AI受託開発

こんな課題はありませんか

• AIのPoC（試作）はやってみたが、本番運用までたどり着かない
• 外注で作ってもらったが、運用フェーズで保守が途切れた
• 生成AIを「使う」ことはできても、自社業務に「組み込む」と手が止まる
• 進化の速いAI技術に、自社だけでは追いつけない

業務に組み込むまで担う、実装パートナー

ノーコードソリューションズは、生成AIを「使える」で止めず、業務基盤として設計・導入します。要件定義からPoC、本番実装、運用・内製化までを一貫して担当します。Claude・MCP・Difyといった最新のAIエコシステムにネイティブ対応し、現場で回り続ける仕組みとして業務に組み込みます。

AI受託開発の進め方｜4つのステップ

1. 要件ヒアリング業務課題と「AIで解くべき問い」を一緒に定義します。
2. PoC（試作）小さく作り、効果と歩留まりを実測。投資判断の材料をご提供します。
3. 実装・開発本番運用に耐える形で構築し、最新エコシステムで業務に組み込みます。
4. 運用・内製化伴走定着まで並走し、御社が自走できる状態へ引き継ぎます。

費用の考え方｜外注の見積もりは何で変わるか

見積もりは範囲で決まります。同じ「AI開発」という名前でも、既存システムに触らず単体で作る場合と、基幹システムとデータをやり取りしながら業務フローに組み込む場合では、必要な工数が何倍も違うためです。先に前提を揃えます。

連携する既存システムの数

社内のどのデータを読み書きするかで、調査と実装の量が変わります

判断ルールの複雑さ

言語化できているか、現場の勘に残っているか

精度の要求水準

間違いが業務にどう響くかで、検証の手間が変わります

運用の引き渡し方

納品して終わりか、社内で回せる状態まで持っていくか

弊社はPoCから始める形をとっています。最初に小さく作って歩留まりを実測し、投資判断の材料を出してから本開発に進みます。お見積もりは個別にお出しします。補助金を使う場合は、対象になる費用の範囲が制度ごとに違うため、申請の可否から一緒に確認します。

開発事例

実際に作ったものと、その結果です。詳しい経緯は各記事にまとめています。

• 熟練工のノウハウを可視化し、技能継承の土台をつくった（製造業）
• 生産管理システムを刷新し、部門をまたぐ情報の分断を解いた（食品製造業）
• 見積書の作成を自動化し、営業の待ち時間を減らした（製造業）
• 専門ナレッジをチャットボットにして、現場の問い合わせに答えた（建設業）
• 受注書のOCRと管理システムで、紙とFAXの受注を仕組みで受け止めた（卸・製造）

触って確かめられるデモも公開しています。基幹システムとCRMは、登録なしでブラウザから動かせます。

よくあるご質問

小さく試してから判断できますか。

PoC（試作）で効果と歩留まりを実測し、投資判断の材料をご用意してから本格開発に進めます。

どんな業務が向いていますか。

見積もり・問い合わせ・帳票処理など、繰り返しが多く判断ルールを言語化できる業務と相性が良いです。まずは現状をお聞かせください。

外注と内製のどちらがよいですか。

最初の1本は外注、2本目以降を内製、という形が現実的です。作りながら社内に手順が残るよう設計するため、2本目からは自社で進められる状態になります。最初から内製で始めると、設計の型が無いまま試行錯誤に時間を使うことになります。

他社が作ったものを引き継げますか。

引き継げます。ソースコードと構成を確認したうえで、直せる範囲と作り直したほうが早い範囲を切り分けてご報告します。

要件が固まっていない段階でも相談できますか。

できます。何を作るかが決まっていない段階からのご相談が多く、業務の棚卸しと優先順位づけから一緒に進めます。

運用は自社でできるようになりますか。

内製化を前提に、運用設計から社内担当者への引き継ぎまで伴走します。引き継ぎ後の保守だけを請けることもできます。