AI開発・導入支援
AI開発・導入支援｜中小企業の現場に根づく実装を、企画〜運用まで一貫対応
現場に根づくAIを、一緒に創る。
株式会社プラスラスは、中小企業の実務に合わせたAI導入を、課題定義からPoC（試作）、開発、評価改善、運用定着まで一貫して支援します。
生成AI（RAG/ChatGPT）、画像認識、予測モデルなど、目的に応じて最適なアプローチをご提案します。
よくあるお悩み
- 何から始めればよいか分からない（目的とKPIが曖昧）
- PoC止まりで本番化できない・投資対効果が見えない
- ベンダー任せで現場に定着しない
- 自社データの使い方・権限・リスクが不安
プラスラスでは、技術ありきではなく課題起点で検討を進め、
小さく検証 → 成果の可視化 → 現場定着 を重視します。
AIでできること（用途例）
生成AI（RAG/社内QA）
社内規程・マニュアル・議事録・顧客対応履歴を検索し、根拠付きで回答。問い合わせ一次対応、ナレッジ共有を高速化。
文書処理（要約・分類・チェック）
契約書/報告書/申請書の要約、分類、記載漏れチェック。定型文作成や差分確認で事務工数を削減。
画像認識（検査・カウント・判定）
外観検査、部材/在庫カウント、設備メーター読み取りなど。人手の“見落とし”を減らし標準化。
予測（需要・売上・発注・稼働）
販売数・来客・在庫・発注量の予測。欠品/過剰在庫を抑え、担当者の勘と経験をモデル化。
異常検知（設備・ログ・業務）
センサー値や運用ログの“いつもと違う”を検知。予兆保全・障害兆候の早期発見に。
業務最適化（スケジュール・割当）
シフト、配車、工程割当など制約が多い最適化。現場ルールを整理し、解ける形に落とし込み。
導入アプローチ
課題起点から始めて、検証・開発・運用まで一気通貫で支援します。
- 課題起点：経営目標・現場課題を明確化
- ゴール設定：KPI/ROI、リスク/体制を定義
- PoC：スモールスタートで可否検証
- 開発：要件定義 → 実装 → 受入テスト
- 評価改善：効果測定と改善サイクル
- 運用定着：手順化・教育・保守
中小企業のリソース制約を前提に、無理のない進め方をご提案します。
支援メニュー・費用目安
| 区分 | 内容 | 費用の目安 |
|---|---|---|
| AI戦略相談（初回） | ヒアリング／課題整理／AI活用方針設計 | 無料（60分） |
| AI活用設計（PoC設計） | 課題→KPI→データ計画→検証設計 | 30〜120万円 |
| PoC開発（試作） | 小規模モデル作成＋評価＋効果測定 | 60〜200万円 |
| AIモデル開発 | 予測・分類・画像解析など本開発 | 100～600万円 |
| 生成AI導入（RAG/ChatGPT） | 既存業務へ統合／プロンプト設計／教育 | 100〜450万円 |
| 運用・評価改善 | チューニング／モデル改善／勘所の共有 | 月額3〜50万円 |
※要件・データ状況により変動します。補助金活用なしの想定価格です。スモールスタートで小さく試してうまく行けば発展させるようなご提案も可能です。
導入までの流れ
- お問い合わせ（初回ヒアリング・日程調整）
- 初回ヒアリング（無料、オンライン可）
- 簡易分析・提案書提示（費用・スケジュール）
- PoC・試験導入（効果測定・リスク検証）
- 本格導入（教育・手順化・保守設計）
- 運用定着（改善サイクル・継続支援）
FAQ
Q. 小規模からでも依頼できますか？
A. はい。PoC（小さな検証）から始め、投資対効果が見えた段階で拡張します。
Q. データが少なくても大丈夫ですか？
A. 公知データ・ルール設計・生成AIを併用するなど、現実的な方法を提案します。
Q. セキュリティはどう担保しますか？
A. 権限設計・ログ監査・データ取り扱いルールを明確化し、社内運用に合わせます。
まずは無料相談から
課題の整理からご一緒します。オンラインで全国対応。
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