IT・ソフトウェア業
CO2排出量可視化サービスのAI機能開発
- 課題
- CO2削減施策の検討において、ユーザー自身がデータを分析し、次のアクションを判断する必要があり、機能活用のハードルが課題となっていました。
- 解決
- 排出量データや利用状況をもとに施策を提案するAI機能を開発。既存システムとの連携やUI/UX改善を通じて、分析から施策立案までを一貫して支援する体験を構築しました。
- 成果
- データ活用から意思決定までのプロセスを効率化し、ユーザーが継続的に改善活動へ取り組める環境を実現しました。
Development
業務や意思決定に組み込まれるシステム・AIエージェントを設計・開発し、運用定着まで伴走します。
このサービスの要点
対象課題、成果物、期間の目安。
- 対象課題
- PoCから本番運用へスケールできない
- AIエージェントを業務フローに組み込みたい
- 主な成果物
- 要件定義書・スコープ定義書
- PoC（概念実証）
- 本番システム（テスト・リリース）
- 期間の目安
約6か月
案件の規模・要件により前後します。
事例
ご支援事例
Developmentフェーズでご一緒した代表的なご支援例です。業界・成果は守秘の関係上、抽象化してご紹介しています。
法務・士業
AI法律相談サービスの事業基盤構築
- 課題
- 法律相談の初期段階において、ユーザーが必要な情報や適切な相談先へたどり着きにくい状況がありました。
- 解決
- 法律データベースと生成AIを活用した相談基盤を設計・開発。自然言語による質問に対し、関連情報や対応方針を提示できる仕組みを構築しました。
- 成果
- 法律相談の一次対応を支援するサービス基盤を実現し、新規事業の立ち上げと早期リリースに貢献しました。
小売業
受発注管理システムの構築
- 課題
- 受発注情報と在庫情報の管理が分散しており、確認作業やデータ照合作業に多くの工数が発生していました。
- 解決
- ECシステムと在庫管理システムを連携し、受発注データをリアルタイムで管理できる基幹システムを構築しました。
- 成果
- 受発注業務の半自動化を実現し、確認工数の削減と業務効率の向上に貢献しました。
課題
このような業務を仕組み化します
- 情報収集や転記に多くの時間がかかっている
- 担当者の経験や判断に業務品質が依存している
- 複数のSaaSやシステムを人が手作業でつないでいる
- AIツールを試したが、実際の業務では使われていない
- 市販製品では自社固有の業務に対応できない
- 古いシステムが業務改善の制約になっている
- 開発会社に業務の背景や目的が伝わらない
提供価値
AIを追加するのではなく、業務全体を再設計します
単一の作業だけを自動化しても、前後の確認や入力が人に残れば、大きな効果は得られません。
業務の入口から完了までを確認し、人が行う判断、AIに任せる処理、システムで制御する処理を切り分けて設計します。
費用対効果を意識した技術選定
機能要件だけでなく、運用コスト・拡張性・開発期間までを総合的に評価し、事業フェーズやご予算に適した技術を選定します。先端技術の採用自体を目的とせず、中長期で成果につながる構成を重視しています。
運用定着まで見据えた支援
システムはリリースして終わりではなく、現場で継続的に活用されてこそ価値を発揮します。運用フローや改善サイクルまで考慮し、業務に定着する仕組みづくりをご支援します。
短期間で高品質な実装
PoCから本番運用までの最適な開発プロセスを設計し、品質を担保しながらスピーディーに開発を推進します。価値提供までのリードタイムを短縮し、早期の成果創出を目指します。
認識のズレを防ぐプロジェクト推進
進捗・課題・意思決定事項を適切なタイミングで共有し、お客様と認識を揃えながら開発を進めます。小さな認識差も早期に解消することで、手戻りの少ないプロジェクト運営を実現します。
時代認識と構造転換
「単発モデルの試作」ではなく、現場の画面・承認フロー・例外処理まで組み込んだ本番システムへ
AIモデルの精度検証（PoC）だけで終わったり、既存システムや現場の業務画面と切り離されたツールを作ると、現場の二重入力や確認負荷が増えて使われなくなります。
私たちのアプローチ
現場の判断ワークフローと本番品質のAIシステムが共鳴し
使うほど組織の知能と速度が高まる業務システムへ
ALBACONNECTのDevelopmentは、AIモデルやエージェントの単体開発にとどめず、現場担当者がどの画面で根拠を確認し、どう微調整して承認し、例外時にどう引き継ぐかまでを一体の業務システムとして実装します。出典表示・権限統制・修正ログの学習ループを最初から組み込み、使われるほど精度と業務速度が向上する本番システムを構築します。
- 01 / Production-Grade Agent & Reasoning Stack
業務特化型AIエージェント×複合推論エンジン
検索拡張（RAG）・構造化抽出・数理最適化・複数ステップ推論を組み合わせ、出典と根拠を伴う出力を生成します。 顧客企業の「既存の業務システム・API・データベース（ERP・CRM・基幹システムとの連携インターフェース）」を起点に、「既存システムと一体化したスムーズな業務開始（二重入力や画面行き来をなくし、日常の業務導線の中でAIが稼働）」までを一貫した仕組みとして実装します。
- 02 / Human-in-the-Loop Operational UI
根拠確認・差分比較・承認インターフェース
AIの提案理由と元資料を並べて一目で確認でき、現場が迷わず微調整・承認できる業務画面を実装します。 顧客企業の「現場の業務手順・確認項目・承認ワークフロー（担当者が判断時に参照する根拠とチェック基準）」を起点に、「根拠ある即時判断と安全なエスカレーション（通常案件は高速処理し、不確実な例外案件は自動で上長・専門家へ接続）」までを一貫した仕組みとして実装します。
- 03 / Evaluation, Guardrails & Feedback Telemetry
自動評価・安全ガードレール・学習還流基盤
ハルシネーション抑止や権限チェックを徹底し、人の修正理由を収集してモデルとプロンプトを継続改善します。 顧客企業の「社内の専門知識・過去案件・判断履歴（AIに参照させるべき構造化・非構造化データ）」を起点に、「運用定着と手直し率の継続的な低減（現場のフィードバックを毎週の運用サイクルで反映し定着率を向上）」までを一貫した仕組みとして実装します。
独自基盤 × 業務フロー統合アーキテクチャ
顧客の保有資産と固有の知能基盤が、日々の業務フローで結びつく構造。
STAGE 01 — CUSTOMER ASSETS顧客企業の保有資産・現場文脈
STAGE 02 — PROPRIETARY COREALBACONNECT 独自基盤の接合構造
STAGE 03 — WORKFLOW & ROA VALUE顧客業務フローでの価値発揮
01.1
既存の業務システム・API・データベース
ERP・CRM・基幹システムとの連携インターフェース
業務特化型AIエージェント×複合推論エンジン
検索拡張（RAG）・構造化抽出・数理最適化・複数ステップ推論を組み合わせ、出典と根拠を伴う出力を生成します。
03.1
既存システムと一体化したスムーズな業務開始
二重入力や画面行き来をなくし、日常の業務導線の中でAIが稼働
01.2
現場の業務手順・確認項目・承認ワークフロー
担当者が判断時に参照する根拠とチェック基準
根拠確認・差分比較・承認インターフェース
AIの提案理由と元資料を並べて一目で確認でき、現場が迷わず微調整・承認できる業務画面を実装します。
03.2
根拠ある即時判断と安全なエスカレーション
通常案件は高速処理し、不確実な例外案件は自動で上長・専門家へ接続
01.3
社内の専門知識・過去案件・判断履歴
AIに参照させるべき構造化・非構造化データ
自動評価・安全ガードレール・学習還流基盤
ハルシネーション抑止や権限チェックを徹底し、人の修正理由を収集してモデルとプロンプトを継続改善します。
03.3
運用定着と手直し率の継続的な低減
現場のフィードバックを毎週の運用サイクルで反映し定着率を向上
持続的学習サイクル（Feedback Governance）
本番稼働後の利用率・手直し箇所・処理時間をモニタリングし、一過性の納品で終わらない「進化し続ける業務システム」として定着させます。
実績
数字で見る、開発実績
- 開発プロジェクトの実績
- 200+
- PoC着手までの平均期間
- 3w
- オンタイム納品率
- 95%
対応領域
対応する開発領域
AIを活用した業務支援の構築から、業務の中核を支える基幹システムの開発まで、幅広い領域に対応しています。プロジェクトのテーマに合わせて、最適な形で開発を進めます。
- AIを活用した業務支援（文書作成・情報抽出・分類・検索）の開発
- 生成AI活用システム開発
- 業務システム開発
- Webアプリケーション開発
- モバイルアプリケーション開発
- SaaS・プラットフォーム開発
- データ基盤構築
- BI・分析基盤構築
- システム連携・API開発
- クラウド・インフラ構築
※その他多様なシステム開発に対応しておりますので、ご相談ください。
進め方
開発工程
要件定義から運用まで、一貫したプロセスで開発を進めます。AIを組み込む場合は、本開発の前にPoC（概念実証）を実施します。
要件定義
何を実現するかが曖昧なまま進めると、開発は手戻りを繰り返します。業務課題と実現要件を最初に明確にします。
アルバコネクトのこだわり
「作るもの」ではなく「解きたい課題」から定義することを大切にしています。背景や優先度まで残すことで、仕様変更が起きても立ち返れる判断軸をつくります。
主な活動
- ステークホルダーヒアリング・現状業務（As-Is）の整理
- 業務課題・利用シーンの整理
- 業務要件・機能要件・非機能要件の定義
- スコープ・前提条件の合意
- プロジェクト計画の策定
成果物業務フロー図（As-Is）／要件定義書／スコープ定義書／プロジェクト計画書
PoC（概念実証）
AI開発の場合のみAIは「試してみないと分からない」要素が大きい領域です。本開発の前に、技術的な実現性や効果を小さく検証します。
アルバコネクトのこだわり
「検証する範囲」と「割り切る範囲」を最初に整理し、技術的な実現可能性や業務への適用可能性を確認します。
主な活動
- UI/UXモックアップの作成
- データ準備とパイプライン設計
- モデル選定・プロンプト設計
- 既存システム・APIとの連携検証
- 精度・実現可能性の評価
成果物UI/UXモックアップ／プロトタイプ実装一式／PoC結果報告書／精度・実現可能性評価レポート
基本設計
AIや業務フローを含むシステムは、後工程に進むほど変更コストが上がります。基本設計の段階で、業務・データ・UIの整合性を整理します。
アルバコネクトのこだわり
業務側・技術側、双方の視点で読みやすい設計を心がけています。後から関わる方にも、設計意図が伝わる形で残します。
主な活動
- システム全体構成・アーキテクチャの設計
- 機能一覧・画面遷移の整理
- 技術選定（言語・フレームワーク・クラウド・AIモデル）
- データモデル・連携方式の設計
- 非機能要件（性能・可用性・セキュリティ）方針の整理
成果物基本設計書（システム構成図・アーキテクチャ図）／機能一覧・画面遷移図／技術選定書／データモデル図／非機能要件定義書
詳細設計
ここで決めたものが、実装と運用の挙動を左右します。設計のブレを最小化しながら、安定して動く形に落とし込みます。
アルバコネクトのこだわり
テスト容易性・保守性まで見据えた設計を心がけています。短期の作りやすさよりも、長く使い続けられる構成を選びます。
主な活動
- 機能仕様書・画面仕様書の作成
- テーブル設計・データフローの詳細化
- API仕様書（エンドポイント・リクエスト／レスポンス）の作成
- AIエージェントの挙動・プロンプト設計
- 例外処理・エラーハンドリングの設計
成果物機能仕様書・画面仕様書／テーブル定義書・データフロー図／API仕様書／AIエージェント挙動・プロンプト設計書／エラー処理設計書
デザイン
業務システムでも、使いやすさが定着率を大きく左右します。現場で迷わず使える画面・操作を設計します。
アルバコネクトのこだわり
装飾的なデザインではなく、業務文脈に寄り添う「使われ続ける」UIを目指します。
主な活動
- 情報設計（IA）・操作導線の設計
- ワイヤーフレームの作成
- ビジュアルデザイン（モックアップ）の作成
- インタラクティブプロトタイプの作成
- デザインシステム・コンポーネントの整備
成果物ワイヤーフレーム／画面デザイン一式（モックアップ）／インタラクティブプロトタイプ／デザインシステム・コンポーネントライブラリ／スタイルガイド
開発
設計通りの動作と、運用での扱いやすさを両立する実装を進めます。
アルバコネクトのこだわり
テスト・コードレビュー・ドキュメント整備まで含めて、内製化や運用引き継ぎがスムーズに進む状態をつくります。
主な活動
- フロントエンド実装（UI・状態管理）
- バックエンド実装（API・業務ロジック）
- データベース構築・データ移行
- AIエージェント・LLM連携の実装
- インフラ構築（クラウド環境）・CI/CD整備
- 単体テストの実装
成果物実装済みシステム（フロントエンド・バックエンド・AI連携）／データベース・インフラ環境／CI/CDパイプライン／ソースコード・リポジトリ／単体テストコード
テスト
本番リリース前に、機能・性能・例外処理を体系的に検証します。「想定通り動く」状態を確認した上でリリースに進みます。
アルバコネクトのこだわり
仕様書通りの動作だけでなく、現場で起きうる異常系も含めた網羅性を意識しています。
主な活動
- 単体テスト・結合テストの実施
- システムテスト（業務シナリオベース）
- ユーザー受入テスト（UAT）の支援
- AI精度・出力品質の評価
- セキュリティ診断・性能／負荷テスト
成果物テスト計画書・テスト仕様書／テスト結果報告書（単体・結合・システムテスト）／AI精度評価レポート／セキュリティ診断・性能／負荷テスト結果
リリース対応
リリースは、技術的な作業だけでなく、現場への切り替え準備も含めて進める必要があります。スムーズな移行をご支援します。
アルバコネクトのこだわり
既存業務やシステムへの影響を最小限に抑えながら、新システムを業務に組み込むまでをサポートします。
主な活動
- 本番環境の構築・設定
- データ移行・切替手順の作成
- ユーザー向け教育・マニュアル整備
- リリース判定会議の実施
- 監視・アラートの設定
成果物本番環境一式／移行手順書・切替計画書／ユーザーマニュアル・操作ガイド／リリース判定記録／監視・アラート設定／運用引き継ぎ資料
運用
リリース直後は、現場の使い方が定着する大事な期間です。改善ループを回しながら、運用に乗せていきます。
アルバコネクトのこだわり
ご要望に応じて、運用後のモニタリング・改善・追加開発まで継続して伴走します。
主な活動
- 稼働監視・障害対応
- 利用ログ・KPIの分析
- AI精度のモニタリングと再学習・チューニング
- 機能追加・改善開発
- 運用マニュアル・ドキュメントの更新
成果物稼働監視ダッシュボード／月次運用レポート（利用ログ・KPI・AI精度）／改善提案書・追加開発計画／更新済み運用マニュアル
スケジュール
標準スケジュール例
キックオフからリリース、運用定着までの目安は約 6 ヶ月。プロジェクトのスコープや AI 活用の範囲に応じて期間を調整します。
M1M2M3M4M5M6
要件定義
PoC（概念実証）
設計（基本・詳細・UX）
開発・実装
テスト・リリース
運用・改善（継続）
※プロジェクト規模・要件により前後します。PoC のみ、または運用フェーズのみの単独ご支援も可能です。
セキュリティ
セキュリティ・コンプライアンス対応
お客様の情報・データを安全にお預かりするための基本対応です。すべての案件でこの体制を前提とします。
守秘義務・NDA
案件開始前に NDA を締結します。お客様の情報・データは、目的外に利用しません。
アクセス制御
最小権限の原則に基づき、案件メンバー単位でアクセス権を設計・管理します。
データ取り扱い
個人情報・機密情報は、お客様環境内での取り扱いを基本とし、外部移送は事前合意に基づきます。
監査対応
アクセスログ・操作履歴の記録、内部監査・外部監査への対応もご支援します。
チーム
担当チーム
プロジェクトには、戦略・業務・エンジニアリング・データ・デザインの各領域から、案件に応じて最適な専門性を持つメンバーが参画します。画一的なチーム編成ではなく、お客様の状況やフェーズに応じて、必要な経験を持つメンバーを組み合わせます。
戦略・コンサルティング
事業構造の整理、ロードマップ設計、投資判断のご支援
業務・オペレーション
業務フロー設計、現場理解、運用定着のご支援
エンジニアリング
AI / LLM 実装、システム開発、運用設計
データ
データ基盤設計、データモデリング、ガバナンス
デザイン・UX
業務理解からの UI / UX 設計、コミュニケーション設計
よくあるご質問
よくあるご質問
Developmentのご支援について、よくお寄せいただくご質問にお答えします。
もちろんです。PoC 単独でも、PoC から本番運用までの一貫支援でも対応可能です。状況に合わせて柔軟にスコープを設計します。
Trusted By
累計100社を超える企業様とのお取り組み
戦略構築から実装、データ基盤整備まで、様々な領域でご一緒させていただいた企業様の一部をご紹介します。
ここに掲載しているのは、ご一緒させていただいた企業様の一部です。詳しい実績や事例については、お問い合わせいただけますと幸いです。
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事業成長につながる、AI・システム活用をご支援します。
実現したい業務や解決したい問題を伺い、必要な機能、既存製品で対応する範囲、個別開発する範囲を整理します。