生成AI開発（RAG・AIエージェント・閉域LLM）
生成AIを、
3ヶ月で本番の業務に。
RAG・AIエージェント・閉域LLMを、自社プロダクトの部品を使って速く作ります。
＼ 要件が固まっていなくてもOK ／
ご利用いただいている企業・団体（一部）
- RAGの回答精度（一般的なRAG比）
- +50%以上
- 計画から引き渡しまで
- 3ヶ月
- 自社AIプロダクトを開発・運用
- 4製品
- GenOCR・GenLead・GenApp・GenWorker
WHAT WE BUILD
貴社のデータと業務のあいだに、AIのレイヤーをつくる。
汎用のAIツールと違い、貴社のデータ・ルール・システムに合わせて作り込みます。
INPUT ── 貴社のデータ
- 社内文書・マニュアル
- 帳票・PDF・手書き書類
- 基幹システム・CRMのデータ
- Web上の公開情報
AI LAYER ── ジンベイが開発
- RAG検索自社データを根拠に回答
- AIエージェント調査・判定・生成を自動実行
- 生成AI-OCR（GenOCR）手書き・多書式の帳票を読解
- ローカルLLMオンプレ・閉域網でも動く構成
- LLM比較・最適化精度×コストで最適モデルを選定
OUTPUT ── 業務への出口
- チャットUI・社内ポータル
- 既存システムへのAPI連携
- CSV・データベース出力
- 通知・レポート自動生成
※ 引き渡し後に貴社側で調整・改善できるよう、疎結合でシンプルな設計を徹底しています。
SERVICE MENU
5つの開発領域
RAG構築
社内文書や個社データを根拠に答える、自社を知っているAIを作ります。
AIエージェント開発
調査・判定・文章作成のような、作業の連なりをまるごと自動にします。
閉域・ローカルLLM基盤
オンプレミスや閉域網で、データを社外に出さない生成AI環境を作ります。
帳票処理・業務システム開発
生成AI-OCR「GenOCR」を核に、帳票の読み取りから基幹システム連携までつなぎます。
自社サービスへのAI機能の組み込み
AIに強いエンジニアの採用を待たずに、プロダクトへAI機能を載せられます。
WHY FAST
自社プロダクトを部品にするから、速い。
自社で開発・運用している製品を組み合わせるので、ゼロから作る部分が少なく済みます。
GenOCR
手書き・書式ばらばらの帳票の読み取り
GenApp
業務画面・データベース・承認フロー
GenWorker
既存システムへの入力の自動化
作りたいものの実現方法・期間・概算を、30分でお答えします。
PRE-VALIDATION
まずは2〜3週間の「事前検証」から。
御社のデータで精度を確かめ、本開発の総額と期間を確定させます。
受け取れるもの
- 御社のデータで測った精度のレポート
- 使うLLMとシステム構成の案
- 本開発の総額と期間の確定見積り
- ※ 本開発に進む場合は、事前検証の費用を開発費に充当します。
- ※ 検証の結果を見て、本開発に進まないと判断いただいても構いません。
PROCESS
事前検証で確かめてから、本番へ。
- STEP 1
無料相談
30分
課題を伺い、実現方法と概算をご案内します。
- STEP 2
事前検証
2〜3週間
精度を測り、総額と期間を確定させます。
- STEP 3
本開発
2〜3ヶ月
週次で精度を確かめながら作り、本番に載せます。
- STEP 4
運用保守
月額
モデルの更新・精度の維持・改修に対応します。
精度は、数字で決めて数字で渡す。
ゴールを数値で決める
「想定質問に対する回答精度」など、合格ラインを最初に定義してから作り始めます。
LLMは比較してから選ぶ
複数モデルの精度差とAPIコストを実データで検証。費用対効果まで見える化します。
精度はPDCAで上げる
お客様に想定質問と正答を作っていただき、週次会議で精度をチェック。改善施策を回します。
INTERVIEW
お客様が語る、ジンベイとの開発
問い合わせAIチャットボットにヘルプページや設定情報、入力データをRAG化。50％以上の精度向上を実現
IT Forward株式会社様
勤怠管理システムなどHR領域に特化したSaaS比較サイトの運営、企業へのSaaS導入・運用支援サービスを提供しているIT Forward株式…
採用担当よりも高精度なダイレクトスカウト候補者リストによるAIマッチング
株式会社DELTA様
CTO支援に特化したテクノロジー集団、株式会社DELTA様では、クライアントの開発組織向けにさまざまな技術支援ソリューションを提供しています…
「人とAIの協業で、より深い転職支援を」 ジャパニアス株式会社 木下尚徳氏が語る、ジンベイとの協業と今後の展望
ジャパニアス株式会社様
ジャパニアス株式会社では、不動産・建設領域とITの領域に特化した人材紹介・転職支援の新規事業を展開中です。今回、同事業をリードする木下尚徳氏…
USE CASES
業界別ユースケース
業界ごとによくある課題と、ジンベイが作るシステムの型をまとめました。
あの類似案件の資料が、すぐに見つかりません
提案書や見積のたびに、過去案件のフォルダやサーバーを掘り返す調査に時間が取られています。
構築するシステム
散在する過去案件資料を整備し、条件や自然文で横断検索できる検索・RAGシステムを構築します。
期待できる効果
記憶頼みだった調査を数分に短縮し、提案の質とスピードを両立できます
法令の確認が、ベテランの経験頼みになっています
開発・造成に関わる法令・条例の確認が属人化し、抜け漏れがそのまま手戻りとリスクになります。
構築するシステム
案件の条件を入力すると、関係する法令・条例の情報を自動で収集・整理するAIエージェントを構築します。
期待できる効果
経験の浅い担当者でも、ベテランと同じ水準の確認を再現できます
書式のばらばらな注文書を、毎日手入力しています
FAX・メールで届く注文書を、品名・型番を目視で確かめながら基幹システムへ入力しています。
構築するシステム
生成AI-OCRで注文書を読み取り、製品マスターと自動突合。基幹システムへAPIで取り込みます。
期待できる効果
手入力と目視照合がなくなり、担当者は不一致の例外確認だけで済みます
問い合わせが、特定のベテランに集中しています
「この処理はどうするのか」という質問が経理・総務の特定の担当者に集まり、不在時に業務が滞ります。
構築するシステム
社内規程・マニュアル・過去のQAをRAG化し、根拠文書つきで回答する社内アシスタントを構築します。
期待できる効果
「人に聞く」を「AIに聞く」に変え、属人化と回答待ちを解消できます
AI人材の採用を待っていては、開発が始められません
プロダクトにAI機能を載せたいものの、生成AIに強いエンジニアの採用には時間がかかります。
構築するシステム
外部の専属AIチームとして参画し、プロトタイプからモデル選定・精度改善・本番実装まで並走します。
期待できる効果
採用を待たずに、AI機能の開発をすぐに始められます
「クラウド不可」の一言で、検討が止まっています
業界ガイドラインや社内規程で機密データを外部に出せず、SaaS型の生成AIは選択肢になりません。
構築するシステム
ローカルLLMを含む、オンプレミス・閉域網で完結する生成AI環境を構築します。
期待できる効果
データを社外に一切出さない構成で、規制業種でも生成AIを活用できます
明細と請求書の照合を、1件ずつ目視で行っています
「AとBの内容が一致しているか」の確認が毎月大量に発生し、締め期間の残業要因になっています。
構築するシステム
支払先・金額・期間・品目を自動照合する書類突合エージェントを構築し、不一致箇所と理由を提示します。
期待できる効果
全件照合はAIに任せ、人は不一致の判断だけに集中できます
帳票のデータ化の、その先まで自動化したい
日報・伝票の読み取りから始めたいものの、集計・報告・問い合わせ対応まで、どの順で進めるべきか描けていません。
構築するシステム
生成AI-OCRでのデータ化を第一歩に、集計・レポート生成・問い合わせ対応まで段階的に自動化します。
期待できる効果
1つの帳票のデータ化から、業務フロー全体の自動化へ広げられます
同じ操作の質問に、毎日答えています
会計・給与ソフトの操作に関する顧問先からの定型質問で、専門業務の時間が削られています。
構築するシステム
マニュアルと過去の回答をRAG化したQAチャットボットを構築し、顧問先の自己解決窓口をつくります。
期待できる効果
定型質問の一次対応を自動化し、本来の専門業務に時間を使えます
他社の見積もりや提案書を、無料で拝見します。
SECURITY
セキュリティ審査を、
通る前提で設計する。
ローカルLLMを含むオンプレミス構成から、セキュリティチェックシートへの回答まで対応します。
要件に合わせて選べる、3つのデプロイ形態
「まずスモールスタートしたい」
クラウド（SaaS）
最短で導入できる標準形態。お客様のデータをAIモデルの学習に利用しない方針を明示しています。
「自社のクラウド統制の範囲内で使いたい」
プライベートクラウド
貴社専用の環境にAI基盤を構築。既存のクラウドガバナンス・監査の枠組みの中で運用できます。
「機密データを社外に一切出せない」
オンプレミス・ローカルLLM
ローカルLLMを含む、データを社外に出さない構成で構築します。「クラウド利用不可」の要件下で生成AI環境を構築・納品した実績があります。
情報システム部門の審査に、実務で応える
セキュリティチェックシートへの回答
貴社所定の書式に項目別で回答します。大手企業・自治体の導入審査プロセスに数多く対応してきました。
NDA・個人情報保護覚書の締結
秘密保持契約に加え、個人情報保護に関する覚書の締結にも対応。貴社雛形での締結、法務部門間の調整も可能です。
技術仕様の開示
ログの保管方針、認証方式（OAuth 2.0 / OIDC等）、データの保存先・削除ポリシーまで、審査に必要な仕様を文書で回答します。
データを学習に利用しない
お預かりしたデータは厳重に管理し、AIモデルの学習には使用しません。取り扱い範囲は契約で明確に定めます。
ISO/IEC 27001（ISMS）認証取得
情報セキュリティマネジメントの国際規格に基づき、組織として情報を管理しています。
よくあるご質問
要件が固まっていなくても相談できますか？
はい、課題だけお聞かせいただければ大丈夫です。実現方法・期間・概算を、開発者の視点でお答えします。
費用はどのくらいかかりますか？
事前検証は50万円（税抜）からで、本開発に進む場合は開発費に充当します。本開発の総額は、事前検証の結果をもとに確定してお出しします。
開発期間はどのくらいですか？
事前検証が2〜3週間、本開発は2〜3ヶ月が目安です。計画から引き渡しまで3ヶ月で終えた公開事例があります。
どのLLMを使いますか？
GPT・Claude・Gemini などから、精度と費用を比べて選びます。データを社外に出せない場合は、ローカルLLMで構築します。
他社の見積もりと比べたいのですが。
お手元の見積もりや提案書を無料で拝見し、期間・費用・構成の妥当性をお伝えします。比較の結果、ジンベイを選ばなくても問題ありません。
納品後の保守はどうなりますか？
月額の運用保守で、モデルの更新・精度の維持・改修に対応します。社内で運用できるよう、引き継ぎの支援もします。
「うちの場合はどうなる？」にお答えします
業種と課題をお知らせいただければ、近い事例と実現イメージをご紹介します。
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