AI エージェント開発
試作で 終わらせず、業務で 動かす。
生成 AI(LLM)を
/ FIT FOR
AI の 導入が、こんな ところで 止まっていませんか
- 01PoC は
動いたが、本番運用に 移す段階で 止まったままに なっている - 02複数の
業務システムを またぐ 手作業が 多く、担当者の 時間が 取られている - 03どの
業務に AI が 向いているかを 見極められず、投資の 判断が できない - 04セキュリティや
コンプライアンスの 要件を 満たせず、社内承認が 通らない
/ SCOPE
AI エージェント 開発の 提供内容
01What
- 社内の
業務システムと つながる 対話型 AI エージェント - 社内データを
参照して 自ら 判断し、要所は 人が 確認 - 外部
ツール・他社 システムとの 連携
02Delivery
- 業務を
遂行する AI エージェント - 品質を
評価する 仕組み・安全性 レポート - 運用手順書・稼働状況の
ダッシュボード
03Operation
- 回答の
質・速度・失敗を 自動で チェック - 使う AI を
切り替えた ときの 品質確認 - 月々の
利用料に 上限を 設け、超えたら 自動で 停止

/ PROCESS
進め方と期間
- 01 · Week 1–2
対象業務を
選び、4つの 条件を 合意する 業務を AI との
相性で 選び、対象 データ・権限・評価の ものさし・撤退の 基準の 4点を 最初に 合意します。業務に 組み込んだ ときの 責任の 線引きを 先に 決める ほうが、試作の 精度より 成否を 左右する ためです。 - 02 · Week 2–4
動く
ものを 用意し、人の 確認つきで 使い始める まず
2週間で 動く ものを 用意します。AI は 下調べや 候補出しを 担い、最終判断は 人が 行う形で 使い始めます。 - 03 · Week 4–12
品質の
仕組みを 整え、任せる 範囲を 広げる 回答の
質・速度・失敗を 自動で チェックする 仕組みを 整え、信頼できる 範囲から AI に 任せる 業務を 広げます。本番運用までの 期間は、業務の 範囲と 既存データの 揃い 具合により 6〜12週間が 目安です。 - 04 · After launch
運用を
引き継ぐ 運用手順書と
稼働状況の ダッシュボード、設計判断の 記録を 添えて 引き渡します。社内の エンジニアだけで 運用を 続けられる 状態を 目指します。
/ PRICING
料金の目安
導入プロジェクト
300万円〜/ プロジェクト
対象業務の
PoC の 立て 直し
200万円〜/ プロジェクト
止まった PoC の
運用・改善
月30万円〜/ 月額契約
回答の
金額は
/ FAQ
AI エージェント 開発の よく ある 質問
試作(PoC)で 終わらせないために、まず 何を 決めますか?
本番で 使う ために 必要な「対象 データ・権限・評価の ものさし・撤退の 基準」の 4点について、最初に 合意します。試作の 精度よりも、業務に 組み込んだ ときの 責任の 線引きと、問題が あれば 元に 戻せる 設計の ほうが、成功を 左右する ためです。
本番運用を 始めるまで、どの くらいの 期間が かかりますか?
業務の 範囲と 既存データの 揃い 具合によりますが、6〜12週間が 目安です。まず 2週間で 動く ものを 用意し、要所を 人が 確認する 形で 使い始めます。そのうえで、AI に 任せる 範囲を 段階的に 広げていきます。
AI が 誤った 対応を しないか 心配です。どう 防ぎますか?
重要な 判断は、人が 確認してから 実行する 設計を 標準にします。AI は まず下調べや 候補出しを 担い、最終判断は 人に 委ねます。この 線引きを 業務ごとに 決め、信頼できる 範囲から 少しずつ AI に 任せていきます。
個人情報や 社内データの 扱いは 安全ですか?
扱う データを 分類し、必要最小限の 範囲だけを 使う 設計から 始めます。要件に 応じて、AI が 参照する データを 社内の 閉じた 環境に 置き、やり取りの 記録も 後から 確認できる 形で 残します。詳細は NDA(秘密保持契約)を 結んだうえで ご相談します。
導入後、AI の 回答品質は どう 保ちますか?
本番リリースと 同時に、回答の 質・速度・失敗を 自動で チェックする 仕組みを 用意します。設定や 使う AI を 切り替えた ときに 品質が 下がれば、すぐに 気づける 状態で お引き渡しします。
導入費用の 目安を 教えてください
新しく 導入する 場合は 300万円から、止まった PoC の 立て 直しは 200万円からが 目安です。対象業務の数、つなぐ 業務システムの数、既存データの 揃い 具合によって 変わります。AI の 利用料・データ 基盤・実行環境の 月々の 費用も、業務の 処理量から 逆算して 事前に 見積もります。
PoC で 止まっている 既存 プロジェクトの 立て 直しにも 対応しますか?
対応します。ご依頼の 過半数は、過去に 止まった PoC の 立て 直しから 始まります。原因の 診断、再設計、本番運用化の 3段階で 進め、最短6週間で 本番リリースまで 届けます。費用は 200万円からが 目安です。
社内エンジニアと 共同開発できますか?
はい、おすすめしている 進め方です。Kmetric の シニア エンジニア2〜3名と 社内 エンジニア1〜2名で 混成チームを 組むと、内製化へ 移りやすくなります。運用手順書と 設計判断の 記録も 成果物として 納品します。
自社の 業務が AI に 向いているか、事前に 確かめられますか?
はい。5問に 答えるだけの AI 適合診断を、この サイトで ご用意しています。データの形、誤りが 起きた ときの 影響、発生頻度、システム 連携といった 観点から、業務と AI の 相性の 目安が 分かります。
60分、事業を
一緒に 考えましょう。
課題が
