綾田 雅宏
東京都 渋谷区 神南1-11-4 FPGリンクス神南5F
  • 構想段階から伴走できる提案力
  • 技術力を活かした幅広い開発
  • 技術だけで終わらない業務課題へのアプローチ

生成AI組み込みアプリ開発

生成AIの利用で生産性向上

業種
情報非公開
地域
情報非公開
規模
50人~100人
費用
総費用500万~1000万円

社内向けで、RAG(検索拡張生成)機能を搭載したAIチャットアプリとAIエージェント機能を開発しました。

◾️AIチャットアプリ
従来は社内データや製品情報が複数の場所に分散しており、研究開発や顧客問い合わせ対応の際に、必要な情報を探すために多くの時間を要していました。

そこで、社内データを専用のデータ基盤へ取り込み、生成AIから検索・参照できるRAG環境を構築しました。

ユーザーはチャット形式で質問するだけで、関連する社内情報をもとにした回答を取得できるため、従来のように複数の資料やデータソースを個別に検索する負担を軽減しました。

さらに、Azure Document Intelligenceを利用して各種ドキュメントを解析し、RAGで利用できるデータへ変換・登録するパイプラインを構築しました。

◾️AIエージェント
特定の業務プロセスに沿って複数の処理を実行するAIエージェント機能を開発し、定期的に発生する業務の自動化にも対応しました。

依頼を受けたカテゴリ
Webシステム開発業務システム開発
制作物種別
情報サービス系情報コミュニティ系その他
業務範囲
要件定義、アーキテクチャ設計、UI/UX設計、バックエンド/フロントエンド開発、AIワークフロー設計、テスト、リリース
業務の概要
AIチャットアプリとAIエージェント機能を開発しました。

◾️AIチャットアプリ
社内に分散していた各種データや製品情報を生成AIで活用できるよう、RAG(検索拡張生成)機能を搭載したAIチャットアプリおよび専用データ基盤を開発しました。

ユーザーが自然言語で質問すると、社内固有のデータを検索・参照し、その内容をもとに回答を生成する仕組みを構築しました。

◾️AIエージェント機能
Azure Document Intelligenceを活用したドキュメント解析・データ取り込みパイプラインや、特定の業務フローに沿って処理を実行するAIエージェント機能も実装しました。
開発規模・期間
・開発人数:3人
・開発期間:6ヶ月
利用技術
Pythonその他言語PostgreSQL
利用サーバー環境・DB
備考
上記以外に、以下の技術を利用しました。
・React
・TypeScript
・Azure(Container Apps / Application Gateway / Azure Document Intelligence / Azure Database for PostgreSQL / Azure AI Foundry)

実績・事例の詳細

◾️AIチャットアプリ
社内に分散していたデータや製品情報を効率的に検索・活用するため、RAG(検索拡張生成)を利用した対話型AIアプリケーションを構築しました。

チャット画面では、ユーザーが質問を入力すると、社内データを検索し、関連する情報を生成AIへ渡したうえで回答を生成するRAGの仕組みを実装しました。

これにより、一般的な生成AIの知識だけではなく、企業固有の製品情報や社内資料を参照した回答を生成できるようにしました。

また、RAGで利用するデータを継続的に整備するため、Azure Document Intelligenceを活用したドキュメント解析機能を構築しました。

PDFなどの各種ドキュメントを取り込み、文書内のテキストや構造を解析したうえで、検索・生成AI利用に適した形へ加工し、データ基盤へ登録する一連のパイプラインを実装しました。

これにより、単純なテキストファイルだけでなく、構造を持つ各種業務文書についてもAIから利用できる環境を整備しました。

◾️AIエージェント
対話型AIだけでは対応できない定型・複雑な業務については、AIエージェント機能を設計・開発しました。

AIエージェントでは、あらかじめ定義した業務フローや条件に沿って、必要な情報の取得、判断、後続処理などを組み合わせて実行できる仕組みを構築しました。

これにより、従来人が複数の手順を順番に実行していた業務についても、一部をAIによる自動処理へ置き換えられるようにしました。

◾️セキュリティ
Application Gatewayなどを利用して通信経路やアクセス範囲を制御し、社内データを扱うシステムとしてセキュリティを考慮したネットワーク構成を設計しました。

データ管理にはAzure Database for PostgreSQLを利用し、AI関連機能についてはAzure AI Foundryなどのサービスを活用しました。

プロジェクト全体を通じて、要件定義からアーキテクチャ設計、UI/UX設計、フロントエンド・バックエンド開発、AIワークフロー設計、クラウド基盤構築、テスト、本番リリースまで幅広く対応しました。

成果・結果

◾️AIチャットアプリ
RAG(検索拡張生成)機能を搭載したAIチャットアプリケーションを導入したことで、社内に分散していたデータや製品情報へ、自然言語によるチャット形式でアクセスできる環境を実現しました。

研究開発や顧客問い合わせ対応の際に、利用者が複数の資料やシステムを横断して情報を探す必要性を減らし、必要な情報へ到達するまでの時間を短縮しました。

これにより、情報検索にかかる業務負荷を軽減するとともに、顧客問い合わせなどに対してより迅速に対応できる環境を整備しました。

また、Azure Document Intelligenceを活用したデータ取り込みパイプラインを構築したことで、各種ドキュメントを継続的に解析・データ化し、RAGで利用できる仕組みを実現しました。

新しい資料や製品情報をAIから利用できる状態へ更新しやすくなり、生成AIを一時的なツールではなく、継続的に社内情報を活用するための基盤として運用できるようにしました。

◾️AIエージェント
従来人が実施していた定型的な業務や複数ステップからなる処理の一部を自動化し、手作業による業務負荷を削減しました。

◾️全体
Webアプリケーション、RAG、ドキュメント解析、AIエージェントを一つのシステムとして統合することで、「情報を探す」「内容を理解する」「業務を実行する」という一連のプロセスを生成AIによって支援できる環境を実現しました。

本プロジェクトでは、単純な生成AIチャットボットの導入に留まらず、企業固有データを活用するRAG基盤、ドキュメント取り込みパイプライン、業務を自動化するAIエージェント、Webアプリケーション、Azure基盤まで一体として設計・開発し、生成AIを実際の社内業務へ組み込む環境を実現しました。

業務内容

実績・事例

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株式会社メリオル

会社情報

会社名
株式会社メリオル
業種
IT:システム開発
代表者名
綾田 雅宏
郵便番号
150-0041
所在地
東京都渋谷区神南1-11-4 FPGリンクス神南5F