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ソリューション 03AI-NATIVE SYSTEM DEVELOPMENT

AIを前提に、
業務システムを設計する。

verifiedAIを後付けしない。最初から、AIが働く前提でつくる。

LLM・AIエージェントを業務フローの中心に組み込んだ業務システムやプロダクトを、構想・PoC・MVPから本番運用まで開発します。開発工程にもAIを活用し、短いサイクルで動くものをお見せしながら進めます。

ITERATION METRICSAVG. CYCLE
PoC SPEED2-4週間で実動作検証
TEST SPRINT2週単位リリース体制
terminal

AIを組み込んだ開発プロセスで、高速プロトタイピングとエンタープライズ品質管理を両立。

業務上の課題・ボトルネック / CHALLENGES

こんな課題はありませんか?

従来型の開発では、AIは「後から追加する機能」になりがちです。DG TECHNOは、AIが業務を担う前提で設計し、段階的に検証しながら育てます。

課題 01 / 要件定義の乖離help_outline

AIを使いたいが、既存システムに後付けしても業務が変わらない

チャットボットや要約機能を追加しても、入力・転記・確認の流れは従来のまま。AIが業務の一部を本当に担う設計になっていない。

DGの解決アプローチ / IMPACTAIが担う業務と人が判断する業務を切り分けた業務設計
課題 02 / 優先順位の迷走alt_route

DXを進めたいが、現場業務のどこからシステム化すべきかわからない

現場の業務プロセスが属人化・複雑化しており、どの工程から着手すれば最も費用対効果が高いかROIが見通せない。

DGの解決アプローチ / IMPACT現場ヒアリングと課題の優先順位付け(ROI評価)
課題 03 / 初期投資リスクwarning_amber

大規模なシステム投資をする前に、低リスクで動くものを検証したい

最初から億単位のスクラッチ開発や大型パッケージ導入を決断できず、数ヶ月以内で動くMVPによる市場テストを望んでいる。

DGの解決アプローチ / IMPACT2〜4週間のPoCと段階的予算化
課題 04 / 開発人材の不足group_off

社内にプロダクトマネージャーやエンジニアの専任チームがいない

兼任の業務担当者だけでは技術選定や開発チームのマネジメントが難しく、開発会社への丸投げによる失敗の不安がある。

DGの解決アプローチ / IMPACT日越PdM/テックリードのワンストップ伴走
課題 05 / 既製品の不適合extension_off

既存のパッケージソフトでは、現場特有のワークフローやAI活用に対応しきれない

既製品のSaaSやERPでは運用フローが合わず、AIとの連携もしづらい。結局Excelや紙運用に戻ってしまう。

DGの解決アプローチ / IMPACTOdoo・基幹システムと連携するAIネイティブな専用アプリ
開発プロセス・反復検証 / PROCESS & ITERATION

小さく検証し、確かめながら育てる。
5段階のAIネイティブ開発ジャーニー

AIが担える業務の見極め(Discovery & PoC)から、MVPでの現場検証、本番運用と精度改善まで。AIの精度と業務効果を確かめながらスケールさせます。

PHASE 01
構想・要件整理 / DISCOVERY

課題・構想整理

業務フローを分解し、AIに任せる作業・人が判断する作業を整理。検証すべき仮説と成功基準を明確化します。

DELIVERABLE業務分解マップ・仮説定義書
PHASE 02
プロトタイプ検証 / PoC

技術検証

実データでLLM・AIエージェントの精度と実装可能性を2〜4週間で検証。机上の議論を排し、動くプロトタイプで判断します。

DELIVERABLEプロトタイプ・精度評価レポート
CORE MILESTONE
最小稼働プロダクト / MVP

最小機能検証

現場ユーザーが実際に触れる最小限の実装で業務効果を検証。リアルな現場フィードバックを迅速に吸い上げます。

DELIVERABLE実運用可能MVPアプリ
PHASE 04
本番システム開発 / PRODUCT

本格開発

検証された仕様をベースに、堅牢で拡張性の高い本番システムを構築。セキュリティ・負荷耐性・DB冗長化を網羅。

DELIVERABLE本番環境システム・運用マニュアル
PHASE 05
継続的機能改善 / GROWTH

運用・継続改善

利用ログと現場のフィードバックをもとに、AIの精度と機能をアジャイルに改善。プロンプト・モデルの更新も含めて継続運用します。

DELIVERABLE改善ログ・精度 / KPIモニタリング
published_with_changes

段階的投資(Stage-Gate)モデルを採用

各ステップの完了時にユーザー効果と投資継続を判定。リスクをコントロールしながら本開発へ移行します。

リスク最小化 → 提供価値最大化
開発領域・実装力 / TECHNICAL CAPABILITIES

AIネイティブ開発の実装ケイパビリティ

LLMアプリケーションから、Odoo・基幹システム連携、現場で使うWeb・モバイルUIまで、AIを中心に一体で設計します。

psychology

LLM・AIエージェント業務アプリ

文書・図面の読み取り、判断の下書き、システム間の転記などをAIエージェントが担う業務アプリを構築。根拠の提示と人による承認フローを組み込み、現場で安心して使える形にします。

使用技術スタック / TECH STACK
OpenAI / BedrockPythonVector DB
smartphone

現場特化型モバイルアプリ

タブレット・スマートフォンでの日報入力や点検、写真・音声からのAI自動記録、オフライン対応など、現場の入力負荷を減らすUIを設計します。

使用技術スタック / TECH STACK
FlutterReact NativeiOS/Android
web

業務基幹Webアプリケーション

高度な権限管理を備えた管理画面、サプライチェーン受発注ポータル、顧客向けマイページなど複雑な業務ロジックを直感UIで構築。

使用技術スタック / TECH STACK
Next.jsTypeScriptGo / Node.js
hub

Odoo・基幹システム連携

Odooや既存基幹システムとREST API・Webhookで双方向連携し、AIが扱う業務データを一元化。セキュアなデータパイプラインとクラウド基盤を構築します。

使用技術スタック / TECH STACK
OdooAWS / AzureREST APIDocker
業種別ユースケース / INDUSTRIES

業界別 活用例

製造業 // MANUFACTURING 01precision_manufacturing

製造業 — 現場カイゼン・品質保証

多品種小ロットの生産現場や重工業サプライチェーンにおける、手書き帳票やExcel転記のムダを排除。タブレット1つで検査から基幹連携までをシームレスにつなぎます。

生産管理・在庫棚卸アプリ

バーコードスキャンとリアルタイム基幹同期による棚卸時間の短縮

品質検査記録システム

規格値判定ロジックを内蔵し、合否判定と不具合写真の自動アーカイブ

現場向け図面ビューア

工場内タブレットでの最新図面・作業手順書のセキュアな閲覧・注記共有

期待効果検査入力時間 68% 削減 / 転記ミス 0件
建設・施工 // CONSTRUCTION 02apartment

建設・施工 — 施工管理・多拠点連携

現場事務所と施工現場、協力会社間の情報断絶を解消。過酷な通信環境(電波微弱)でも確実に記録できるオフライン駆動型モバイルソリューションを提供します。

施工管理アプリ

オフライン対応・工程進捗チェックリスト・安全点検の即時記録

現場写真・工程日報共有システム

撮影写真への測点タグ自動付与とクラウド自動仕分け

職長・協力会社向けポータル

現場入退場管理、作業員名簿承認、安全教育受講記録のデジタル化

期待効果日報作成・集計時間 75% 削減 / 協力会社連携迅速化
導入実績・成果 / CASE STUDY

関連する導入実績

すべての実績を見るarrow_forward
Industrial equipment dashboard interface displayed on a tablet in a modern Japanese factory.
導入事例 / CASE STUDY
新規サービス開発 / SaaS産業機械メーカーCASE #03-IND

「構想から2ヶ月でプロトタイプ検証を完了。現場フィードバックを反映したSaaS型管理ツールを開発。」

産業機械の稼働データを遠隔監視する新事業構想において、要件が定まりきらない段階からPoCチームとして参画。現場オペレーターへのユーザーテストを重ね、無駄な機能開発を省くことで構想からわずか4ヶ月で正式リリースを実現しました。

TIMELINE2ヶ月PoC完了まで
COST SAVINGS-40%初期開発予算比
ACTIVE SITES120+導入工場拠点
ご相談・お問い合わせ / CONTACT

まだ、何をつくるか決まっていなくても構いません。

AIで業務をどう変えられるか、まだ漠然としていても構いません。テクニカルマネージャーが、AIに任せられる業務の見極めと、最短の開発ステップを整理してご提案します。

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