01
マニュアルを、緊急時にすぐ使えるフローチャートに
- 課題
- 緊急時の対応手順がマニュアルの中に埋もれていて、それを手順図に起こす作業に多くの時間がかかっていました。
- 取り組み
- AIがマニュアルを読み込み、フローチャートを自動で作成。担当者が画面上で編集でき、緊急時には「次にやること」が目で追える、視覚的なチェックリストとして使えます。
- 成果
- フローチャート作成にかかる作業時間を大幅削減。
AIを、現場で動く仕組みに。
ナレッジビーンズのFDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）が、お客様の現場に入り込み、AIが本当に効く業務を見極め、Webサービスやアプリに安全に組み込み、使われ続けるところまで伴走します。
PoCは成功した。
でも、業務は
何も変わっていない。
- AIツールを入れたが、現場で使われない業務の流れに合わず、結局いつものやり方に戻ってしまう。
- どこから始めればいいか分からない候補は多いのに、優先順位と投資対効果が見えない。
- 仕様を先に固められないAIは実際の業務データで試すまで、何がどこまでできるか分からない。
問題は技術ではありません。業務を知る人と、システムを作る人のあいだにある「距離」です。
業務を理解した人が、
そのまま作る。
多くのプロジェクトでは、業務を知る人、要件をまとめる人、作る人が分かれています。仕様が明確な開発ではこれが効率的ですが、何を作るべきかを探りながら進めるAIでは、受け渡すたびに意図が少しずつ失われがちです。FDEは、この伝言ゲームをなくすための働き方です。
分業型3者で受け渡す
業務を知る人
100
要件をまとめる人
70
作る人
50
FDE同じチームが一貫して担当
業務を理解し、定義し、作り、定着させる
100
※業務理解が伝わる度合いのイメージです。
FDEチームがつくれるもの
マニュアルや過去の対応履歴をもとに一次回答し、判断が難しいものだけを担当者へ引き継ぎます。よくある質問は、最終的にAIを使わないルールへ置き換えていきます。
問い合わせ対応AIエージェント
マニュアルや過去の対応履歴をもとに一次回答し、判断が難しいものだけを担当者へ引き継ぎます。よくある質問は、最終的にAIを使わないルールへ置き換えていきます。
これまでの取り組み
02
案件メールの仕分けを、ほぼゼロに
- 課題
- 毎日届く大量の案件メールから、社員のスキルに合うものを探し出す作業に、多くの時間が取られていました。
- 取り組み
- メールを自動で匿名化してからAIが内容を読み取り、同じく匿名化した社員データとベクトル検索で照合。合う案件だけが届く仕組みにしました。
- 成果
- 関係のないメールを読む時間はほぼゼロに。PoCから本番運用までの間に、全体のトークン消費を約半分に抑えました。
03
AIアバターの動画発信を、小さな予算で
- 課題
- 会社の話題や業界のニュースをInstagramやYouTubeで発信し続けたいものの、動画を作り続ける時間と費用が負担でした。
- 取り組み
- AIアバターが話題を伝える動画を自動で生成。処理の多くを、繰り返し使えるスキルと通常のプログラムに置き換え、トークン消費を半分以下に抑えました。
- 成果
- 1分の動画を作るコストはほぼゼロに。限られた予算でも発信を続けられるようになり、再生数が大きく伸びました。
仕様書を待たずに、
作りながら確かめる。
FDEは現場で試作し、使う人の反応を見ながら短いサイクルで改善します。AIを活用した開発で、1人のエンジニアが作れる範囲も大きく広がりました。本番稼働が早いほど、効果が生まれる期間も長くなります。
0週目
仕様を先に固める進め方FDE × AI本番稼働・効果の発生
※期間は一般的なイメージです。実際の期間は業務内容や規模によって異なります。
AIのコストは、
設計で大きく変わる。
生成AIは使った分（トークン）だけ費用がかかります。PoCでは気にならなかったコストが、全社に広げた途端に膨らむことも。私たちは、同じ品質をより少ないトークンで実現する設計を、最初から組み込みます。
1リクエストあたりのコスト
100/ 100
重複はキャッシュで省き、AIに渡す情報は必要な分だけ。簡単な処理は軽量なモデルへ回し、高性能なモデルは難しい判断にだけ使います。
※数値は説明用のイメージです。削減幅は用途により異なります。
プロンプトキャッシュ
毎回同じ指示や資料は再利用し、繰り返し送る分のコストと待ち時間を減らします。
コンテキストの絞り込み
検索精度を高め、AIに渡す情報を本当に必要な部分だけに絞ります。
モデルの使い分け
分類や抽出は軽量モデル、複雑な判断は高性能モデル。処理ごとに最適なモデルを選びます。
出力の最適化
決まった形式で必要な項目だけを出力させ、無駄な生成を省きます。
バッチ処理
急がない処理はまとめて実行し、割安な処理枠を活用します。
使用量の可視化
機能別・部署別のトークン使用量を見える化し、継続的に改善します。
最後は、
AIに頼らない仕組みへ。
AIは「答えを見つける」ための強力な道具です。でも、答えのパターンが見えたら、それを通常のプログラムにした方が、速く、安く、毎回同じ結果を出せます。私たちは、AIを使い続けることを前提にしません。
- AIで処理する割合
- 100%
- 運用コスト
- 高い
- 結果の再現性
- ばらつきあり
スクロールすると、AIの処理がプログラムに置き換わっていきます。
トークン費用はほぼゼロに。応答は速く、同じ入力には常に同じ結果を。判断の根拠がコードとして残るので監査にも強く、AIサービスの価格改定や提供終了にも左右されません。
セキュリティは、
あとから足さない。
AIを業務に組み込むと、新しいリスクも生まれます。社内データの流出、AIへの指示の乗っ取り（プロンプトインジェクション）、権限を超えた回答。ナレッジビーンズには、サイバーセキュリティの専門家が在籍しています。設計の最初から、守る仕組みを組み込みます。
止めた不正なリクエスト
0
AIに渡す前に伏せた個人情報
0
記録したやりとり
0
※動きはイメージです。
サイバーセキュリティの専門家が、設計から参加します。
データを外に出さない設計
入力がAIの学習に使われない設定と契約、国内リージョンの利用。要件によっては、閉域網や社内環境で動くモデルも選べます。
権限に応じた回答
AIが参照できるのは、その社員が閲覧できる情報だけ。権限を超えた回答をしない仕組みにします。
指示の乗っ取り対策
入力や外部文書に紛れた不正な指示をチェックし、AIが実行できる操作もあらかじめ制限します。
個人情報のマスキング
氏名や連絡先などは、AIに渡す前に自動で伏せます。
ログと監査
誰が何を聞き、AIが何を答えたかを記録。問題が起きたときも、すぐにたどれます。
セキュリティ審査への対応
お客様社内の情報セキュリティ審査やチェックシートへの回答も、専門家が支援します。
小さく始めて、
成果が見えたら広げる。
チーム構成や関わり方は、ご予算と目的に合わせてご提案します。多くのお客様は、まずディスカバリーで効果を確かめてから本格導入に進んでいます。
見積もりを依頼するなぜ、ナレッジビーンズか。
2001年から、Webサービス、スマートフォンアプリ、組込み機器まで、500本以上を作ってきました。助言だけで終わるチームではありません。要件定義から本番まで、課題を理解した人がそのまま作ります。
必要な専門性を、必要なときに
AI・Web・アプリを軸にしたチームに、案件に応じて業界の専門家が加わります。
作ったものは、すべてお渡しします
ソースコードとドキュメントはお客様のもの。誰でも引き継げる形で納品します。
チームごと、育てます
長年のエンジニア育成の経験を活かし、お客様の社員が自ら改善できる体制づくりも支援します。
進め方
- 1時間
無料相談
事業と課題をお聞かせください。準備は不要です。何を作るかが決まっていなくても大丈夫です。
- 2〜4週間
ディスカバリー
現場に入り、業務の流れを観察。AIが効く場所を見極め、最有力案をプロトタイプで確かめます。
- 2〜4ヶ月
開発
作って、使ってもらって、直す。現場の声を受けながら、短いサイクルで本番品質に仕上げます。
- 1〜2ヶ月
本番・定着
展開、トレーニング、業務フローの見直し。使う人が一人ずつ増えていくところまで伴走します。
- 継続
改善・仕組み化
効果を測りながら、トークンコストを削減。パターンが見えた処理はプログラムに置き換えます。
私たちのお約束
- 成果指標を共有します削減時間や利用率など、測れる目標を一緒に決め、毎月確認します。
- すべてお渡ししますソースコードとドキュメントは、すべてお客様のものです。
- 稼働後も不具合に対応します私たちが作ったプログラムの不具合は、本番稼働後［3］ヶ月間、無償で修正します。
- データの扱いを明確にしますどのデータを、どこで、どう処理するか。文書にしてご説明し、社内審査にもお使いいただけます。
- 囲い込みません社内の方や他のパートナーでも引き継げるよう、きれいに引き渡します。
よくあるご質問
受託開発やSESとは、どう使い分ければいいですか？
どれも大切な選択肢で、ナレッジビーンズはすべてご提供しています。作るものが明確なら受託開発、チームの力を増やしたいならSES、そして「何を作るべきか」から一緒に考え、業務に定着させたいならFDEが向いています。ご相談いただければ、状況に合った形をご提案します。
何を作るべきか、まだ決まっていません。
それこそがFDEが最も力を発揮する状況です。ディスカバリーで最適な答えを見つけてから、大きな投資を判断できます。
AIのランニングコストが心配です。
設計段階からトークン使用量を最適化し、運用コストの見積もりもお出しします。パターンが明確な処理は通常のプログラムに置き換え、AIへの依存そのものを減らしていきます。
常駐が必要ですか？
現地での作業とリモートを組み合わせ、ご要望に合わせて調整します。特に初期の段階では、現場で過ごす時間を大切にしています。
作ったものの権利は誰のものですか？
お客様のものです。プロジェクトで作成したソースコードとドキュメントはすべてお渡しします。
どのAIモデルを使いますか？
ChatGPT、Claude、Gemini、オープンソースモデルなどから、用途ごとに最適なものを選びます。特定のサービスに縛られない設計にします。
社外秘のデータを扱っても大丈夫ですか？
入力がAIの学習に使われない設定や契約、国内リージョンの利用、必要に応じて閉域網や社内環境で動くモデルなど、要件に合わせて設計します。サイバーセキュリティの専門家が設計段階から参加し、社内のセキュリティ審査への対応も支援します。
業界特有の知識が必要な場合は？
必要な局面に合わせて、ドメインの専門家がチームに加わります。
このページを読むあいだに、FDEチームは10週目。本番稼働しています。
散らばった知恵を、
動く仕組みに。
現場の経験、社内の資料、日々のデータ。お客様の中にすでにある知恵を、AIとエンジニアリングで、毎日使える仕組みにまとめます。まずは1時間の無料相談から。準備は不要です。
このページも、AIとエンジニアの協働で制作しています。