テスト作成の生産性
AI application development
AIを、
仕事をする仕組みに
組み上げる。
組み上げる。
チャットを置くだけのAIは、使われなくなります。業務のデータと道具をつなぎ、AIが自分で調べ、判断し、動けるところまで。AIエージェントの「ハーネス」を設計し、Webアプリとして作り上げます。自社サービスでAIを毎日動かしているチームが担当します。
AIアプリ開発の無料相談 「AIで何を作るか」からでも大丈夫です 作ってきたAIシステムを見る →が使うAI・LLMアプリ
AGENT HARNESS知識・道具・権限・
評価まで設計
評価まで設計
Why most AI apps fail
AIアプリの成否を分けるのは、
モデルではなく「まわりの設計」。
同じAIモデルを使っても、使われ続けるアプリと、数週間で使われなくなるアプリに分かれます。違いは、AIに何を渡し、何をさせ、何をさせないか。その設計です。
チャットを、
置いただけのAI
汎用のAIに画面だけ付けたもの。社内のデータを知らず、答えは一般論。間違えても誰も気づけず、だんだん使われなくなります。
- 社内の情報を知らない
- 調べる・動く道具がない
- 間違いを確かめる仕組みがない
- 費用が読めない
ハーネスで、
仕事をするAI
業務の知識と道具をつなぎ、できることとできないことを決め、答えの良し悪しを測り続ける。だから現場で使われ、使うほど良くなります。
- 社内の資料とデータで答える
- 自分で調べ、道具を選んで動く
- 権限と確認の手順がある
- 品質と費用を測って直す
What is a harness
ハーネスを組む、
とはこういうこと。
AIモデルのまわりに、知識・道具・記憶・権限・評価・費用の6つを設計します。私たちは自社のAIチューターやAIエージェントで、これを毎日動かしています。
01 / KNOWLEDGE知識（RAG）
社内の資料・マニュアル・過去のやり取りを検索できる形にし、根拠つきで答えさせる。
COREAIエージェント
目的を受け取り、自分で計画し、道具を選んで動く
02 / TOOLS道具（API・データベース）
予約・顧客・在庫などの既存システムを、AIが安全に呼べる道具にする。
03 / MEMORY記憶
相手ごとの状況や、これまでの経緯を覚えて、次の一手に活かす。
04 / GUARDRAILS権限と確認の手順
見てよいデータ、勝手にしてはいけない操作を決め、大事な操作は人が承認する。
05 / EVALUATION評価とログ
答えの良し悪しを測る問題集を作り、変更のたびに確かめる。
06 / COST & MODELSモデルの選び分けと費用
用途ごとにモデルを選び分け、品質を保ったまま費用を抑える。モデルの入れ替えにも備える。
What we have built
実際に作って、
動かしているAIシステム。
どれも、私たちが企画から開発・運営までを行っているものです。
01 / TEACHER CLONE AI
先生の教え方を学んだ、
先生の教え方を学んだ、
先生クローンAI。
先生の教材と話し方を学び、助手として受講生の質問に答えます。スクールへの質問が大きく減り、チューターやメンターの人件費を抑えられました。
- 教材をもとに根拠つきで回答
- 理解度を確かめる問いかけ
- 見るべきページを案内
- よくある質問を先回り
02 / AI MARKETING ASSISTANT
難しい分析を、
難しい分析を、
言葉で聞けるように。
Googleアナリティクスや広告の管理画面は、専門家でも難しいもの。データを読んだAIに、チャットで質問できるアシスタントを作りました。
- アクセス・広告データを分析
- 「先月のCVは？」に答える
- 改善の打ち手を提案
- 誰でも使える画面
QBASEテスト作成が10倍以上速く。
独自のテスト作成の仕組みとAIを組み合わせ、問題を自動で生成します。
03 / AI TEST GENERATION
テストを、
テストを、
AIが作る。
独自のテスト作成プログラムとAIを組み合わせ、テストを自動で作ります。テスト作成の手間を大きく減らしました（生産性10倍以上）。
- 教材から問題を自動生成
- 解説・配点まで
- 結果をくわしく分析
- 自社プロダクトQbaseで稼働
AI TUTOR AGENT自分から計画し、声をかける。
ゴールに向けて計画・計測・声かけ・組み直しをするAIチューター。
04 / HYPER-PERSONAL LEARNING
一人ひとりに合わせて、
一人ひとりに合わせて、
AIが教材を作る。
テストや動画の学習データをAIが読み取り、その人に合った教材と次の一歩を用意します。Edbaseの中で、AIチューターとして動いています。
- 学習データを収集・分析
- 個別の教材を生成
- 24時間の質問対応
- 先生への報告
What we build
AIアプリも、
その土台のWebアプリも。
AIだけを作っても、使われる場所がなければ動きません。会員・決済・管理画面を持つWebアプリごと、ひとつのチームで作ります。
- 01 / AI APPAIアプリ開発
- 02 / AGENTAIエージェント・ハーネス
- 03 / RAG社内ナレッジ検索
- 04 / INTEGRATE既存システムへのAI組み込み
- 05 / WEB APPWebアプリ開発
- 06 / DESIGNUI・LPデザイン
- 07 / CLOUDAWS・インフラ
- 08 / CARE運用・改善・保守
使っている技術
Ruby on Rails・Python・Vue.js・React・TypeScript・MySQL・Redis・AWS・Google Cloud・ベクトル検索（Pinecone）・OpenAI・Claude・Gemini ほか
How we work together
「AIで何を作るか」から、
一緒に決めます。
アイデアの段階から相談に乗り、事業として成り立つ形を一緒に考えます。多くの事業を立ち上げてきた私たちが、御社の開発チームとして動きます。
御社がやること
- 業務と困りごとを話すAIに任せたい仕事を一緒に探します
- 資料とデータを用意するマニュアル・過去のやり取りなど
- 使ってみて感想を返す小さく試して、良し悪しを判断
私たちがやること
- 業務を分解し、AIに任せる範囲を決める任せない範囲もはっきりさせる
- ハーネスを設計する知識・道具・記憶・権限・評価・費用
- Webアプリとして作る画面・会員・管理画面・決済まで
- 品質を測る問題集を作る変更のたびに確かめる
- 安全に運用する権限・ログ・データの扱い
- 使われ方を見て改善するモデルの見直し・費用の最適化も
Process
小さく試して、
育てていく。
いきなり大きく作りません。まず小さく動かし、使われることを確かめてから広げます。
-
01無料相談
やりたいことと業務をうかがい、AIに向くかを一緒に考える。
無料 -
02小さく試す
一つの業務にしぼって、動くものを短い期間で作る。
お見積り -
03開発
ハーネスとWebアプリを本番の品質で作る。
お見積り -
04公開
権限と確認の手順を入れて、現場で使い始める。
-
05改善・保守
使われ方と品質を測り、毎月良くしていく。
月額
Frequently asked questions
よくあるご質問
まだ何を作るか決まっていません。相談できますか？
はい。業務と困りごとをうかがい、AIに向く仕事・向かない仕事を一緒に整理するところから始めます。
社内のデータを外部のAIに渡しても大丈夫ですか？
データの扱いはいちばん最初に決めます。学習に使われない契約の使い方や、渡すデータの範囲、見てよい人の権限を設計に含めます。
今あるシステムにAIを組み込めますか？
はい。既存のシステムをAIが安全に呼べる「道具」にして組み込みます。古いシステムの場合は、先に点検とセキュリティ対策をご提案することもあります。
どのAIモデルを使いますか？
OpenAI・Claude・Gemini などから、用途と費用に合わせて選び分けます。特定のモデルに縛られない作りにします。
AIの利用料はどのくらいかかりますか？
使い方によって大きく変わります。小さく試す段階で実際の利用量を測り、本番の費用の見通しをお出しします。
Webアプリの開発だけでも頼めますか？
はい。Ruby on Rails を中心に、Webアプリの新規開発・改修もお受けしています。