AIシステム開発
あなたの業務に、
専属のAIチームを。
セキュアな生成AI環境の構築から、AIエージェント・RAG・業務システムのフル開発まで。要件定義から精度改善、運用保守まで一気通貫で対応します。
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。
ジンベイが開発するのは、散らばったデータを束ね、判断し、業務の出口までつなぐ「AIレイヤー」です。汎用AIツールとの違いは、貴社のデータ・ルール・システムに合わせて作り込むこと。
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
4つの開発領域
RAG構築
社内文書・個社データを参照して回答するAIチャットボット。「一般公開情報しか答えられないAI」を「自社を知っているAI」に変えます。
AIエージェント開発
情報収集・判定・文章生成までを自動で行うエージェント。調査・リストアップ・ドラフト作成など「作業の連なり」ごと自動化します。
セキュアな生成AI環境構築
オンプレミス・プライベートクラウド・閉域網での基盤構築。ローカルLLMを用いた、データを社外に一切出さない構成にも対応します。
帳票処理・業務システム開発
自社開発の生成AI-OCR「GenOCR」を核に、帳票読み取りから基幹連携・業務フロー自動化まで。API連携で既存システムに組み込めます。
USE CASES
業界別ユースケース
業界ごとによくある課題と、ジンベイが構築するシステムの典型パターンをまとめました。自社に近いイメージが見つからない場合も、お問い合わせいただければ実現方法をご提案します。
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
PROCESS
専用AIシステムを、3ヶ月で本番へ。
貴社専用のAIシステム開発の標準スケジュールです。明確なゴール設定と、お客様との定期進捗会議でのレビューを繰り返しながら、業務で使える水準まで仕上げて引き渡します。
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…
SECURITY
セキュリティ審査を、
通る前提で設計する。
開発したAIが、情報システム部門の審査で止まっては意味がありません。ローカルLLMを含むオンプレミス構成の設計から、セキュリティチェックシートへの回答まで。日本のエンタープライズの導入プロセスを前提に開発します。
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
どんなデータがあれば開発できますか？
社内文書、Excel、PDF、既存システムのデータなど、いま手元にあるものからで大丈夫です。データの整備・構造化からご一緒します。
開発期間はどのくらいですか？
プロトタイプは1〜2ヶ月、本番システムは3ヶ月〜が目安です。計画・精度検証・引き渡しを3ヶ月で完了した実績もあります。
どのLLM（言語モデル）を使いますか？
特定のモデルに縛られません。GPT系・Claude系など複数モデルを要件に合わせて比較検証し、精度とコストの最適解をご提案します。データを社外に出せない要件には、ローカルLLMの選定・構築で対応します。
納品後の保守はどうなりますか？
月額の運用保守契約で、モデルの更新・精度の維持・機能改修まで継続対応します。運用だけを切り出してお任せいただくことも可能です。
自社の業務に近い事例がないか確認したいのですが。
お問い合わせの際に業種と課題をお知らせいただければ、公開できる範囲で近い取り組みや実現イメージをご紹介します。
「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。
実現方法・期間・概算費用を、開発者の視点でお答えします。