製品の上に載せるのではなく、製品の中にAIを組み込む。
人々の製品利用方法そのものを変革しない限り、AI統合に投資する価値はありません。私たちはすべてのプロジェクトで以下の3つの指標を測定します。
回答時間が8秒未満に短縮
貴社のデータを基盤とした検索と推論。お客様は、チャネルを問わず、人間に質問するよりも速く、そして確実に答えを見つけられます。
ハルシネーション（幻覚）率が2%未満
配信前に固定された評価ハーネスを用いて全出力を検証。ハルシネーションは検知・スコアリングされ、バグとして扱われます。
単なるチャットではなく、マーケティング自動化
AIエージェントがアウトリーチのドラフト作成、通話の要約、リードの選別を行います。チャットインターフェースはあくまで一つの接点に過ぎません。本当にコスト削減が効いてくるのは、バックオフィスの自動化です。
データが知能層を流れていく
AIを既存システムに後付けするのではなく、データパイプラインに組み込み、ビジネスがすでに蓄積している知識から学習させます。
実際の使用感
ユーザーとオペレーターが毎日触れるインターフェースのリアルな姿。マーケティング用の飾り写真や、架空のデータは一切ありません。
デモではなく、本番環境への納入実績
各プロジェクトには、実際の評価ハーネス、明確なコスト上限、そして毎日クエリを実行する実在の利用者がいます。
AIを使うべき時、使わないべき時
すべての問題にニューラルネットワークが必要というわけではありません。当社は、クライアントのプロジェクトにAIが適したツールかどうかをどう評価するかをご案内します。
カスタムモデルを作成するか、事前学習済みモデルを活用するか？
Why
クライアントには800件のラベル付きデータがありました。ゼロから学習するには不十分ですが、ベースモデルをファインチューニングするには十分な量です。ファインチューニングにより、6ヶ月間のデータ収集の代わりに、3週間で89%の精度を達成しました。
Alternatives Considered
ゼロから学習すればより細かく制御できますが、10倍のデータが必要です。このユースケースでは、ファインチューニングで精度目標を達成でき、コストも大幅に抑えられました。
クラウド推論か、オンプレミスか？
Why
クライアントは1日あたり500件のドキュメントを処理します。この処理量の場合、クラウドのコストは月額約200ユーロです。オンプレミス機器で運用すると、初期費用4万ユーロに加えてメンテナンス費用がかかります。計算するまでもなく、答えは明白でした。
Alternatives Considered
日次5万件以上のドキュメントを処理する場合や、厳格なデータ所在地規制がある場合にオンプレミスが適切です。このクライアントにはこれらの制約がありませんでした。
リアルタイム処理か、バッチ処理か？
Why
クライアントに即時分類は不要です。メールは午前8時と午後2時に振り分けられます。バッチ処理はリアルタイム推論よりコストを70%削減でき、ルーティング前に結果を検証する時間も確保できます。
Alternatives Considered
リアルタイム処理が不可欠なのは、顧客対応のチャットやライブサポートのルーティングです。社内のドキュメント処理であれば、ほぼすべてのケースでバッチ処理が最適解です。
エッジケースも自動化すべきか？
Why
モデルは全体の87%を高い精度で処理します。残りの13%は判断が難しいケースです。これらを自動化しようとすれば3倍の学習データが必要になり、それでも誤りは残ります。例外は人が対応する方が、コストも精度も優れています。
Alternatives Considered
エッジケースの量が非常に多い場合（1日数千件規模）、専用モデルへの投資も合理的です。今回のクライアントは1日26件でした。人のレビューで十分対応できます。
動作するAI機能、評価ハーネス、そして進化を支えるチーム。
モデルが変更されても誰も気づかないため、AIプロジェクトは失敗します。私たちは検証可能なシステムをお届けし、いつ再評価すべきかを知るチームを提供します。
- データソースに連携した検索＋推論パイプライン
- 各機能面ごとに最低50件のgradedテストケースを含む評価ハーネス
- モデル別・顧客別の詳細を把握できるコストダッシュボード
- コスト上限に達した際、小規模モデルから大規模モデルへ自動切り替えるフォールバックルーティング
- バージョン管理とロールバック機能を備えたプロンプトレジストリ
- チーム向けプロンプトおよび検索（Retrieval）の反復改善に関する2週間のトレーニングスプリント
ドキュメントをアップロードし、AIがデータを抽出する様子をご覧ください
サンプルの請求書または契約書をドロップしてください。モデルがフィールドを識別し、値を抽出し、信頼スコアを割り当てる様子をご覧いただけます。ログインは不要です。
AIが実際にもたらすもの
初回デプロイ時の精度
データ処理の高速化率
手動分類の削減率
本番環境モデルまでの平均期間
AI導入には3つの選択肢があります。
AIプロジェクトは反復的に進みます。12ヶ月単位の長期契約ではなく、2週間ごとのスプリントで進行します。マトリックスでは、各プランの総額上限を設定しています。
AI活用領域1つを本格運用へ
納期：4週間
- 単一のAI活用領域（チャットボット、検索、分類器等）
- 検索パイプライン + 50ケースの評価ハーネス
- コストダッシュボード + アラート通知
- 1段階のモデルフォールバック
- マルチテナント環境でのデプロイメント
- カスタムファインチューニング
本番環境へのAI統合
納期：8週間
- 最大3つの連携するAI活用領域（チャット＋エージェント＋分類器）
- 150ケース以上の評価ハーネスと回帰テストCI
- 既存CRM / DB / APIへのツール呼び出し連携
- モデル別のコスト上限付きマルチモデルフォールバック
- プロンプトレジストリ + バージョン管理
- プロンプト進化のための四半期ごとの定期保守
複数製品に対応するAIプラットフォーム
四半期単位のスコープ
- 無制限の活用領域 + ツール連携
- 価値のある箇所におけるカスタムファインチューニング + RLHF
- 顧客別評価を含むマルチテナントデプロイメント
- 専任MLエンジニア（フルタイム）
- 四半期ごとのドリフトおよびバイアス監査
- コードエスクロー＋退出条項
モデルAPIの利用料（OpenAI、Anthropic、Google）は含まれません。お客様自身のアカウント経由で利用するため、コストは常に透明です。クラウド＋ベクトルDBのパススルー分は別途かかります。
どのティアにも自由に追加できます。
AI導入は、成長支援側の自動化と相性が抜群です。以下の4つをシームレスに組み合わせられます。
会計法人が請求書照合の91%を自動化した方法
月3,000件の請求書を人手で照合
4名のスタッフが毎週、届いた請求書と未処理の発注書を照合する作業に費やしていました。1件の照合ごとに、ベンダー名、金額、明細項目、PO番号を2つのシステムにまたがって確認する必要がありました。ミスによるクレーム処理コストは月平均8,000ユーロにのぼっていました。
AIによるOCR抽出とマッチング
あらゆる形式・あらゆる言語の請求書からフィールドを抽出し、未処理のPOと照合するモデルを学習させました。確信度スコアに基づき、確実性の高いマッチは自動承認へ、不確実なものはすべてのコンテキストを添えて人のレビューキューへ振り分けます。
スタッフ4名が例外対応のみを担当
請求書の91%が自動でマッチングされるようになりました。クレーム処理コストはほぼゼロに。チームは今、手作業でのデータ照合ではなく、ベンダー交渉や財務計画に時間を使っています。
自動照合された請求書の割合（従来は0%）
AI integration cost calculator
Build cost plus monthly run cost: the full picture.
手法を含むフル計算機を開く入力項目
05 fields加重平均単価に影響します。シニアエンジニアは通常より35%高額です。
率直な回答
AI投資前に誰もが気になる質問
これらは営業会議でよく聞かれる質問です。もしここに答えがない場合は、お気軽にご相談ください。
場合によります。分類タスクには少なくとも数百件のラベル付きデータが必要です。予測タスクには6〜12か月分の過去データがあるとよいスタートが切れます。データが十分でない場合でも、事前学習済みモデルを活用し、少量のデータでファインチューニングできることがあります。契約前に最初の2週間でこの点を評価します。
すべてのモデルには信頼度の閾値があります。それを下回るケースは人間に回されます。重要なビジネス判断には、常に人間が関与する設計にしています。AIが処理量を担い、チームが判断を担います。
デプロイ前にバイアスをテストし、デプロイ後はドリフトを監視します。生成AIについては、出力をお客様のドメインデータに限定し、既知の回答と照合して検証します。AIが苦手なことについても、私たちは率直にお伝えします。自動化すべきではない業務もあります。
はい。AIはREST APIとしてデプロイし、既存のシステムと並行して稼働させます。ERP、CRM、またはカスタムツールからAPIを呼び出せば、結果が返ってきます。プラットフォームの変更は不要です。
実データを使って4週間でプルーフオブコンセプトを実施します。精度の数値を確認したうえで、本番環境へ移行するかどうかを判断していただけます。本番デプロイは、統合の複雑さにもよりますが、さらに4〜8週間かかります。
私たちの経験から言えば、そのようなことはありません。AIが繰り返しの大量処理を担い、これまでその業務を担当していたメンバーは、人間の判断が必要な業務へ移行します。請求書の照合を自動化した経理チームは、現在、ベンダーとの交渉や例外処理に時間を充てています。