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AI API基盤・Agent・製品開発

AIの基盤から、使える製品まで。

慧策は、製品を支えるAIの基盤技術を提供します。モデル・APIの提供と接続、プロンプト設計、データ連携、Agentの業務フロー、利用者向けの画面まで一体で開発します。代表的な作業で品質を検証し、公開後の運用と改善まで支援します。

SaaS SEOSNS・RedditマーケティングAI技術・基盤開発ブランドポジショニング
対象

AI機能を事業や製品に組み込みたい企業、手作業や試作から運用可能な仕組みへ進めたいチーム。

変わること

AI API、データ、Agent、画面、評価、運用監視がつながった製品基盤。

見る指標

タスク完了率、出力品質、エラー、応答時間、利用状況、モデル・APIコスト。

試作の次には、製品としての設計が必要。

作業が表計算、複数タブ、手動の引き継ぎに分散している。

AIの試作が必要なデータ、チャネル、利用者につながっていない。

プロンプトや評価、人の確認がなく、モデルの出力が安定しない。

失敗やコスト、利用者が離脱する地点を把握できない。

13–100

1日に見つかった有望リード

Volumn.aiによる3日間の社内テストでは、Lead Finderが1日305〜513件のX投稿を調べ、13〜100件の有望リードを抽出したと報告しています。

エージェントのための、クラウドの拠点をつくる。

慧策はOpenTaskAIの製品開発を担当し、製品を支える基盤技術を提供しています。

事例を読む ↗

Agentも製品の一部として設計します。

プロンプトとAPIに加え、入力、確認、失敗時の代替手段、結果を使う画面まで必要です。

01

モデルとプロンプト

作業別の指示、例、制約、評価セット。

02

製品の仕組み

画面、データ連携、作業状態、権限。

03

信頼性

人の承認、ログ、代替経路、速度、コスト管理。

AI機能を支える技術レイヤー。

モデルの機能を、自社のデータ・業務・製品につなぐための基盤を提供します。用途と既存システムに合わせて設計し、実際に使える形まで開発します。

01 / 接続

AI APIレイヤー

モデルの機能を製品から使えるAPIとして提供・接続。認証、入出力仕様、タイムアウト、エラー処理を設計します。

02 / 制御

モデルとプロンプト

作業ごとにモデルを選び、プロンプトと構造化出力を管理。必要に応じて振り分けや代替経路を設けます。

03 / 情報

データと検索

利用が認められた製品データや社内情報を接続。必要な文脈を取り出し、アクセスできる情報を制御します。

04 / 実行

Agentの業務フロー

調査、分類、下書き、ツール連携を段階的につなぎ、重要なアクションには人の確認を設けます。

05 / 確認

評価と権限管理

代表的な入力で品質と失敗例を確認し、利用範囲や承認の必要な箇所を定めます。

06 / 運用

監視と改善

エラー、応答時間、利用量、API費用を把握し、プロンプト、モデル、製品フローを改善します。

AI機能から製品へモデルAPI → データ・業務フロー → 人の確認 → 利用者の画面 → 計測と改善

AIの基盤から製品まで、必要な層をつくる。

製品とチームに合わせて範囲を決めます。支援できる主な作業は次のとおりです。

01

技術要件の設計

用途、データの流れ、API仕様、品質基準、最初のリリース範囲を決めます。

02

AI APIの提供・接続

モデルAPIの機能を提供・接続し、製品から使いやすい共通インターフェースにします。

03

モデルの使い分け

作業に合うモデルを選び、必要に応じて振り分け、再試行、タイムアウト、代替処理を設計します。

04

プロンプト設計

作業別の指示、例、制約、出力形式を設計し、変更を管理します。

05

データ・検索基盤

利用が認められた社内情報や製品データを検索・生成の流れにつなぎます。

06

AI Agent・ツール連携

調査、分類、下書き、実行など複数段階の業務をつなぎ、確認点を設けます。

07

Web製品・画面

入力、結果、承認、次のアクションを扱える画面を作ります。

08

評価と安全策

代表的な作業で品質を確認し、人の承認や権限管理を組み込みます。

09

監視とコスト管理

エラー、応答時間、利用量、モデル・API費用、完了した作業を追います。

10

公開後の改善

実際の利用や失敗例をもとに、運用と製品を改善します。

実際の作業と利用者を中心に開発。

01

範囲を決める

利用者の流れと最初のリリースを定義。

02

試作

画面、プロンプト、APIの動作を代表的な作業で検証。

03

構築

製品データ、AI Agent、管理機能を統合。

04

改善

品質、利用、失敗、速度、コストを見て拡張。

活動から成果へのつながりを見る。

事前に基準と重要な指標を決め、活動量だけで判断しないようにします。

AI技術・基盤開発について。

AI Agent開発も含みますか?

はい。Agentの業務フロー、プロンプト、モデルAPI、人の確認、評価を扱います。

新規製品と既存製品の改善、両方できますか?

できます。現在の業務から次のリリースに必要な範囲を決めます。

AI機能の公開可否はどう判断しますか?

代表的な作業と失敗例で品質を確認し、必要に応じて人の判断を組み込みます。

AIの基盤APIも提供できますか?

はい。モデルAPIの機能提供と、製品から利用するための接続・振り分け・運用管理まで対応します。

既存のモデルや社内データを使えますか?

はい。現在の構成、アクセス権、情報源を確認し、業務に合うAPIと検索基盤を設計します。

次の一歩を一緒に考えましょう。

製品、顧客、改善したい業務についてお聞かせください。

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