01
こんな課題を解決します
汎用の生成AIツールでは、
02
社内のデータやナレッジと
繋がったAIが欲しい
03
開発会社に頼むと、業務を理解して
もらう段階で消耗する
04
PoCで作ったものが、
実運用に耐えない
05
AIの精度やランニングコストが読めず、社内稟議が通らない
06
完成後の運用・改善まで任せられる
相手がいない
エンライクの開発は、
「業務の設計」から始まる
AIシステムが失敗する原因の多くは、コードではなく設計以前——「何を作るべきか」の見立てにあります。マーケティング・事業構築・生産性向上の3つの現場を持つ当社は、要件定義の前に業務と採算を設計し、納品の後も運用で育てます。
エンライクのAIシステム開発、
4つの特徴
業務とマーケを知る、
開発チーム
当社はマーケティング・事業構築・生産性向上の3つの現場を日常的に持っています。「何を作るべきか」を業務側から設計できるため、要件定義で消耗せず、作るべきものに最短で辿り着きます。
自社で毎日使うものを、
作っている
顧客データと連携するAI、コンテンツ制作や分析のパイプライン、データ基盤——当社自身の業務を回すAIシステムを自前で開発・運用しています。動くだけでなく「使い続けられる」設計を知っています。
MVPから、
段階的に作る
いきなり大きく作りません。最小構成のMVPを短期間で作って実業務で検証し、効果を確認してから本開発へ。投資を段階化することで、「作ったのに使われない」リスクを構造的に抑えます。
精度・コスト・ログまで、
運用を設計する
AIシステムは納品後が本番です。応答品質の評価、AI利用コストの最適化、ログの記録と分析を運用ルールとして設計し、月次で改善。稼働してからも「育つシステム」として伴走します。
AIシステム開発のメニュー
AIエージェントから、社内データに答えるAI、業務自動化、既存システムへの組み込み、データ基盤まで。単体でのご依頼にも、組み合わせにも対応します。
AI AGENT
AIエージェント・
チャットボット開発
社内の問い合わせ対応から、顧客向けの案内・サポートまで。回答するだけでなく、データを参照し、処理を実行するエージェントを構築します。AI-Run型の事業運営の実装エンジンです。
KNOWLEDGE AI
社内データに答えるAI
（ナレッジAI）
規程・マニュアル・過去資料・データベースと接続し、社内の質問に根拠つきで答えるAIを構築。閲覧権限を考慮した設計で、「探す時間」と「聞かれる時間」を同時に削減します。
AUTOMATION
業務自動化・データ
パイプライン開発
フォーム・メール・スプレッドシート・基幹システムに散らばるデータを、収集・整形・転記・レポートまで自動で流す仕組みを構築。人が手作業でつないでいた業務を、毎日勝手に動く状態にします。
INTEGRATION
既存システム・SaaSへの
AI組み込み
いまお使いの業務システム、CRM、チャットツールなどにAI機能を追加します。システムの入れ替えは不要。API連携で「使い慣れた画面のまま、AIが働く」状態を作ります。
DATA PLATFORM
データ基盤・
計測基盤の構築
アクセス・顧客・売上・業務データを一元化し、AIと分析の両方から使える基盤を構築します。データ分析・計測支援と同じチームが担うため、「貯めたのに使えないデータ」になりません。
LLM OPS
AIモデル選定・評価と
運用改善
用途ごとに最適なAIモデルを精度・コスト・速度のバランスで選定し、応答品質の評価とログの仕組みを設計。稼働後はプロンプトとフローを継続的に改善し、AIコストの最適化まで担います。
開発テーマの例
こんなご相談に対応できます
- 問い合わせ対応の自動化
- 社内ナレッジ検索（根拠つき回答）
- 請求書の読み取り・照合
- 定型レポートの自動生成
- 議事録の要約・ToDo化
- 営業リストの調査・整理
- 応募書類の要点整理・日程調整
- 契約書・規程の要点整理
- FAQ・マニュアルの自動生成
- 画像・帳票の分類・読み取り
いずれも上の開発メニューを組み合わせて構築します。「このテーマはできますか？」という聞き方のご相談で構いません。テーマが固まっていない場合は、AI活用診断で優先順位づけからご一緒します。
ご支援の進め方
-
01
業務・要件の設計
作るべきものを業務側から特定し、採算と運用体制まで設計します。
-
02
MVP開発
最小構成を短期間で構築し、実際の業務・データで検証します。
-
03
本開発・実装
検証結果を反映して本開発。既存システムとの連携まで実装します。
-
04
運用・改善
品質・コスト・ログを監視し、月次で改善。育つシステムとして運用します。
まずは、「何を作るべきか」の
特定から
開発ありきでは始めません。業務とデータを棚卸しし、作る価値のあるものを見極めてから着手します。
開発すべきAIシステムを、
費用対効果つきで特定
業務・データ・既存システムを棚卸しし、開発で解決すべきテーマを診断。AIの利用コストまで含めた費用対効果を試算し、MVPから始める開発ロードマップを提示します。
- 業務×データの棚卸しと、開発テーマの特定
- AIコストを含む費用対効果の試算
- MVPから始める開発ロードマップ
AIシステム開発のよくある質問
Q どんなAIモデルや技術を使うのですか？
特定のベンダーに依存しません。GPT・Claude・Geminiなどの主要なAIモデルを、用途ごとに精度・コスト・処理速度のバランスで選定します。同じシステムの中でも、重要な処理には高精度モデル、大量の定型処理には軽量モデルと使い分けることで、品質とランニングコストを両立させます。
Q 小さく試してから、本格開発に進めますか？
それが標準の進め方です。まず最小構成のMVPを短期間で構築し、実際の業務とデータで効果を検証してから本開発に進みます。投資を段階化できるため、社内稟議も通しやすく、「大きく作ったのに使われない」リスクを抑えられます。
Q セキュリティや自社データの取り扱いが心配です。
設計段階で、データの入力範囲・保存方針・アクセス権限を明確に定めます。閲覧権限を考慮したナレッジAIの設計や、外部に出してよいデータの区分整理など、社内AI定着支援のルール整備と一体でセキュリティを設計できます。
Q 既存のシステムや、他社の開発ベンダーがいる場合でも依頼できますか？
できます。既存システムを入れ替えるのではなく、API連携でAI機能を追加する部分開発が得意領域です。既存の開発ベンダーや情報システム部門と役割分担しながら、AI部分のみを担当する形にも対応します。
Q 完成後の運用や改善は、どうなりますか？
納品して終わりにはしません。応答品質・AIコスト・ログをモニタリングし、月次で改善する運用伴走を標準でご提案します。将来的に社内で運用したい場合は、社内AI定着・生産性向上支援と組み合わせた内製化移行も可能です。