AI DEVELOPMENTAI開発
最先端技術を、実ビジネスへ実装する
SERVICE OVERVIEWサービス概要
松尾研との連携による最先端AI技術の実装。マルチエージェントから生成AI、エンタープライズ基盤まで、企業のAI活用を技術面から完全サポートします。GAFAM・AIラボ出身の世界トップクラスチームが、LangGraphを活用したマルチエージェントシステム、業界特化のLLMファインチューニング、RAGによる社内ナレッジ活用、スプリント型PoC、ISO/IEC 42001準拠のAIOps基盤まで一気通貫で支援します。
Multi-Agent AI SystemsマルチAIエージェント組織開発
AIの進化は単体のモデルから、複数のAIが協調して働く「マルチエージェントシステム」の時代へ。 当社は、従来のRAG+ベクトルDBではなくClaude Code等に採用されているAgentic Search（Tool-Calling Search）と Context Engineeringを基盤とした次世代アーキテクチャで、エージェントの検索精度と自律性を飛躍的に向上。 LangGraphを活用したエンタープライズグレードのマルチエージェントシステムを設計・構築し、 業務プロセスの自動化率85%、タスク処理速度3.5倍向上を実現します。
このような悩みや課題はありませんか？
- ✓「単一のAIモデルでは複雑な業務フローに対応できない」
- ✓「各プロセスに特化したAIをどう連携させればいいのか」
- ✓「複数AIの統合にはエンジニアリング力が足りない」
- ✓「スケーラビリティとガバナンスをどう両立すべきか」
Storyteller AIが提供する解決策
バイブコーディングでは大規模な開発に対応できない課題を、シリコンバレーのGAFAM・AIラボ出身エンジニアによる 大規模サービス設計のベストプラクティスを詰め込んだSpec-Driven開発で解決。仕様を明確に定義し、 型安全性とテスト自動化でマルチAIエージェントに秩序をもたらします。LangGraphを活用したエンタープライズグレードの マルチエージェント設計から、オーケストレーション、スケーラブル基盤の構築まで一貫して支援し、 複雑な業務フローを自動化する組織型AIシステムを実現します。
Agentic Search × エージェント設計
Claude Code等に採用されているAgentic Search（Agentic Retrieval）を基盤に、 エージェントが自律的に検索戦略を決定。ベクトル検索に頼らないFile-Based RetrievalとContext Engineeringで 検索精度を大幅に向上。LangGraphによるState Managementでエージェント間の状態を明示的に管理し、 複雑なビジネスプロセスを自律的に実行します。
オーケストレーション
LangChain/LangGraphでタスクの自動分解と割り当てを実現。グラフ構造で複雑なワークフローを表現し、 各エージェントの実行順序・並列実行・条件分岐を最適化。Type Safetyでエージェント間の契約を保証し、 デバッグ可能な透明性の高いシステムを構築します。
スケーラブル基盤
マイクロサービス型アーキテクチャでエージェント追加が容易。クラウドネイティブな設計により、 需要に応じた自動スケーリングを実現。ISO/IEC 42001:2023準拠のガバナンス体制で、 エンタープライズグレードの信頼性とセキュリティを保証します。
導入実績
製造業DX推進部門で、マルチエージェントシステムを構築。 市場調査エージェント、データ分析エージェント、レポート生成エージェントが協調し、 業務プロセス自動化率85%、タスク処理速度3.5倍向上を達成。
導入事例
課題
市場調査に3週間、レポート作成に1週間。意思決定スピードが遅く、競合に後れを取る。
解決策
Web収集、データ分析、レポート生成の3エージェントが協調。所要時間3週間→2時間に短縮。
結果
業務プロセス自動化率85%、タスク処理速度3.5倍、人的作業90%削減
課題
与信審査プロセスが複雑で時間がかかる。審査員の経験に依存し、判断基準が不統一。
解決策
データ収集、リスク評価、審査レポート生成を複数エージェントで自動化。統一基準で迅速な審査を実現。
結果
審査期間70%短縮、判断基準の統一、不良債権率20%削減
課題
カスタマーサポートの問い合わせ対応に工数がかかりすぎる。FAQでは解決できない複雑な質問が多い。
解決策
ナレッジ検索、回答生成、エスカレーション判定のマルチエージェントで自動対応。人間サポートとシームレスに連携。
結果
対応時間60%削減、顧客満足度15%向上、サポート工数50%削減
課題
患者データ収集、診断支援、レポート作成が分断され、医師の負担が大きい。情報連携が不十分。
解決策
データ統合、診断支援、レポート生成の3エージェントが協調。FHIR準拠で安全な情報連携を実現。
結果
診療時間30%短縮、医師の事務作業50%削減、診断精度向上
Generative AI & LLM Solutions生成AI・LLM活用
ChatGPTの登場以来、生成AIは企業の創造性と生産性を劇的に向上させています。 文書作成、コード生成、画像生成など、あらゆる業務領域で革新が起きています。 当社は、業界特化のファインチューニング、高度なプロンプト最適化、マルチモーダル対応により、 回答精度92%改善、コンテンツ作成時間60%削減を実現します。
このような悩みや課題はありませんか？
- ✓「汎用モデルでは自社の専門用語や文脈を理解してくれない」
- ✓「ハルシネーションで誤った情報が生成されてしまう」
- ✓「プロンプトエンジニアリングのノウハウが社内にない」
- ✓「複数のAIモデルをどう使い分ければ効果的か分からない」
Storyteller AIが提供する解決策
最新のLLM（GPT、Claude、Gemini）を統合し、業界特化のファインチューニングで 自社専門知識を学習。Chain-of-Thought等の高度なプロンプトエンジニアリング手法で精度を向上させ、 テキスト・画像・音声を統合したマルチモーダルAIで、あらゆるコンテンツ生成をサポートします。
カスタムLLM開発
業界特化のファインチューニングと最適化を実施。自社の文書、FAQ、マニュアルで追加学習し、 専門用語や業界文脈を正確に理解するモデルを構築。LoRA、QLoRA等の効率的な手法で、 コストを抑えながら高精度なカスタムLLMを実現します。
プロンプト最適化
Chain-of-Thought、Few-shot Learning、Self-Consistency等の高度な手法で精度向上。 プロンプトテンプレートライブラリで業務別の最適プロンプトを体系化し、 A/Bテストで継続的に改善。ハルシネーションを最小化し、信頼できる回答を生成します。
マルチモーダル対応
テキスト・画像・音声を統合した生成AIを構築。ドキュメントから画像を生成、 音声から議事録を自動作成、画像から説明文を生成等、多様なコンテンツ生成タスクに対応。 Gemini、GPT Vision等の最新モデルを活用し、業務の可能性を拡大します。
導入実績
法務部門でカスタムLLMを構築。契約書レビューの自動化により、 レビュー時間60%削減、リーガルチェックの精度92%改善を達成。 専門用語の理解精度が大幅に向上し、弁護士の負担を軽減。
導入事例
課題
契約書レビューに時間がかかりすぎる。汎用LLMでは専門用語を理解せず、誤った判定が多い。
解決策
法律文書でファインチューニングしたカスタムLLMを構築。契約書の自動レビュー・リスク検出を実現。
結果
レビュー時間60%削減、精度92%改善、専門用語理解85%向上
課題
FAQの回答生成で、製品固有の情報が不足。顧客に誤った情報を提供してクレームに。
解決策
製品マニュアル・FAQ・過去の問い合わせでファインチューニング。製品知識を深く学習したLLMを構築。
結果
回答精度90%向上、顧客満足度20%改善、クレーム70%削減
課題
ブログ記事・SNS投稿の作成に工数がかかる。ブランドトーンの統一も難しい。
解決策
過去の記事でファインチューニングし、ブランドトーンを学習。プロンプトテンプレートで一貫した品質を実現。
結果
コンテンツ作成時間70%削減、投稿頻度3倍、エンゲージメント率25%向上
課題
製品仕様書・マニュアルの作成に膨大な工数。専門的な技術用語の正確な表現が難しい。
解決策
過去の技術文書でファインチューニング。技術用語と業界標準フォーマットを学習したLLMで自動生成。
結果
マニュアル作成時間65%削減、専門用語の正確性95%向上、更新頻度3倍
Post-RAG: Agentic Search & Deep Research次世代検索基盤（Agentic RAG）
従来型RAG＋ベクトルDBは、チャンク分割によるコンテキスト喪失・検索精度の天井・運用コスト肥大化という構造的限界を抱えています。 当社は、Claude Code（Anthropic）やOpenAI Codexが採用するPost-RAGアーキテクチャ ― Agentic Search × Agentic Retrieval × Context Engineering ―を日本で最も早く商用実装。 オントロジーによるデータ体系化とDeep Research Agentsのオーケストレーションにより、 検索精度95%向上、問い合わせ対応時間70%削減を実現します。
このような悩みや課題はありませんか？
- ✓「RAG PoCを実施したが、ベクトル検索の精度が低く、必要な情報が取得できない」
- ✓「ダーティデータを前処理せずにベクトル化したため、AIが誤った情報を返してくる」
- ✓「従来型RAGでは情報探索の構造的欠陥があり、複雑な問い合わせに対応できない」
- ✓「社内ドキュメントが散在し、AIエージェントがコンテキスト容量不足で全体像を把握できない」
Storyteller AIが提供する解決策
従来型RAG＋ベクトルDBの構造的欠陥を、Agentic Search（Tool-Calling Search）とDeep Research Agentsの オーケストレーションで根本解決。File-Based Retrieval（ファイルベース形式）でチャンク分割によるコンテキスト喪失を排除し、 Context Engineeringで検索結果のLLMへの最適投入を実現。オントロジー（OWL/RDF）によるデータ体系化と メダリオンアーキテクチャでデータ品質を保証し、Post-RAG時代のAIエージェント基盤を構築します。
Agentic Search × File-Based Retrieval
Claude Code（Anthropic）が採用するPost-RAGアーキテクチャを企業向けに実装。 エージェントが自律的に検索戦略を決定し、Glob（ファイルパターン検索）・Grep（コンテンツ検索）・Read（直接読み込み）等の Tool-Calling Searchでピンポイントに情報を取得。ベクトルDBのチャンク分割・意味的ドリフトの問題を根本的に排除し、 常に最新のデータに直接アクセスするAgentic Retrieval基盤を構築します。
Deep Research Agents × Context Engineering
Google Deep Research・Perplexity Pro と同等の自律的Deep Research機能を社内向けに構築。 複数のAIエージェント（情報収集、分析、統合、検証）がLangGraphで協調し、マルチステップ推論・再帰的検索・自己検証を実行。 Context Engineeringにより検索結果のフィルタリング・優先度付け・トークン最適化を行い、 従来型RAGでは不可能だった高度なAgentic Retrievalを実現します。
オントロジー × メダリオンアーキテクチャ
散在する文書をオントロジー（OWL/RDF）で体系的に整理し、AIエージェントがビジネス概念を正しく理解できる 統一データカタログを構築。Bronze→Silver→Goldの3層メダリオンアーキテクチャでダーティデータを段階的に高品質化。 Agentic Searchがコンテキストを節約しつつ正しいデータに最短距離でアクセスし、 ROIに直結するビジネス・インサイトを導き出します。
導入実績
製薬企業の研究部門でRAGシステムを構築。論文・特許・社内レポートを統合し、 研究者の情報検索時間70%削減、検索精度95%向上を達成。 新薬開発のスピードが大幅に加速。
導入事例
課題
論文・特許・社内レポートが散在。研究者が情報検索に多大な時間を費やし、研究開発が遅延。
解決策
全文書をベクトルDB化し、セマンティック検索でナレッジを統合。RAGで最新情報も即座に反映。
結果
情報検索時間70%削減、検索精度95%向上、開発サイクル30%短縮
課題
FAQが古く、最新製品情報に対応していない。顧客に誤った回答を提供し、クレームが増加。
解決策
RAGでマニュアル・FAQ・過去の問い合わせを統合。常に最新情報を参照し、正確な回答を生成。
結果
対応時間60%削減、回答精度90%向上、顧客満足度25%改善
課題
過去の契約書・判例を探すのに時間がかかる。類似案件の検索精度が低く、判断ミスが発生。
解決策
セマンティック検索で類似契約書・判例を高精度に検索。RAGで弁護士の判断を支援。
結果
検索時間80%削減、類似案件検索精度95%向上、判断ミス70%削減
課題
設備トラブル対応に膨大なマニュアルを検索。過去の故障事例が活用できず、復旧に時間がかかる。
解決策
オントロジーで設備・故障パターンを体系化。RAGで類似トラブル事例を即座に検索し、解決策を提示。
結果
故障対応時間65%削減、初回解決率85%向上、ダウンタイム50%削減
PoC & R&D SupportPoC・R&D支援
AI技術の急速な進化により、企業は「実験と学習」のスピードが競争優位の源泉となっています。 半年でパラダイムシフトが起きるAIエージェント業界で、当社は常に日本国内の競合他社より6ヶ月先行した 最先端技術（Agentic Search、Context Engineering、Post-RAGアーキテクチャ等）をPoC段階から適用。 2-4週間のスプリント型PoCで素早く価値検証し、PoC→本導入移行率80%を実現します。
このような悩みや課題はありませんか？
- ✓「大規模AI投資の前に、本当に効果があるか確かめたい」
- ✓「PoCの設計方法が分からず、有効な検証ができているか不安」
- ✓「PoCが長期化して、いつまでも本導入に進まない」
- ✓「最新技術のキャッチアップが追いつかず、競合に遅れを取る」
Storyteller AIが提供する解決策
GAFAM・AIラボ出身チームが、最新技術の技術フィージビリティを事前評価。2-4週間のスプリント型PoCで 素早く価値検証し、失敗リスクを最小化。PoCから本番展開への明確なロードマップを提示し、 確実に成果を出すAI導入を支援します。
スプリント型PoC
2-4週間の短期間で価値検証を実施。最小限の機能で仮説を検証し、効果を測定。 Quick Winアプローチで初期成果を創出し、経営層の信頼を獲得。段階的に拡大し、 リスクを最小化しながらAI導入を推進します。
技術フィージビリティ
実現可能性とコストを事前評価。松尾研との連携により、最新AI技術の適用可能性を判断。 データ品質、計算リソース、精度要件、運用保守を総合的に評価し、 成功確率の高いPoC計画を策定します。
スケール計画
PoCから本番展開への明確なロードマップを提示。アーキテクチャ設計、データ基盤構築、 AIOps整備、組織体制の構築まで一貫支援。PoCで検証した技術をエンタープライズグレードに スケールアップし、全社展開を実現します。
導入実績
小売業で需要予測AIのPoCを3週間で実施。予測精度85%向上を確認後、 全店舗展開。PoC→本導入移行率80%、在庫コスト30%削減を達成。 迅速な検証サイクルで競合に先行。
導入事例
課題
AI需要予測に興味があるが、本当に効果があるか不明。大規模投資の前にPoCで検証したい。
解決策
3週間のスプリント型PoCで需要予測モデルを構築。予測精度85%向上を確認後、全店舗展開を決定。
結果
PoC成功、3ヶ月で全店舗展開、在庫コスト30%削減
課題
画像認識で不良品検出を自動化したいが、精度が出るか不安。PoCで検証したい。
解決策
2週間のPoCで画像認識モデルを構築。検出精度95%を達成し、本導入を決定。
結果
PoC成功、4ヶ月で全工場展開、検査工数70%削減
課題
チャーン予測でリテンションを改善したいが、モデル構築の知見がない。PoCで実現可能性を確認したい。
解決策
4週間のPoCでチャーン予測モデルを構築。予測精度80%を達成し、リテンション施策に活用。
結果
PoC成功、チャーン率25%削減、LTV 40%向上
課題
不正取引検知の精度を上げたいが、AI導入の効果が不明。まずPoCで検証したい。
解決策
3週間のPoCで異常検知モデルを構築。不正検知率90%、誤検知率5%以下を達成し、本導入を決定。
結果
PoC成功、6ヶ月で全チャネル展開、不正損失70%削減
Enterprise AI PlatformエンタープライズAI基盤
エンタープライズ企業のAI活用には、実験的な取り組みから全社展開への移行が必要です。 スケーラビリティ、セキュリティ、ガバナンスを備えた統合基盤が、AI民主化の鍵となります。 当社は、AIOps基盤、統合ガバナンス、エラスティック基盤により、 インフラコスト50%削減、AIシステムデプロイ速度10倍向上を実現します。
このような悩みや課題はありませんか？
- ✓「各部門がバラバラにAI導入。マルチエージェント、LLM、RAG等の統制が全く取れていない」
- ✓「AIシステムのバージョン管理や品質管理の仕組みがない」
- ✓「セキュリティとコンプライアンスのリスクが把握できない」
- ✓「スケールアップ時のコスト爆発が恐ろしい」
Storyteller AIが提供する解決策
ISO/IEC 42001:2023準拠のAIOps基盤で、AIシステム（Agentic RAG、マルチエージェント、LLM）のライフサイクル全体を自動化。 Agentic Search × Context Engineeringを前提とした次世代検索基盤と、TEE暗号基盤によるAIデセプション耐性を統合。 統合ガバナンスで全社共通のAI利用ポリシーと監査体制を構築し、エンタープライズグレードのAI活用を実現します。
AIOps基盤
AIシステム（マルチエージェント、LLM、RAG、MLモデル）のライフサイクル全体を自動化。 実験管理、バージョン登録、自動デプロイ、A/Bテスト、モニタリング、自動更新のパイプラインを構築。 CI/CD統合で、AIエンジニア・データサイエンティストが開発に集中できる環境を実現します。
統合ガバナンス
全社共通のAI利用ポリシーと監査体制を構築。ISO/IEC 42001:2023準拠で、責任あるAI開発を実現。 モデルの透明性、説明可能性、公平性、セキュリティを保証し、規制対応も万全。 AIリスク管理フレームワークで、安全なAI活用を支援します。
エラスティック基盤
需要に応じて自動スケールするインフラを構築。Kubernetes + Cloud Run/ECSで、トラフィック変動に対応。 コスト最適化アルゴリズムで、必要なリソースのみを使用し、無駄を削減。 スポットインスタンス活用で、インフラコストを50%削減します。
TEE暗号基盤 × AIデセプション耐性
Google Cloud上のTEE（Confidential Computing）暗号基盤で、 クラウドベンダー・OS管理者・運用者の誰も生データを読めない"非信頼型"アーキテクチャを実現。 FHE（完全準同型暗号）等の次世代暗号技術により、AIが暗号化データのまま推論を実行。 AIデセプション（幻覚・改竄・情報漏洩）を構造的に防止し、 異なる企業間の秘匿データ連合分析を可能にする次世代データクリーンルームを構築します。
導入実績
金融機関でエンタープライズAI基盤を構築。各部門のAI活用を統合ガバナンスで一元管理し、 AIOpsでAIシステムデプロイ速度10倍向上、インフラコスト50%削減を達成。 全社AI民主化を実現。
導入事例
課題
各部門がバラバラにAI導入。統制が取れず、セキュリティリスクが顕在化。AIシステムのバージョン管理もできていない。
解決策
AIOps基盤と統合ガバナンスで全社AI活用を一元管理。ISO/IEC 42001準拠で安全性を保証。
結果
インフラコスト50%削減、デプロイ速度10倍、セキュリティリスクゼロ
課題
AIシステムのデプロイに時間がかかりすぎる。手作業が多く、ヒューマンエラーも発生。スケールアップも困難。
解決策
CI/CD統合のAIOpsパイプラインを構築。自動デプロイ・A/Bテスト・モニタリングで運用を自動化。
結果
デプロイ時間90%短縮、ヒューマンエラーゼロ、スケーラビリティ確保
課題
ピーク時のトラフィック急増で、AIモデルのレスポンスが遅延。顧客体験が悪化し、売上機会を逃す。
解決策
エラスティック基盤で自動スケーリングを実現。需要に応じてリソースを最適化し、常に高速レスポンスを維持。
結果
レスポンス時間安定化、ピーク時売上15%向上、インフラコスト40%削減
課題
全国500店舗でAIを展開したいが、各店舗のAIシステムが分断。統一的な管理とガバナンスが不可能。
解決策
エンタープライズAI基盤で全店舗のAIシステムを一元管理。統合ガバナンスでセキュリティとコンプライアンスを保証。
結果
全店舗統合完了、運用コスト55%削減、AIシステム展開速度8倍向上