AI機能を事業や製品に組み込みたい企業、手作業や試作から運用可能な仕組みへ進めたいチーム。
AI API基盤・Agent・製品開発
慧策は、製品を支えるAIの基盤技術を提供します。モデル・APIの提供と接続、プロンプト設計、データ連携、Agentの業務フロー、利用者向けの画面まで一体で開発します。代表的な作業で品質を検証し、公開後の運用と改善まで支援します。
AI機能を事業や製品に組み込みたい企業、手作業や試作から運用可能な仕組みへ進めたいチーム。
AI API、データ、Agent、画面、評価、運用監視がつながった製品基盤。
タスク完了率、出力品質、エラー、応答時間、利用状況、モデル・APIコスト。
01 / 課題
作業が表計算、複数タブ、手動の引き継ぎに分散している。
AIの試作が必要なデータ、チャネル、利用者につながっていない。
プロンプトや評価、人の確認がなく、モデルの出力が安定しない。
失敗やコスト、利用者が離脱する地点を把握できない。
02 / 公開事例
Volumn.aiによる3日間の社内テストでは、Lead Finderが1日305〜513件のX投稿を調べ、13〜100件の有望リードを抽出したと報告しています。
OpenTaskAI / 事例
慧策はOpenTaskAIの製品開発を担当し、製品を支える基盤技術を提供しています。
事例を読む ↗AI AGENT開発
プロンプトとAPIに加え、入力、確認、失敗時の代替手段、結果を使う画面まで必要です。
作業別の指示、例、制約、評価セット。
画面、データ連携、作業状態、権限。
人の承認、ログ、代替経路、速度、コスト管理。
AIの基盤技術
モデルの機能を、自社のデータ・業務・製品につなぐための基盤を提供します。用途と既存システムに合わせて設計し、実際に使える形まで開発します。
モデルの機能を製品から使えるAPIとして提供・接続。認証、入出力仕様、タイムアウト、エラー処理を設計します。
作業ごとにモデルを選び、プロンプトと構造化出力を管理。必要に応じて振り分けや代替経路を設けます。
利用が認められた製品データや社内情報を接続。必要な文脈を取り出し、アクセスできる情報を制御します。
調査、分類、下書き、ツール連携を段階的につなぎ、重要なアクションには人の確認を設けます。
代表的な入力で品質と失敗例を確認し、利用範囲や承認の必要な箇所を定めます。
エラー、応答時間、利用量、API費用を把握し、プロンプト、モデル、製品フローを改善します。
03 / 支援内容
製品とチームに合わせて範囲を決めます。支援できる主な作業は次のとおりです。
用途、データの流れ、API仕様、品質基準、最初のリリース範囲を決めます。
モデルAPIの機能を提供・接続し、製品から使いやすい共通インターフェースにします。
作業に合うモデルを選び、必要に応じて振り分け、再試行、タイムアウト、代替処理を設計します。
作業別の指示、例、制約、出力形式を設計し、変更を管理します。
利用が認められた社内情報や製品データを検索・生成の流れにつなぎます。
調査、分類、下書き、実行など複数段階の業務をつなぎ、確認点を設けます。
入力、結果、承認、次のアクションを扱える画面を作ります。
代表的な作業で品質を確認し、人の承認や権限管理を組み込みます。
エラー、応答時間、利用量、モデル・API費用、完了した作業を追います。
実際の利用や失敗例をもとに、運用と製品を改善します。
04 / 進め方
利用者の流れと最初のリリースを定義。
画面、プロンプト、APIの動作を代表的な作業で検証。
製品データ、AI Agent、管理機能を統合。
品質、利用、失敗、速度、コストを見て拡張。
05 / 計測
事前に基準と重要な指標を決め、活動量だけで判断しないようにします。
06 / よくある質問
はい。Agentの業務フロー、プロンプト、モデルAPI、人の確認、評価を扱います。
できます。現在の業務から次のリリースに必要な範囲を決めます。
代表的な作業と失敗例で品質を確認し、必要に応じて人の判断を組み込みます。
はい。モデルAPIの機能提供と、製品から利用するための接続・振り分け・運用管理まで対応します。
はい。現在の構成、アクセス権、情報源を確認し、業務に合うAPIと検索基盤を設計します。
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