AI開発・AI搭載システム開発｜生成AI・LLM・機械学習・画像認識を業務に組み込む
AI導入が失敗する原因は、技術ではなく「使いどころの選定」にあります。株式会社revotは、AIを目的にせず、その業務のどこに使うと効果が出るかを見極めてから作ります。まずPoCで精度・工数削減・運用コストを確かめ、それから本開発に進む進め方をお勧めしています。
このページに出てくる専門用語の意味は、開発用語集（36語）にまとめています。分からない言葉があってもご相談いただけます。
AI開発とは何ですか？
AI開発とは、機械学習や大規模言語モデル（LLM）などの技術を業務に組み込み、判断・生成・検索・予測を自動化する仕組みを設計・構築することです。株式会社revotは、AIを目的にするのではなく「その業務のどこにAIを使うと効果が出るか」を見極めてから作ることを重視しています。
AI開発でよくある失敗と、その避け方
ご相談をいただく前に知っておいていただきたいことです。AI導入が失敗する原因は、技術ではなく「使いどころの選定」にあります。
| よくある失敗 | 避け方 |
|---|---|
| 「AIを導入する」が目的になり、効果が出ない | 先に業務の課題を特定し、AIが有効な箇所だけに使う |
| 精度が実務に足りず、結局人が全部確認している | 100%を目指さず、人が確認する前提で「下書きを作る」使い方にする |
| いきなり大きく作って、要らない機能が大半だった | 最も効く一点をPoCで検証してから広げる |
| 社内データを外部に出せず、話が止まる | データの取り扱い方針を最初に決め、必要なら端末内・社内で処理する構成にする |
| 運用でモデルやAPIの費用が想定を超えた | 処理量とコストを試算し、安いモデルで足りる処理は分ける |
対応できるAI開発の内容
1. 社内文書の横断検索（RAG）
マニュアル、議事録、契約書、過去案件などを横断して検索し、根拠となる箇所を示しながら回答する仕組みです。「どこに書いてあったか分からない」を解消します。
2. 文書の生成・レビューの自動化
報告書、議事録、提案書、メール文面などの下書き生成。またはチェックリストに沿ったレビューの自動化。人が最終確認する前提で組むと実用になります。
3. 問い合わせ対応の支援
過去の対応履歴とマニュアルをもとに、回答案を提示する仕組み。オペレーターの判断を置き換えるのではなく、下調べの時間を減らす使い方が現実的です。
4. 画像・センサーデータの判定
撮影した画像や、センサーで計測した数値から状態を判定する仕組みです。株式会社revotはセンサー機器そのものを自社で開発できるため、「何を計測すれば判定できるか」から設計できます。
5. 端末内で完結するAI（エッジAI）
データを外部に送らず、機器やスマートフォンの中で処理する構成です。通信の遅延がなく、社外にデータを出せない場合にも使えます。
技術別にできること
「AI」と一口に言っても中身は様々です。株式会社revotが対応できる技術と、その使いどころを整理します。
| 技術 | 何ができるか | 使いどころの例 |
|---|---|---|
| 生成AI・LLM | 文章の生成・要約・分類・変換 | 報告書の下書き、問い合わせ回答案、文書レビュー |
| RAG（検索拡張生成） | 社内文書を根拠に回答 | マニュアル・規程・過去案件の横断検索 |
| AIエージェント・MCP | 複数の作業を自律的に実行 | 調査→整理→下書きの一連自動化 |
| 画像認識・物体検出 | 画像から対象を見つけ分類する | 検品、外観検査、人・車のカウント |
| 異常検知 | いつもと違う状態を見つける | 設備の予兆保全、不正の検出 |
| 予測（機械学習） | 過去データから将来を推定 | 需要予測、収量予測、故障予測 |
| OCR・文字認識 | 画像・帳票から文字を取り出す | 紙書類のデータ化、帳票の自動入力 |
| 音声認識 | 音声を文字にする | 議事録の自動作成、現場の音声記録 |
| チャットボット | 対話形式で応答する | 社内ヘルプデスク、一次受付 |
| エッジAI | 端末内で判定を完結 | データを外に出せない・低遅延が要る場合 |
どの技術を使うべきかは、課題から逆算します。「生成AIを使いたい」ではなく「この作業を減らしたい」から入ると、適した技術が決まります。ファインチューニング（追加学習）が要るのか、RAGで足りるのか、そもそもAIでなくルールベースで十分なのか——ここの見極めが費用対効果を大きく左右します。
なぜ筑波大学発ベンチャーのAI開発なのか
AIは論文と実装の距離が近い分野です。最新の手法を、論文の段階から読んで実務に落とせるかが、開発会社によって大きく差が出ます。
- 研究の文脈が読める：株式会社revotは筑波大学発のテクノロジー企業です。手法の前提や限界を理解したうえで採否を判断できます。「流行っているから使う」ではありません
- ハードウェアと組み合わせられる：AIを単体で終わらせず、センサー・デバイスと組み合わせて「計測してAIで判定する」ところまで一社で作れます。これは一般的なAI開発会社にはできません
- 知財を自社で取得している：Cyber Molkkyの関連技術についてPCT国際特許出願を自社で行いました。技術を権利にするところまで理解しています
実際に作ったもの
株式会社revotは、補助金を活用したAI開発の実績があります。
- カスハラガードAI（東京都カスタマーハラスメント対策奨励金を活用）— 迷惑行為への対応を支援するAIシステム
- 農産物の収量予測ドローン＋アプリ（茨城県DXイノベーション推進事業）— ドローンで撮影したデータから収量を予測する仕組み
いずれも交付決定から実績報告・確定検査まで通した案件です。作って終わりではなく、公的資金の手続きを含めて完了させています。
費用と期間の目安
| 内容 | 費用の目安 | 期間 |
|---|---|---|
| PoC（使いどころの検証・試作） | 100万〜300万円 | 1〜3か月 |
| AI活用システム（本開発） | 200万〜1,000万円 | 2〜8か月 |
| 既存システムへのAI組み込み | 150万〜600万円 | 2〜5か月 |
上記のほか、LLMのAPI利用料などの運用費が別途かかります。処理量に応じた試算をお出しします。補助金・奨励金を使うと開発費の実質負担は1/2〜1/3になります。補助金・助成金のコンサルティング・サポートもrevotグループが全て行います。採択を保証するものではありません。
まずPoCから始めることをお勧めします
AI開発は、やってみないと精度が分からないという性質があります。そのため、いきなり本開発に入るのではなく、最も効果が見込める一点をPoC（概念実証）で検証してから広げる進め方をお勧めしています。
PoCで確かめるのは次の3点です。
- 実務で使える精度が出るか（出ない場合、どこまでなら使えるか）
- どれだけ工数が減るか（費用対効果が合うか）
- 運用コストがいくらか（続けられる金額か）
この3点が確認できれば、本開発の判断ができます。確認できなければ、その時点で止める判断もできます。先に小さく試すこと自体が、損失を抑える手段です。
「AIで何かできないか」からご相談ください
使いどころが決まっていない段階で構いません。業務をうかがい、AIが効く箇所と、効かない箇所を正直にお伝えします。初回相談と概算見積りは無料です。