SERVICE
生成AI支援
株式会社ゼネットは、生成AIを活用したシステム開発、RAG構築、AIチャットボット開発、MCPを活用したAIエージェント開発、Amazon Bedrock等を活用したAI導入支援を提供しています。
自社開発LMS「Xlabo」で培った生成AI活用ノウハウと、AWSを活用したWebシステム開発・クラウド基盤構築の実績をもとに、企画・要件定義からPoC、本番開発、運用改善まで一貫して支援します。
実績・信頼の根拠
生成AIの活用には、ツールを導入するだけでなく、業務理解、データ設計、セキュリティ、システム連携、運用ルール、継続的な改善が必要です。
ゼネットでは、Webシステム開発会社としての実装力と、AWSを活用したクラウド基盤構築の知見、自社LMS「Xlabo」での生成AI活用実績をもとに、企業の生成AI活用を支援します。
こんな課題をお持ちではありませんか？
社内文書、FAQ、業務データ、既存システムと生成AIを連携し、実際の業務で使えるAIシステムを構築します。
主な開発例
社内文書、FAQ、規程、マニュアル、営業資料、技術資料などを活用し、自社情報に基づいて回答するRAG型AIチャットボットを構築します。
対応内容
生成AIの活用は、単に質問に回答するチャットボットから、業務システムや外部ツールと連携して処理を支援するAIエージェントへと広がっています。
ゼネットでは、MCP（Model Context Protocol）などの技術を活用し、生成AIが社内システム、データベース、業務アプリケーション、開発ツールなどと安全に連携できる仕組みの設計・開発に対応します。
対応例
生成AIの導入では、技術選定だけでなく、業務フロー、利用者、データ、セキュリティ、費用対効果、運用体制を整理する必要があります。
支援内容
生成AIを業務で活用するには、社員一人ひとりが生成AIの特徴、リスク、業務での使い方を理解することも重要です。
ゼネットでは、ITエンジニア育成や自社LMS「Xlabo」で培った教育ノウハウを活かし、法人向け生成AI研修にも対応しています。
ChatGPTの基本操作、業務別の活用方法、プロンプト設計、社内利用ルールの整理など、企業の目的に合わせた研修を設計します。
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIやAIエージェントが外部ツール、データソース、業務システムと連携するための標準化されたプロトコルです。
MCPを活用することで、AIが社内データを参照したり、業務システムから情報を取得したり、ユーザーの指示に応じて特定の処理を支援したりする仕組みを構築しやすくなります。
ただし、MCPを活用したAIエージェント開発では、利便性だけでなく、接続先システムへの権限管理、実行可能な操作範囲の制御、ログ管理、監査性、プロンプトインジェクション対策を考慮した設計が重要です。
ゼネットでは、業務システム開発とクラウド基盤構築の知見を活かし、安全に運用できるAI連携基盤の構築を支援します。
ゼネットは、自社開発LMS「Xlabo」において、生成AIを活用した自動質問回答機能やソースコードレビュー支援機能を開発しています。自社サービスで企画、開発、検証、改善を行っているため、実際のユーザーが利用するシステムとして生成AIを運用する知見があります。
Amazon Bedrock、Amazon ECS、Amazon Aurora、Amazon S3、Amazon CloudFrontなど、AWSの各種サービスを活用したシステム構築に対応しています。生成AI機能だけでなく、Webアプリケーション、インフラ、セキュリティ、運用保守まで含めた全体設計が可能です。
生成AIを業務に組み込むには、AIモデルだけでなく、既存システムとの連携、画面開発、API設計、データベース、認証、ログ管理、監視などが必要です。ゼネットは、Webアプリケーション開発とクラウド基盤構築の両方に対応できるため、AI機能を含む業務システム全体を設計・開発できます。
生成AIは、チャットボットからAIエージェントへと活用範囲が広がっています。ゼネットでは、MCPなどの技術も活用しながら、社内システムや外部ツールと安全に連携するAI活用基盤の構築を支援します。
生成AIを活用した学習支援技術に関する特許取得、AWS公式ブログへの掲載、Xlabo関連の受賞・プレスリリースなど、技術と教育の両面で実績があります。
自社開発LMS「Xlabo」に、生成AIを活用した自動質問回答機能と自動ソースコードレビュー機能を実装。
事業承継や相続に関する専門知識を活用し、経営者が相談できる生成AIチャットサービスを構築。
企業や教育機関向けに、複数組織がそれぞれの学習コンテンツを運用できるマルチテナント型教育プラットフォームを構築。
Xlabo Platformに関連する生成AI活用技術について特許を取得。生成AIを活用した学習支援システムの技術的な取り組みを特許として権利化しました。
生成AIで実現したいこと、現在の課題、対象業務についてお聞かせください。
業務フロー、利用者、データ、既存システム、セキュリティ要件を整理します。
AI活用テーマ、システム構成、PoC範囲、概算費用を提案します。
小さく試しながら、回答精度、業務適合性、利用者の反応、運用上の課題を確認します。
PoC結果をもとに、本番システムの開発、既存システム連携、AIエージェント連携などを実施します。
ログや利用状況をもとに、回答精度、プロンプト、データ、権限、運用ルールを改善します。
生成AIの活用は、ツールを導入するだけでは成果につながりません。
業務に合わせた設計、データ活用、システム連携、セキュリティ、運用改善まで含めて取り組むことが重要です。
ゼネットは、生成AIシステム開発、RAG構築、AIチャットボット開発、AIエージェント開発、AWS基盤構築の知見を活かし、お客様のAI活用を支援します。
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