AI受託開発

AI受託開発

AI受託開発

AIでビジネスを加速させる
――KUSSHUのAI受託開発

最先端の生成AI・機械学習技術を用い、企画から運用までワンストップで伴走。
最短4週間でPoC、最速3ヵ月で本番リリースを実現します。


AI受託開発とは?

AI受託開発とは、自社でAI技術を導入したいものの、専門人材や環境が整っていない企業様に向けた、AI開発の包括的なアウトソーシングサービスです。

KUSSHUのAI受託開発サービスでは、豊富な実績を持つAI専門チームが、お客様の業務課題に合わせた最適なAIソリューションを提供いたします。業務プロセスの自動化による効率化、ビッグデータの高度分析による意思決定支援、そして新規サービス創出による事業拡大まで、幅広いニーズにお応えします。

私たちは、要件定義から設計・開発、そしてMLOps構築による本番環境への安定したデプロイまでを一貫してサポート。お客様の事業環境に最適なAIシステムを、スピーディーかつ確実に実装します。

自社開発と比較して初期投資を抑えつつ、専門性の高いAI技術をビジネスに取り入れることで、投資回収までの期間短縮と、持続的な競争優位性の確立をサポートします。AI活用への第一歩を、KUSSHUと共に踏み出しませんか。


AI導入でよくある課題

AIプロジェクトが進まない
要件が曖昧でPoC止まりになる

モデル精度が上がらない
データ量・品質、特徴量設計が不十分

リリース後の運用が不安
MLOpsや監視体制が整備されていない

内製リソース不足
AI人材確保と育成に時間がかかる

KUSSHUのAI受託開発なら、これらの課題をワンチーム体制で解決します。


KUSSHUの強み

①End‑to‑End 一貫支援
課題定義から運用保守までを社内の専門チームがシームレスに完結。異なる開発フェーズ間の情報伝達ロスをゼロにし、プロジェクト全体の整合性を保ちます。ビジネス課題の深い理解から始まり、要件定義、設計、開発、テスト、デプロイ、そして長期的な運用保守まで、一気通貫の体制でお客様のAI導入を確実に成功へ導きます。外部ベンダーの分断なく、一貫した品質とビジョンでプロジェクトを推進します。

Generative AI Expertise
最新のLLM(大規模言語モデル)とLangChain、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を駆使した独自の差別化アルゴリズムを設計。汎用AIをただ導入するだけでなく、お客様の業界知識や独自データを組み合わせた真に価値のあるソリューションを構築します。常に最新技術動向を把握し、ChatGPT、Claude、Llama等の最適なモデルを選定・カスタマイズすることで、競合との差別化を実現します。

③Rapid PoC
業界別・用途別に最適化された豊富なテンプレートとコンポーネントを活用し、概念実証(PoC)期間を最短で2-4週に大幅短縮。従来の半分以下の期間でAI導入の効果を検証し、投資対効果(ROI)を早期に可視化します。迅速な意思決定と本格導入へのスムーズな移行を可能にし、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させます。小規模な実証から始め、成功を確認した上で段階的に拡大する柔軟なアプローチで、リスクを最小化しながら価値を最大化します。

①End-To-End 一貫支援

課題定義から運用保守までを社内の専門チームがシームレスに完結。異なる開発フェーズ間の情報伝達ロスをゼロにし、プロジェクト全体の整合性を保ちます。ビジネス課題の深い理解から始まり、要件定義、設計、開発、テスト、デプロイ、そして長期的な運用保守まで、一気通貫の体制でお客様のAI導入を確実に成功へ導きます。外部ベンダーの分断なく、一貫した品質とビジョンでプロジェクトを推進します。

②Generative AI Expertise

最新のLLM(大規模言語モデル)とLangChain、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を駆使した独自の差別化アルゴリズムを設計。汎用AIをただ導入するだけでなく、お客様の業界知識や独自データを組み合わせた真に価値のあるソリューションを構築します。常に最新技術動向を把握し、ChatGPT、Claude、Llama等の最適なモデルを選定・カスタマイズすることで、競合との差別化を実現します。

③Rapid PoC

業界別・用途別に最適化された豊富なテンプレートとコンポーネントを活用し、概念実証(PoC)期間を最短で2-4週に大幅短縮。従来の半分以下の期間でAI導入の効果を検証し、投資対効果(ROI)を早期に可視化します。迅速な意思決定と本格導入へのスムーズな移行を可能にし、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させます。小規模な実証から始め、成功を確認した上で段階的に拡大する柔軟なアプローチで、リスクを最小化しながら価値を最大化します。


開発フロー

STEP
Kick‑off &要件定義

事業目標・KPI を整理し、AI 適用領域とスコープを確定

STEP
PoC / Prototype

技術的実現性とビジネス効果を短期検証

STEP
MVP開発

最小機能でユーザ価値を検証できるプロダクトを構築

STEP
本番リリース & MLOps

安定運用を担保する CI/CD・監視・再学習基盤を構築

STEP
継続改善 / 機能拡張

予測精度向上・新機能追加・コスト最適化を継続