繁忙傾向を加味した営業判断を高度化するAIエージェントを開発しました。データ規約の範囲内で情報を取得し、営業優先度付きターゲットリストを自動生成します。
金融・保険保険代理店における営業効率化AI
保険募集時の対話内容や顧客意向をもとに、保険商品の比較・選定候補の整理を支援するAIエージェントを開発しました。意向把握、比較・選択、証跡管理の3ステップで、業務上の透明性と説明性を高めます。
物流物流配車・配船のAI・数理最適化（OR）
AI予測と数理最適化（OR）を組み合わせ、物流配車・配送ルート最適化と、船舶運航・港湾スケジューリングの2ケースで、複数の候補案を生成し人が承認・現場連携する仕組みを構築しました。
物流物流センターのバース混雑・庫内波動を読むAI管制
物流センターでは、車両到着、入荷検品、格納、ピッキング、梱包、出荷締切が少しずつずれるだけで、バース待ち、滞留、残業、誤出荷リスクが連鎖します。本ケースでは、WMS/TMS、車両受付、ASN、ハンディ実績、勤怠、締切時刻を統合し、翌日から当日数時間先までの混雑・人員不足・滞留リスクをAIで予測する管制ワークフローを設計します。
製薬・ライフサイエンス治験プロトコルの論理整合性チェックとRWDによる被験者リクルート最適化
新薬開発の治験プロトコルに含まれる記載ミスや論理矛盾をLLMで自動検出し、改訂リスクを事前に低減。さらに、選択・除外基準からRWD（Real World Data）上の候補患者数をシミュレーションし、実行可能性の高いプロトコル設計を支援します。
建設・不動産契約・図面・現場報告のAIレビュー補助
建設・不動産プロジェクトでは、契約書、仕様書、図面、議事録、現場報告が別々の資料として更新され続けます。本ケースでは、文書AI、図面解析、画像認識、RAGを組み合わせ、確認すべき差分や不整合を根拠付きで提示するレビュー補助ワークフローを設計します。
掲載例以外の業界でも、業務データ・既存システム・意思決定プロセスを整理し、AIが機能する領域を一緒に見極めます。
自社の業務で相談するTechnology
対応可能なAI技術領域
課題の性質に応じて最適な技術を選定し、組み合わせます。単一技術の適用ではなく、業務要件から逆算した技術設計を行います。
自然言語処理・LLM
社内ナレッジのRAG検索、契約書・規程のレビュー支援、議事録要約、レポート下書き生成など、テキストデータを扱う業務全般を対象とします。
AIエージェント
単一の質問応答にとどまらず、情報収集・判断・実行を自律的に行うAIワーカーを構築。複数ステップの業務プロセスをEnd-to-Endで自動化します。
画像認識・映像解析
製造ラインの外観検査、建設現場の安全監視、医療画像の分類支援など、カメラ映像や画像データからの自動判定・検出を行います。
ドキュメントAI
請求書・見積書・申込書など多様なフォーマットの帳票から、項目を自動抽出・構造化。手入力の削減と転記ミスの防止を実現します。
音声AI・対話AI
AI電話受付・架電、商談の自動文字起こし、多言語リアルタイム通訳など、音声を入出力とする業務を自動化・効率化します。
需要予測・数理最適化
販売予測、在庫配置、配車計画、シフト最適化など、過去データとビジネス制約から最適な意思決定を導出します。
汎用ツールの導入ではなく、
御社の業務に最適化されたAIを設計する。
モデル選定だけでなく、データ設計・UI/UX・既存システム連携まで含めて設計し、 PoCで終わらず、現場で使える状態まで持っていきます。
業務理解
業務プロセス、運用制約、組織構造を深く理解した上で、AIが本当に機能するポイントを見極めます。
技術設計
モデル選定、データパイプライン、システムアーキテクチャを、業務要件から逆算して設計します。
実装・運用
実装して終わりではなく、現場への定着と継続的な改善まで含めて伴走します。
なぜ多くのAI導入は失敗するのか
私たちは、まず業務構造を理解し、AIをどこに、どう組み込むべきかを見極めます。
よくある失敗パターン
Black AIのアプローチ
AIありきで始まる
業務課題の理解から始める
現場との接続が設計されていない
業務フローに組み込む形で設計する
PoCで止まる
実装・運用まで一貫して伴走する
精度だけで判断する
業務適用性・運用負荷まで評価する
AIありきで始まる
業務課題の理解から始める
現場との接続が設計されていない
業務フローに組み込む形で設計する
PoCで止まる
実装・運用まで一貫して伴走する
精度だけで判断する
業務適用性・運用負荷まで評価する
導入プロセス
構想から実装、改善まで。段階的に確度を高めながら進めます。
本質的な業務課題を見極める
AIが機能するポイントを設計する
小さく検証し、確度を見極める
無理に進めない。それも設計のうち
業務に組み込まれるAIを構築する
定着し、進化するAIへ
AI PoC
小さく検証し、確度を見極める
Go / NoGo判断
無理に進めない。それも設計のうち
AI実装・組み込み
業務に組み込まれるAIを構築する
運用・改善
定着し、進化するAIへ
各フェーズの詳細
細かな進め方は案件ごとに調整しますが、基本は次の3つです。まず整理し、小さく確かめ、使われる形まで実装します。
01
課題と要件を一緒に整理する
業務の流れ、データの状態、既存システム、現場の制約を確認します。AIで解くべき課題と、成果を見る基準をここで決めます。
02
小さく試して、進め方を判断する
PoCで精度だけでなく、現場で使えるか、運用負荷に見合うかを確認します。進めるべきでない場合は、NoGoや別案も率直に示します。
03
実装し、運用しながら育てる
既存システム連携や画面設計まで含め、日常業務で使える形に実装します。導入後も利用状況を見ながら改善します。
このサービスで得られること
目的は、AIを作ることそのものではありません。業務の中で自然に使われ、改善を続けられる状態をつくることです。
何をAI化すべきかが明確になる
現場の課題を整理してから設計するため、ツール導入やPoCが目的化しにくくなります。
現場で使いやすい形まで作れる
モデルだけでなく、画面、業務フロー、既存システムとの接続まで含めて実装します。
導入後の改善まで見通せる
利用状況や業務データを見ながら、精度・運用・対象範囲を段階的に改善できます。