▌概要
社内FAQ、マニュアル、PDF、業務資料などを活用し、企業向けRAG型AIチャットボットの設計・開発を支援します。
▌課題解決
・情報が複数システムに分散
・問い合わせ対応の工数削減
・手作業による検索・確認業務
・社内情報の検索性不足
・FAQ/マニュアルの未活用
・業務自動化・AI導入推進
▌機能
・FAQ対応AIチャットボット
・RAG社内文書検索AI
・多言語対応
・音声入力対応
・SNS/WEBチャット連携
▌オプション
・LINE / Slack / Web連携
・Kintone / Notion / Google Drive / CRM連携
・FAQ管理画面・権限管理
・API連携・既存システム統合
▌業務範囲
要件ヒアリング、データ整理（FAQ/PDF/DB等）、RAG設計、UI/API開発、AI連携実装、テスト、プロンプト調整、デプロイ、運用マニュアル提供、軽微な保守対応chat
OpenAI / Claude / Gemini / LangChain / Dify
Pinecone / FAISS / pgvector
n8n / Zapier / GAS / Playwright
AWS / Firebase / Supabase / PostgreSQL
▌注意事項
AI回答はデータ品質に依存し、100%正確性は保証されません。重要業務は人の確認を推奨します。機密データ利用時は事前設計が必要です。
▌特徴開発
AIツール（Copilot, Claude Code等）を活用し効率的に開発。日本向け開発経験チームが要件整理から運用まで対応します。
顧客が提供する必要がある情報にはいくつかの重要な要素があります。
まず、機能要件を明確にすることが重要です。顧客は、システムに必要な機能（例：受注管理、在庫管理、発注管理、請求書発行、レポート作成など）を具体的に説明する必要があります。これは、開発者が要求を理解し、適切なソリューションを提供するための基盤となります。
次に、現行業務プロセスの説明も重要です。現在の受注や発注の流れを詳細に記述することで、開発者が改善点を見つけやすくなります。
さらに、ユーザーインターフェースの希望や、レポート要件（例：売上、在庫の状況）を明確にすることも必要です。
加えて、システムが統合すべき既存のソフトウェア（例：会計システム、CRMなど）をリストアップすることも重要です。これにより、円滑なデータの流れを確保できます。
最後に、予算と実施期間の目安、セキュリティやプライバシーに関する要件についても詳しく説明することが必要です。これらの情報を提供することで、開発者は期待に応えるシステムを構築できるようになります。
