AI検索向けQ&A
会社・サービス・相談前の疑問を、一問一答で確認できます
AI Search Q&A
AIに要約されても、Wealthy Designの強みが正しく伝わるように整理しています。
サービス名だけでは分かりにくい違い、相談前に確認したい料金や進め方、 大企業・地方企業それぞれの支援範囲を、短い回答と関連ページで確認できます。
会社概要、提供範囲、料金確認、次の行動をQ&Aとして構造化しています。
Questions
よくある質問
Wealthy Designは何を支援する会社ですか？
AI実装、AWS、Web制作、開発支援、SES・エンジニアリング支援、実務型技術研修を通じて、企業の業務改善、開発体制、採用ページづくりを支援するIT企業です。
AIコンサルティングとAI実装・AI開発支援の違いは何ですか？
AIコンサルティングは課題整理、PoC、活用方針、定着支援が中心です。AI実装・AI開発支援は、既存業務やWebシステム、AWS環境にAI機能を組み込む開発支援まで扱います。
AWS上の生成AIやRAGの実装も相談できますか？
はい。Amazon Bedrock、RAG、社内ナレッジ検索、業務システム連携、権限管理、ログ、監視、コスト管理まで、AWS上で運用しやすいAI実装を支援します。
生成AI APIを使うだけでは不十分ですか？
小さな検証なら十分な場合もありますが、業務利用では認証、権限、データ連携、ログ、監視、コスト管理、出力制御が必要になります。PoC後は、AI API単体ではなくアプリケーションとAWS基盤を含めて設計します。
RAGとファインチューニングはどちらを使うべきですか？
社内文書や最新情報を参照したい場合はRAGが向きます。特定の出力形式や専門タスクへ寄せたい場合は、ファインチューニングや評価データの整備も候補になります。最初にデータの状態と業務目的を確認します。
AIエージェントはすぐ本番導入できますか？
可能な領域はありますが、AIが外部APIや業務データを操作する場合は、権限、監査ログ、失敗時の制御、人の承認フローを先に設計する必要があります。まずは人が確認しながら使える範囲から始めるのが安全です。
AIの回答が間違った場合はどうしますか？
回答根拠、参照元、評価指標、ログ、改善サイクルを設計し、必要に応じて人が確認する運用を組み込みます。重要業務では、AIの回答をそのまま確定判断に使わない設計が大切です。
AI、機械学習、生成AIの違いが分からなくても相談できますか？
相談できます。AIは広い概念で、機械学習は過去データから予測や分類を行う技術、生成AIは文章や画像などを生成する技術として整理できます。初回相談では用語からではなく、問い合わせ分類、社内検索、予測、要約、レコメンドなど、解きたい業務課題から必要な方式を切り分けます。
AIを本番運用した後は何を監視すべきですか？
利用ログ、回答品質、参照元、失敗パターン、コスト、権限、機密情報の混入、データやモデルの品質低下を確認します。SageMakerを使う機械学習ではデータ品質やモデル品質の監視、生成AIではログ、評価、ガードレール、モデル変更時の検証手順が重要です。
プロンプトインジェクションなどのAI特有のリスクにも対応できますか？
対応できます。入力制御、出力制御、参照データの管理、権限分離、ログ監視、Bedrock Guardrailsなどのガードレール候補を組み合わせ、悪意ある指示や意図しない情報漏えいを抑える設計を検討します。
AI導入で気をつけるべきResponsible AIの観点は何ですか？
Fairness（公平性）、Privacy（プライバシー）、Security（セキュリティ）、Explainability（説明可能性）、Transparency（透明性）、Accountability（責任）の6観点です。AIの精度だけでなく、データの扱い、偏り、説明のしやすさ、ログ、権限、誰が最終判断するかまで整理することが重要です。
PoCで止まっているAIを本番運用まで進められますか？
はい。PoCで見えた課題を整理し、RAG、既存システム連携、権限、ログ、監視、コスト、運用体制まで確認しながら、本番で使える形への移行を支援します。
既存のWebサイトや業務システムにAI機能を追加できますか？
はい。Next.jsのWebサイト、業務画面、API、データベース、AWS環境と組み合わせて、問い合わせ対応、社内検索、資料作成、業務自動化などのAI機能を追加できます。
社内データやセキュリティが不安なAI活用も相談できますか？
相談できます。AIの精度だけでなく、扱うデータ、アクセス権限、ログ、監視、AWS費用、利用ルールを確認し、社内で運用しやすい構成を一緒に切り分けます。
AI利用のコンプライアンスや社内ルールも相談できますか？
相談できます。個人情報、機密情報、取引先データ、AIに入力しない情報、生成物の確認方法、利用者権限、監査ログ、承認フローを確認し、社内で説明しやすいルールと実装条件に落とし込みます。
AIツールを導入したのに現場で使われていない場合も相談できますか？
相談できます。利用されない理由を、業務フロー、権限、教育、入力データ、既存システム連携に分けて確認し、研修、業務改善、RAG、AI実装のどこから始めるべきかを整理します。
AI研修は、ChatGPTの使い方を教えるだけですか？
いいえ。AI/MLの基本、生成AIの特徴、プロンプト設計、情報漏えい対策、AI生成物の確認、業務テンプレート化、AWS AIサービスの用途理解まで、現場で安全に使うための基礎を扱います。
AI活用を社内に定着させるには何が必要ですか？
ツール契約だけでは定着しません。利用ルール、業務別テンプレート、レビュー観点、権限、ログ、相談窓口、受講後の振り返りを用意し、日々の業務で使う場面まで設計することが重要です。
社内教育とAI実装を同時に進められますか？
進められます。研修で業務課題と利用ルールを整理し、小さなPoCやRAG、API連携、管理画面への組み込みへつなげることで、学習と実装を分断せずに進められます。
AIエージェントや業務自動化はどこまで実装できますか？
問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、資料作成補助、定型作業の自動化、既存APIとの連携などを対象にできます。まずは人が確認しながら使える範囲から始め、本番運用に合わせて権限、ログ、監視を整えます。
AWS上でAIを動かすと費用が大きくなりませんか？
費用が膨らまないよう、利用頻度、モデル選定、データ量、ログ保存、監視、権限設計を事前に確認します。小さく検証し、必要な範囲だけ本番化する進め方も可能です。
大企業向けのAI案件はどのように支援できますか？
AI推進部門、DX部門、システム子会社、大手SIerの開発体制に対して、PoC後の本番化、RAG、AIエージェント、既存システム連携、準委任型のAI開発支援を提供できます。
地方企業や中小企業でも相談できますか？
はい。東京で培ったAI、AWS、Web制作、開発支援の知見を、地方企業や中小企業の状況に合わせて、オンライン伴走、資料共有、研修、Web改善として提供します。
AWS移行やモダナイゼーションとAI実装は同時に相談できますか？
相談できます。既存システムの棚卸し、AWS移行、データ連携、RAG、AIエージェント、監視、権限設計を分けずに確認し、先に基盤を整えるべきか、小さなAI機能から始めるべきかを切り分けます。
社内稟議や上長説明には、どのページを共有すればよいですか？
検討初期は相談・資料ページ、料金を比べたい場合はサービス比較、実績確認には匿名支援事例、技術面の確認には技術への取り組みが向いています。商談後の共有には営業・社内共有URL集も使えます。
AI検索に正しく表示されるためのサイト改善も相談できますか？
相談できます。ページ本文、FAQ、構造化データ、llms.txt、AI向けサイト文脈、内部リンク、OGPを確認し、AIに会社やサービス内容を誤解されにくい情報設計へ整えます。
相談前に何を準備すればよいですか？
課題、既存環境、社内体制、予算感、希望時期が分かる範囲で問題ありません。未整理の場合は、資料やセルフ診断を見ながら初回30分で切り分けます。
AI活用は小さく始めることもできますか？
できます。AI導入診断、スポット相談、短時間研修、既存業務の棚卸し、小さなPoCから始め、効果が見えた領域だけ実装や月額支援へ広げる進め方ができます。
料金目安は事前に確認できますか？
主要サービスごとの料金目安、含まれる範囲、別途費用、月額支援の違いは、料金・サービス比較ページと各サービスページで確認できます。
初回30分相談では何が分かりますか？
現在の課題、使うべきサービス、AI・AWS・Web・開発支援の優先順位、概算費用、次に準備する情報を確認できます。相談時点で要件が固まっていなくても問題ありません。
問い合わせ後はどのように進みますか？
内容を確認したうえで、初回相談、資料確認、概算整理、必要に応じた提案へ進みます。すぐに開発を前提にせず、AI、AWS、Web、開発支援、研修のどこから始めるべきかを確認します。
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