生成AI導入支援

KENSAKI は 生成 AI 領域に強いエンジニア を SES (業務委託) としてアサインし、PoC 立ち上げから本番運用までを伴走支援します。LLM / RAG / Dify / MCP を中核に、お客様のシステムに合わせた最適な構成と段階的な実装を提案します。

AIネイティブな業務環境を、いまから構築する

業務プロセスのあらゆる場面で生成 AI が前提となる「AI ネイティブ」な働き方は、もはや一部の先進企業の話ではありません。文書作成、データ集計、コード生成、顧客対応、社内検索 — どれも LLM とエージェントによって再定義されつつあります。

KENSAKI は「AI を 使えるようにする」のではなく、業務プロセスそのものを AI ネイティブに再設計する ことを目指して支援します。RAG / MCP / Eval を組み合わせた業務基盤を整え、現場の運用フローと整合させる。これが私たちの価値提供の核です。

既存システムや組織文化との接合を丁寧に行い、業務プロセスの中で AI が 自然に呼吸する 状態を作ることが、最終的な目標です。

小さく始めることが、リスクを減らしリテラシーを高める

「全社一斉に AI を導入する」のは魅力的に見えますが、現実には大きなリスクを伴います。仕様の不確実性、コストの見積もり困難、運用文化の急変、現場抵抗 — これらは規模が大きいほど影響も大きく、失敗時の埋没コストも膨らみます。

KENSAKI は「ちいさくはじめる AI ネイティブ」を一貫して掲げています。1 業務 / 1 部署 / 1 PoC からスタートし、4〜8 週で 動く成果物と数字 を持って評価。改善ループで数値を引き上げ、次の業務へ展開する。この階段設計が、リスクを抑えながら組織のリテラシーを着実に底上げする最短ルートです。

低リスク: 失敗しても影響範囲が限定的。撤退判断もしやすい
早期フィードバック: 実データで仮説検証 → 継続 / 中止の判断材料が早い
組織学習: 関係者が AI の癖・限界・コスト感を体感し、社内の暗黙知になる

リテラシーが高まれば、次の PoC は内製で始められる ようになります。KENSAKI が支援する 6 ヶ月後に「自走できる組織」が残る — これが理想形です。

提供メニュー

1. LLM 統合支援 (ChatGPT / Claude / Gemini)

OpenAI / Anthropic / Google の大規模言語モデルを業務に統合します。プロンプト設計、API インテグレーション、トークン管理、レート制御、コスト最適化、Eval (LLM-as-a-Judge) 設計までを一貫支援。複数モデルのフォールバック構成、Vision / Tool Use 等の高度機能も対応します。

2. RAG ソリューション構築

社内ドキュメント・CRM・チケット情報・Web サイト等を Vector DB (Pinecone / pgvector / Weaviate / Vertex AI Vector Search) に取り込み、Retrieval Augmented Generation で回答精度を高めます。データ前処理 (Markdown 化 / チャンク分割 / 埋め込み生成) からハイブリッド検索 (BM25 + 埋め込み) まで対応。

3. AI エージェント / MCP サーバ構築

ツール呼出を伴う自律型エージェント (LangChain / LangGraph / Anthropic Agent SDK) を構築。MCP (Model Context Protocol) サーバ実装で、社内ツール / DB / API を LLM から安全に呼び出せる基盤を整備します。権限分離・監査ログ・実行制御も設計に含みます。

4. Dify 導入支援

ノーコード AI ワークフロー基盤 Dify をクラウド (AWS ECS / GCP Cloud Run) または Self-Hosted で導入。プロンプト管理 / バージョニング / 評価 / 観測の運用フローを設計し、PoC から本番運用までスムーズに移行できる体制を構築します。

進め方 (3 フェーズ)

Phase 1 — PoC (およそ 1 ヶ月): 業務課題の整理 → 最小機能で実装 → 主要 KPI 設定 → 効果測定。LLM のコスト・精度・運用工数を実データで検証します。
Phase 2 — 本番化 (およそ 1 ヶ月): セキュリティレビュー / 監査ログ整備 / 認証認可 / リトライ・冪等性設計 / Eval パイプライン。本番環境にデプロイし、ステークホルダー教育まで完了。
Phase 3 — 運用: モデル更新追従 / プロンプト改善 / 利用ログモニタリング / コスト最適化。週次定例で改善ループを回します。

技術スタック

LLM プロバイダ: Anthropic Claude / OpenAI GPT / Google Gemini / Azure OpenAI
RAG / 検索: pgvector / Pinecone / Weaviate / Vertex AI Vector Search / Elasticsearch
エージェント: LangChain / LangGraph / MCP / Anthropic Agent SDK
ワークフロー: Dify / n8n / AWS Step Functions
クラウド: AWS (Bedrock / Lambda / ECS / Fargate) / GCP (Vertex AI / Cloud Run / BigQuery) / Azure (OpenAI Service)
観測 / Eval: Langfuse / OpenTelemetry / Prometheus / Datadog / LLM-as-a-Judge カスタム

アサイン体制

1 名アサイン: シニアエンジニア (PM / Tech Lead 兼任) を 0.5〜1.0 人月で常駐 or リモート
チームアサイン: PM + バックエンド + データエンジニアの少数精鋭チーム (3〜5 名)
請負プロジェクト: スコープと納期を握って一括受託 (PoC 単位 / 本番化単位)

お問い合わせ

具体的なご相談・スコープ調整・概算お見積りは info@ika-kensaki.com までお気軽にご連絡ください。NDA 締結後、課題ヒアリング → 提案 → 契約の順で進めます。