Wealthy Design
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企業向けAI実装・AI開発支援

AIをPoCで終わらせず、
業務とシステムに実装します

AI Stack

AI実装で扱う主なAI・AWSサービス

ChatGPTのCodexやClaude Code、Amazon Bedrock、SageMaker AI、Comprehend、Textract、Rekognitionなどを、Python、AWS、既存システム連携とあわせて実務に組み込みます。

  • ChatGPT /CodexAI Agent
  • ClaudeAI
  • CursorAI IDE
  • PythonLanguage
  • AWSCloud
  • Amazon BedrockAWS AI
  • Bedrock AgentCoreAgent
  • Amazon NovaModel
  • Amazon Q提供状況
  • SageMaker AIMLOps
  • Amazon KendraSearch
  • Amazon ComprehendNLP
  • Amazon TextractDocument AI
  • Amazon RekognitionVision AI
  • Amazon TranscribeSpeech to Text
  • Amazon TranslateTranslation
  • Amazon PollyText to Speech
  • Amazon PersonalizeRecommend
  • Amazon LexChatbot
  • Amazon QuickSightBI
  • Amazon AthenaAnalytics
  • AWS GlueData ETL
  • AWS LambdaRuntime
  • Amazon API GatewayAPI
  • AWS IAMAccess
  • Amazon CloudWatchMonitoring
AI実装テーマの見極めを表すインフォグラフ

AIで効果が出る業務を
見極めたい

問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、資料作成、レポート作成、開発業務など、AI化すべきテーマを優先順位化します。

AI PoCと効果検証を表すインフォグラフ

PoCで終わらせず
本番導入まで進めたい

小さく検証したAI施策を、権限、セキュリティ、運用、保守性まで含めて業務で使える状態に近づけます。

AIシステム実装とエンジニアリング支援を表すインフォグラフ

AI実装チームやSESで
開発力を補強したい

RAG、LLM連携、AIエージェント、API連携、AWS構築、既存システム改修まで、実装できる人材と体制を補います。

料金目安

AI実装は、いきなり大規模開発にせず、診断、PoC、本番実装、エンジニアリング支援の順に切り分けます。 予算が決まっていない場合でも、小さく始めて効果が見えた領域に投資できます。

Diagnosis

AI実装診断

3万円〜

90分オンライン＋整理メモ

AIで何を実装すべきか、費用対効果、データ、既存システム、優先順位を整理します。

  • 業務フロー・課題の棚卸し
  • AI化テーマの優先順位付け
  • PoC / 実装 / 研修の切り分け

PoC

AI PoC・プロトタイプ

80万円〜250万円

1〜2ヶ月目安

RAG、社内検索、生成AIチャット、業務自動化などを小さく実装し、効果を検証します。

  • LLM / RAG / API連携の試作
  • 精度・工数削減効果の検証
  • 本番導入に向けた課題整理

Production

AI本番実装

150万円〜

個別見積もり

PoCで効果が見えたAI施策を、認証、権限、ログ、運用、AWS構成まで含めて本番化します。

  • 社内業務システムへのAI組み込み
  • AWS / API / DB / 権限設計
  • 運用手順・保守性を考慮した実装

AI SES

AIエンジニアリング支援

月額80万円〜180万円

0.5人月〜相談可

AI実装、既存システム連携、レビュー、テックリード、SREなど、必要な役割を外部から補強します。

  • AI実装エンジニアの参画
  • RAG / LLM / Python / AWS支援
  • レビュー・設計・運用改善

Implementation Patterns

AIで実装しやすい領域

大企業・中堅企業では、AIツール契約だけでなく、既存業務・既存システムにどう組み込むかが重要になります。 Wealthy Designでは、業務整理から実装、AWS連携、運用までを一貫して支援します。

社内ナレッジ検索・RAG

社内文書、FAQ、マニュアル、議事録などを検索・回答しやすい形に整理し、権限や精度評価まで含めて設計します。

問い合わせ・営業支援AI

問い合わせ一次整理、提案資料の下書き、FAQ回答、営業メモ化など、顧客対応の速度を高める仕組みを作ります。

業務自動化・AIエージェント

定型作業、情報収集、データ整理、レポート作成など、人が判断すべき領域とAIに任せる領域を分けて自動化します。

AI駆動開発・開発体制強化

ChatGPTのCodexやCursor、Claude Codeなどを開発プロセスに組み込み、仕様整理、実装、レビュー、テストの速度を高めます。

Enterprise AI Implementation

大企業・中堅企業の業界知見をAI実装に活かす

大企業では、AIツールを導入するだけでは成果につながりません。業界ごとの業務、既存システム、セキュリティ、運用ルールを踏まえ、 PoCから本番導入、エンジニアリング支援まで段階的に進めます。

Manufacturing

製造・サプライチェーン

工程、品質、在庫、問い合わせ、社内ナレッジをAIで整理し、現場の判断と改善スピードを高めます。

Aviation / Mobility

航空・交通・移動体

予約、運行、設備、顧客対応など、正確性と安全性が求められる業務に合わせてAI活用範囲を切り分けます。

Construction

建設・不動産

図面、報告書、現場写真、見積、施工管理など、情報が分散しやすい業務の検索・整理・共有を支援します。

Apparel / EC

アパレル・EC

商品情報、在庫、顧客対応、販促、コンテンツ制作をAIと既存システムでつなぎ、運用負荷を下げます。

Telecom

通信・インフラ

大規模な業務フロー、問い合わせ、運用監視、ドキュメント管理を、既存システムと連携しながら改善します。

Enterprise System

基幹・業務システム

API、DB、認証、権限、ログ、AWS構成まで含めて、AIを業務で使えるシステムとして設計します。

大企業向けAI支援を見るAWS上のAI実装を見るAI開発体制を相談する

AI Compliance

AI実装で確認するコンプライアンス

AI活用では、便利さだけでなく、個人情報、機密情報、契約、社内規程、監査時に説明できる状態も重要です。 実装前にデータ、権限、ログ、利用ルールを確認し、必要に応じて法務・情報システム部門へ共有しやすい前提を作ります。

Data

AIに渡すデータ範囲

個人情報、顧客情報、社内文書、ログ、画像など、AIに渡してよい情報と扱わない情報を確認します。

Access

権限・監査ログ

利用者権限、RAG対象範囲、操作ログ、回答ログを確認し、後から説明できる状態を前提に設計します。

Rule

社内利用ルール

入力禁止情報、生成物の確認方法、承認フロー、部門ごとの利用範囲を実装前に決めやすくします。

Legal / Industry

契約・業界要件との接続

個人情報保護、取引先契約、業界ルール、社内セキュリティ基準を踏まえ、必要な確認事項を明確にします。

SES・エンジニアリング支援でもAI案件に対応

AI実装は、AI専任チームだけで進めるものではありません。既存のWebシステム、API、DB、AWS、運用保守とつながるため、 フロントエンド、バックエンド、インフラ、SRE、テックリードの知見が必要です。 SES・エンジニアリング支援として、AI実装エンジニア、RAG / LLM連携、Python / Node.js、AWS構築、レビュー支援まで、 必要な役割を切り分けて参画できます。大企業、システム子会社、SIer向けの支援内容は大企業向けAI実装・AI開発支援、 AWS上での権限、ログ、監視、コスト管理、IaCまで含む構成はAWS上の生成AI・RAG実装支援もご確認ください。

AI実装について相談する

よくある質問

Q1.AIコンサルティングとの違いは何ですか？

A1.AIコンサルティングは方針整理やロードマップ策定が中心です。AI実装・AI開発支援は、PoC、RAG、API連携、本番実装、AIエンジニアリング支援まで、実際に動く仕組みを作ることに重点を置きます。

Q2.SESやエンジニアリング支援でもAI案件に対応できますか？

A2.対応可能です。AI実装エンジニア、フルスタック、AWS、SRE、テックリードなど、必要な役割に合わせて支援範囲と稼働率を整理します。

Q3.大規模な全社導入ではなく、小さく始められますか？

A3.可能です。まずは3万円〜のAI実装診断でテーマを絞り、80万円〜のPoC、150万円〜の本番実装、月額支援へ段階的に進められます。

Q4.ChatGPTのCodexなどのAIツール契約も代行できますか？

A4.原則として、ChatGPTのCodexやCursor、Claude Code、各種APIなどの契約はお客様側で行っていただきます。弊社では、用途に合わせたツール選定、権限設計、利用ルール、実装方針を整理します。

Q5.社内データや顧客情報を扱う場合のセキュリティは相談できますか？

A5.はい。権限、ログ、データの扱い、RAG対象範囲、AWS構成、社内ルール、コンプライアンス上の確認事項を見ながら、PoC段階から本番運用を見据えて整理します。

Q6.既存システムやAWS環境と連携できますか？

A6.対応可能です。既存のAPI、DB、業務システム、AWS構成を確認し、AIだけでなくフロントエンド、バックエンド、インフラの改修範囲も含めて切り分けます。

Q7.AIツールを導入したのに現場で使われない場合も対象ですか？

A7.対象です。利用されない理由を業務フロー、教育、権限、入力データ、既存システム連携に分け、研修で足りるのか、RAGやAI機能の実装が必要なのかを切り分けます。

Q8.社内稟議や見積もり前に、実装範囲だけ整理できますか？

A8.可能です。AIで扱う業務、利用データ、既存システム連携、PoC範囲、本番化で必要な権限・ログ・監視を確認し、稟議や見積もりに使いやすい前提条件として整理します。