MODEL CASE · 想定モデルケース
業務システムへの AI / LLM 組み込み
AILLM業務改善
対象業種業務システム保有企業
対象規模従業員 20〜200 名
HighlightAIで業務を半自動化
demo.katsuya-suzuki.dev/business-hub
DEMO 公開中処理時間
12分−67%
エラー
0▼
同期
live
DEMO · デモアプリ公開中WEB
実際に触れるデモアプリ
この想定モデルケースで提案する画面・操作感を、実際に触ってご確認いただけます。統合業務ハブの「AI問い合わせバー」（自然言語で質問→業務データを自動集計）が実装イメージです。※デモは実 LLM API を使わず、キーワードマッチング＋集計で応答を再現しています。実案件では実際の LLM / RAG を用い、評価ハーネスで回答品質を計測します。ログイン不要・データはお使いのブラウザ内のみ。
- AI問い合わせバーに自然言語で質問 → 業務データを自動集計
- 売上・未入金・商談状況などを横断して即答
- 業種テンプレート（IT受託 / 卸売 / コンサル）を切替
- 見積・請求書を作成しそのまま PDF プレビュー
こんなお悩みはありませんか？
- 問い合わせ対応に AI を使いたいが社内に知見がない
- 既存データを活かした検索・要約・分類を仕組みにしたい
- LLM コストの見通しが立たない
- ハルシネーション対策・評価方法が分からない
解決アプローチ
- Step 01
AI 適用ポイント選定
業務ヒアリングで「AI が効く場所」（要約 / 検索 / 分類 / 自動応答）を選定します。
- Step 02
設計
zod でスキーマ駆動、ベクトル DB の要否判断、月次コスト試算まで提示します。
- Step 03
実装
Next.js + LLM API（OpenAI / Anthropic）で実装。評価ハーネスを併設して品質を計測します。
- Step 04
運用
ハルシネーション率・コスト・応答品質をダッシュボードで継続評価します。
使用する主な技術
Next.jsOpenAI / Anthropic APIzodベクトルDB評価ハーネス
期間・費用の目安
- 期間
- 1〜3 ヶ月
- 費用
- 80〜250 万円
期待できる成果（想定）
※ 実在のクライアント実績ではなく、当方の経験を踏まえた想定値です。業務範囲・既存環境により変動します。
1次回答の自動化率
30〜70% を想定（業務範囲・許容品質によって変動）
月次 LLM コスト
事前試算と実測ダッシュボードで透明化
ハルシネーション率
評価ハーネスで継続計測 → 閾値超過時に自動通知
経験の裏付け
LLM API 連携の実務経験、大学院での機械学習研究、SIGNATE Student Cup 2021 優勝。AI × 業務システムの組み込みに専門性があります。