AI業務システム開発
業務課題の整理から、画面設計、権限設計、実装、保守運用まで一気通貫で支援します。
- 管理画面・社内ツール・業務ワークフロー
- 要件定義から開発・運用まで対応
- AIに向かない処理は通常実装へ切り分け
Services
頼みたい単位で整理した、5つの支援領域
技術名の羅列ではなく、業務のどこを前に進めたいかで相談しやすい構成にしています。
既存システムへのAI機能組み込み
今あるWebシステムや基幹業務フローへ、AIチャット、要約、分類、提案支援を段階的に追加します。
- 既存認証やデータモデルに合わせて統合
- 段階導入で手戻りとリスクを抑制
- ログ・監査性を前提に設計
RAG・社内ナレッジ検索構築
規程、FAQ、仕様書、議事録を横断検索できるAI検索環境を設計し、参照元付き回答まで組み立てます。
- 文書整備から検索設計まで支援
- 参照元表示と権限制御に配慮
- 問い合わせ削減と検索時間短縮を両立
AIエージェント・業務自動化
入力、判定、通知、記録までをつなげ、複数ステップの業務を実運用前提で自動化します。
- 承認フローや例外処理も考慮
- 過度な自律性を避けた安全設計
- 人手確認を前提とした運用モデル
PoC・AI導入診断
AIを入れるべきか、どこから始めるべきかを整理し、小さく検証して次の打ち手を明確にします。
- 費用対効果と精度要件を見極める
- 評価方法と成功条件を先に定義
- 本開発に進むかを早い段階で判断
Solutions / Use Cases
AIをどう業務に組み込むかを、課題ベースで具体化
業界別ではなく、相談されやすい課題単位で整理しています。
問い合わせ対応を効率化したい
- FAQ検索と一次回答の下書き
- オペレーター向け回答支援
- 問い合わせ分類と優先度判定
社内ナレッジを活用したい
- 規程・仕様書・議事録の横断検索
- 社内向けAIアシスタント
- 要約と参照元付き回答
定型業務を減らしたい
- 申請内容チェック支援
- 文章整形・要約・転記の自動化
- 通知やレポート作成の省力化
営業・提案業務を速くしたい
- 提案書の下書き支援
- 商談メモ要約と案件整理
- 過去案件の再利用支援
Development Process
AIが目的ではなく、成果につながる進め方を設計
AIが適切でない場合は、AIを使わない選択肢も含めて提案します。
課題ヒアリング
誰が、何の業務で、どんな負荷を抱えているかを整理し、導入の目的を明確にします。
AI適用可否の判断
AIを使うべきか、ルールベースや既存システム改善で十分かを見極めます。
要件定義・PoC
入力データ、評価観点、期待値、業務フローを固め、小さく検証します。
設計・実装
UI、権限、連携、監査ログ、出力制御まで含めて、実務で使える構成に落とし込みます。
評価・改善
精度、速度、コスト、誤回答、現場での使いやすさを見ながら改善を重ねます。
保守・運用
モデル更新、プロンプト改善、ログ監視、ルール改修まで継続的に支援します。
AI Governance / Security
信頼性・安全性・透明性を、要件の一部として扱う
AI特有のリスクを前提に、入力制御、出力検証、権限制御、監査ログ、運用監視まで含めて設計します。
人が最終判断する設計
高い正確性や法的判断が求められる領域では、AI単独で確定判断させない構成を基本にします。
データ取扱いの明確化
入力データの範囲、マスキング、匿名化、ログ保存、アクセス制御を最初に整理します。
LLM特有のリスク対策
Prompt Injection、不適切な出力処理、機密情報漏えい、過度な自律性を前提に設計します。
透明性と説明可能性
AI利用箇所、回答の性質、制約、参照元の扱いを必要に応じて利用者へ明示します。
監視と継続改善
利用ログ、品質指標、失敗パターンを追い、運用中も改善が回る状態を作ります。
AI利用時の考え方をまとめたポリシーも公開しています。案件相談前の確認用資料としても使える構成です。
AIポリシーを見るProject Themes
支援テーマ例
守秘義務の都合を踏まえ、導入事例ではなく対応テーマとして掲載しています。
業務システムの作成
受発注、顧客管理、申請、レポート、社内運用フローなど、現場の業務に合わせたWebシステムを設計・実装する支援テーマです。
ホームページの作成
会社紹介、サービス訴求、問い合わせ導線、法務ページまで含めて、信頼獲得と集客につながるコーポレートサイトを構築するテーマです。
管理システムの作成
社内管理画面や運用チーム向けダッシュボードを整備し、入力、検索、権限管理、監査ログまで扱える管理基盤を構築するテーマです。
社内文書検索AIの構築
規程・マニュアル・FAQを横断できる検索基盤を設計し、参照元付き回答で問い合わせ負荷の軽減を狙う構成です。
問い合わせ一次対応支援
問い合わせ内容の分類、回答候補の提示、オペレーター向け補助情報の提示を組み合わせる支援テーマです。
レポート要約・分類の自動化
日報や報告書を要約し、タグ付けや通知までつなげて、レポート確認の時間短縮を目指す構成です。
Track Record
開発実績
主な案件領域、技術スタック、担当工程、代表案件がひと目で分かるように整理しています。
Core Stack
近年案件で繰り返し使ってきた技術
Python を軸に、AWS、React、Django を組み合わせた業務システムと AI 実装の比重が高い構成です。
Python20件
AWS15件
React10件
JavaScript / TypeScript10件
Django9件
AI / RAG3件
Delivery Coverage
上流から運用まで、どの工程に入ってきたか
主な案件で担当してきた工程を、要件整理から運用保守まで一覧で確認できるようにしています。
業務・基幹10件
AI / RAG4件
教育・学習4件
Webサービス3件
要件定義8件
相談初期の課題整理から対応基本設計15件
画面・API・データの骨格設計詳細設計18件
業務ロジックと運用仕様を具体化実装28件
AI / バックエンド / フロントを横断テスト・検証11件
品質確認とPoC評価の両面に対応運用・保守8件
リリース後の改善サイクルまで伴走規約チェックPoC
RAGとプロンプトの比較検証、根拠付き出力方針を設計
AWS / Bedrock 上で規約準拠チェックのPoCを担当。回答根拠や見落とし・過検知まで含めた評価軸を整理し、報告書までまとめました。
- 体制
- 5名体制 / 15名PJ
- 技術
- Python / LangChain / React / AWS / Bedrock
LMSシステム開発
担任機能のチームリードと体感速度改善
Djangoバックエンドとフロントエンドを横断して担当。API設計からUI実装、レビュー補助まで入り、手戻りの少ない開発を支えました。
- 体制
- 2名体制 / 10名PJ
- 技術
- Django / React / Next.js / MySQL / Docker
YouTube動画シナリオ生成AI
シナリオ完成までの時間を60%短縮
LangChainベースのRAGパイプラインを構築し、過去動画と台本を活かしたシナリオ生成を自動化。少人数でも予定どおりリリースしました。
- 体制
- 2名体制 / 2名PJ
- 技術
- Python / LangChain / RAG
クラウドサービス開発
テスト実行時間を30%短縮
AWS環境でLambda改修と検証を担当し、自動化ツール導入でチームのテスト効率を改善。短期間で本番品質まで引き上げました。
- 体制
- 5名体制 / 30名PJ
- 技術
- Python / React / Lambda / API Gateway / DynamoDB
社内業務システム
リリースサイクルを50%短縮、バグ検知率を70%向上
フロントとバック双方を担当し、スクラム開発で品質改善と継続リリース体制づくりに寄与。E2Eテスト導入にも関わりました。
- 体制
- 10名体制 / 200名PJ
- 技術
- Python / FastAPI / React / Next.js / AWS / Jest
マッチングアプリ開発
要件定義から運用まで一気通貫、同時アクセス30を達成
法人向けマッチングアプリを上流から下流まで担当。顧客折衝と機能改善を継続しながら、リリース後の運用保守も支えました。
- 体制
- 1名体制 / 5名PJ
- 技術
- Python / Django / HTML / CSS / さくらVPS
Company
技術導入そのものではなく、業務で機能する仕組みをつくる
合同会社ベストヒーローは、AIを組み込んだシステム開発を通じて、現場の業務を前に進める会社です。
Mission
AIを、現場で使える仕組みに変える。
- 課題から考える
- 小さく検証し、確実に進める
- 使いやすさまで責任を持つ
- 安全性と運用を後回しにしない
会社概要
- 会社名
- 合同会社ベストヒーロー
- 代表者
- 幸田 静龍
- 法人番号
- 8011003016669
- 法人番号指定日
- 2023年4月25日
- 所在地
- 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷2丁目19-15 宮益坂ビルディング609
- 事業内容
- AIを組み込んだシステム開発、AI導入支援、既存システム連携、業務自動化支援
- 対応体制
- 要件整理 / PoC / 開発 / 改善 / 保守運用
Insights / News
問い合わせ前の不安を減らすための発信テーマ
公開後はニュースと技術記事を継続更新し、会社の動きと考え方を見える化できます。
AI導入をPoCで終わらせないための設計ポイント
目的設定、評価方法、運用体制の3点から、検証止まりにならない進め方を整理します。
RAG導入時に先に決めたい権限と参照元のルール
検索体験だけでなく、見せて良い情報の範囲と権限制御をどう設計するかを解説します。
既存システムにAI機能を安全に組み込む実務
認証、監査ログ、フォールバック、失敗時の扱いまで含めた統合の考え方をまとめます。
FAQ
相談前によくある質問
初回相談のハードルを下げるため、よく聞かれる内容を先に整理しています。
まだ要件が固まっていない段階でも相談できますか。
可能です。現場の課題や運用イメージから整理し、AIを使うべきかどうかも含めて一緒に判断します。
既存システムを残したまま導入できますか。
はい。段階導入を前提に、既存認証、DB、業務フローへ無理なく組み込む形を検討します。
機密情報や個人情報を扱う案件にも対応できますか。
対応方針の整理、入力制御、アクセス制御、ログ設計、外部サービス利用時の扱いまで含めて検討します。
PoCだけの依頼もできますか。
可能です。費用対効果と実現性を見極めるための小規模検証からご相談いただけます。
Contact
AI導入の相談、要件整理、概算見積もりの相談まで受け付けています。
まだ要件が固まっていない段階でも、お気軽にご相談ください。
相談時に共有いただきたい内容
- 現在の課題と、改善したい業務フロー
- 既存システムの有無、連携の必要性
- 希望時期、関係者、予算感（任意）
対応情報
- 相談内容: AI導入相談、要件整理、PoC、既存システム連携、概算見積もり
- 返信目安: 1〜2営業日
- 打ち合わせ: オンライン対応可 / 東京近郊は対面相談も応相談
- NDA: 事前相談可
- 本サイトでは koudabusiness@best-hero.net を問い合わせ窓口として使用