既存の業務を、AIで再定義する。
「ChatGPTを導入したけれど、誰も使っていない」—そんなAI迷子の企業へ。貴社独自のドキュメントやデータとLLMをセキュアに連携させるRAGの構築から、業務への定着までをハンズオンで伴走します。
このような課題を
お持ちの企業様へ
SocialBoostは、現状維持ではなく「非連続な成長」を求める企業様のパートナーとして機能します。
マニュアル業務が多い企業
何千ページもある規定や過去のナレッジを、社員がチャットで検索・要約できるようにしたい企業
定型的なカスタマーサポートを抱える企業
過去の応対履歴を学習したAIエージェントによる、自動回答や一次対応の自動化を目指す企業
AIの可能性を探りたい経営層
現場のどの業務がAI（生成AI）によって削減できるのか、実証実験（PoC）から任せたい企業
非効率を、圧倒的成果へ。
業界の「当たり前」となっていた不誠実な構造を打ち破り、
本来あるべき投資対効果を最大化させます。
Before
- 01
社員にChatGPTのアカウントを配ったが、適切なプロンプト（指示）が書けず宝の持ち腐れになっている
- 02
社外秘の情報（顧客データや機密マニュアル）を公開のAIに入力してしまうセキュリティ・情報漏洩リスクが怖い
- 03
社内規定を探すのに時間がかかり、バックオフィスに同じような質問ばかりが殺到している
- 04
既存の製品にAI機能を組み込みたいが、どこから手を付けていいか技術的ノウハウがない
After
- 01
裏側で高度なプロンプトを隠蔽し、社員は「普通に質問するだけ」で済む専用のチャット画面（UI）を提供
- 02
Azure OpenAIやクラウド側のAPI設定により、「入力データがAIの学習に使われない」堅牢なエンタープライズセキュリティ環境を構築
- 03
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内のPDFやWordをベクトル化して読み込ませた「社内専用AI」の構築
- 04
OpenAI APIを貴社のアプリケーションに統合。自動生成、要約、自動分析などのAI駆動機能を実現
SocialBoostが
選ばれる理由
単なる開発会社ではなく、事業のパートナーとして
結果にコミットするための独自の提供価値を定義しています。
技術力とUI/UXの融合
ただAPIを叩くだけなら簡単ですが、AIの回答をユーザーが「使いやすい」と感じるUI（ストリーミング表示の心地よさ、ログの管理等）の設計力こそが弊社の強みです。
RAG（独自データ連携）の専門性
LLMの弱点である「ハルシネーション（嘘の回答）」を抑え込むため、適切なチャンク分割と高精度な検索システム（ベクトルDB）をエンジニアリングする深い知見があります。
運用・プロンプト改善での伴走
AIシステムは作って終わりではありません。公開後こそ「どんな質問が来て、どう回答を失敗したか」を分析し、システム側のプロンプトをチューニングする保守体制を提供します。
提供内容・
対応範囲
戦略立案の上流工程から、公開後の運用を見据えたインフラ構築まで、各領域のスペシャリストが一気通貫でカバーします。
業務コンサル＆要件定義
どの業務にAIを組み込むと最も効果（ROI）が高いかの特定とPoC
RAG・基盤開発
LangChain等を用いたLLMとの連携、ベクトルデータベースの構築
UI/システム実装
社内ポータルや既存SaaSにAIチャットをアドオンするためのフロント・バック統合
セキュリティ設計
情報漏洩を防ぎ、特定の部署しか見られないデータをアクセス制御する権限管理
要件の可視化
ブラックボックスになりがちなプロセスを徹底的に言語化。本質的な価値の裏側にある設計思想を公開します。
01. モデル選定
GPT-4o, Claude 3.5, Geminiなど、コストと精度、レスポンス速度を考慮し最適なLLMを選定。
02. ベクトルデータベース構築
Supabase pgvector や Pinecone を用い、膨大な社内ドキュメントを「意味検索」できる基盤を作成。
03. データパイプラインと前処理
社内のPDF、Excel、Notion、Slackなどからデータを抽出し、クレンジング・構造化して格納する自動化処理。
04. システムプロンプトエンジニアリング
「社内の規定に従い、必ず根拠となるURLを添えて回答せよ」といった、AIの振る舞いを精密に制御する指示の記述。
05. ストリーミングUI実装
ChatGPTのように文字が次々とシームレスに表示される流麗なフロントエンド体験の構築（Next.js AI SDK）。
06. フィードバックループ機能
ユーザーがAIの回答に対して「Good/Bad」を付けられるUIにより、回答精度の継続的な測定機能。
07. セキュリティと監査ログ
だれが・いつ・どんなプロンプトを投げたかをすべて記録し、不正利用を監視する管理画面の提供。
08. 既存システム(API)連携
AIが単に回答するだけでなく、「経費精算システムへAPIで自動入力する」などのAgent的な自律連携。
圧倒的な、「質」と「スピード」の違い。
開発アプローチからエンジニアの質、透明性まで。
SocialBoostが選ばれ続ける理由を、客観的事実に基づき比較します。
AIシステムのUI/UX
モダンで高速、一般社員が直感的に操作できる洗練されたチャットUI
使いにくく、エンジニア以外には操作が難しい業務感満載の画面
ハルシネーション（嘘）対策
RAG技術の高度なチューニングと、根拠元のドキュメントURL明示により信頼性を担保
単純にChatGPTのAPIを繋いだだけで、嘘の回答で業務が混乱するリスク
セキュリティ環境
エンタープライズ基準に則り、データ学習オフ設定・権限ベースでのアクセス制御を徹底
無自覚にパブリックなAPIを使い、社外秘データが学習の餌食になるリスク
導入後の伴走
ログ分析に基づく継続的なプロンプトの調整。ROIが出るまで伴走
「システムを納品しました」で終了し、誰も使わなくなる
投資対効果を、具体的に。
※既存データのファイル形式と量、必要な連携機能（Slack通知等）によって幅がございます。PoC（実証実験）は安価な段階的アプローチも可能です。
スムーズな並走、
最短距離での成果。
ヒアリングから戦略立案、開発、そして公開後の運用まで。
SocialBoost独自の無駄のないフローで、プロジェクトを成功へ導きます。
AI適性診断・PoC
既存業務のヒアリング。まずは少量のデータ（PDF数件等）を用いた簡単なモックアップを作成し、「AIで課題解決できそうか」の感触を掴みます。
プロトタイプ・RAG構築
対象となるデータを整理・ベクトル化し、チャットで意味検索・回答ができるシステムの土台を構築します。
精度検証とチューニング
実際に想定される質問を100パターンほど投げ込み、回答の精度を評価。プロンプトを極限まで調整します。
システム統合・UI開発
社員が使うための画面や、Slack/Teams連携機能、管理者用の権限管理機能を実装します。
リリース・定着支援
公開後は、社員向けの使い方レクチャーや、利用ログに基づく継続的な精度改善支援を行います。
確かな成果と、共創の歩み
AI導入支援・LLMシステム開発領域における、最前線でのプロジェクト事例。私たちがどのように事業課題に向き合い、妥協なき解決へ導いたかをご覧ください。
よくあるご質問
ご依頼前に多く寄せられるご質問。記載のない点については、お気軽に無料相談よりお問い合わせください。
法人プランはセキュアな対話ツールですが、基本設定では「社内にある数千ページに及ぶ独自規定ファイルや顧客データベース等」と直接連携して回答させることは困難です。弊社の支援ではAPIを用いて「自社の資産にアクセスできる、貴社専用のシステム」を構築します。
事業の成長を、
デジタルの力で加速させる
Webサイト制作からシステム開発、AI導入まで。要件が固まっていなくてもお気軽にご相談ください。最適なロードマップをご提案します。
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