業務が分かっていないAIは、
使われない。

窓口と実装を分けず、業務フローから要件を固め、必要な一点からAIを組み込みます。まずは動くデモで確認してください。

業務システム画面の一例:在庫管理システム
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心当たり、ありませんか?

システム開発の失敗は、技術不足より「伝え方・引き継ぎ・見積の曖昧さ」で起きることが多いです。次のような経験がある方ほど、この先の進め方が効きます。

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担当が替わる

説明するたびに一からやり直し。前回伝えた前提が、次の担当に引き継がれていない。

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営業は仕様をふんわりしか把握していない

話す人と作る人が別で、提案の温度感と実装の現実がズレていく。

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見積もりはどんぶり勘定

何が含まれて、何が含まれないのか不明なまま着手。途中で追加費用の話になる。

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うちの業務、全然分かってない

現場の流れを知らないまま「標準的な機能」を並べられ、結局使われないシステムになる。

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東京ITの答え方

失敗パターンを知っているからこそ、最初に潰します。窓口と実装が分離しない体制で、業務理解を途切れさせません。

よくある悩み

窓口と実装が別で、技術的なすり合わせに時間がかかる。担当が替わるたびに説明し直している。

東京ITの答え

代表が最初から最後までメイン担当

2009年から現場に携わってきた代表が、ヒアリング・設計・実装・運用改善まで一貫して対応。業務理解を深めたまま進められます。

よくある悩み

仕様が曖昧なまま開発が始まり、途中から想定外が続出。見積と認識がずれて追加費用の話になった。

東京ITの答え

着手前に範囲と前提を合意

業務の流れを整理し、何を作るか・今回は含めないかを共有したうえで見積と計画を固めます。認識のズレを初期段階で減らします。

よくある悩み

窓口のエンジニアが詳しくなく、実装は別会社に任せきり。困ったときに誰が責任を持つのか分かりにくい。

東京ITの答え

下請け丸投げせず、責任を持って完遂

設計判断からコードレビューまで代表が責任を持って関わります。お客様との窓口と品質の責任は、常に東京ITが引き受けます。

東京ITの進め方

  • 打ち合わせ・確認・進行はすべてオンライン。出張や対面を待たず、全国どこからでも速やかに進められます。
  • 業務フロー図から入り、現場の判断ポイントをシステムに落とします。チャットボットを足すだけの「AI導入」はしません。
  • 口約束で終わらせず、動くデモやプロトタイプで「できること/できないこと」を先に共有します。
  • AIツールも活用しますが、要件の判断・設計・品質保証は長年の経験を持つプロフェッショナルが担います。
  • 複数の自社サービスも本番運用しており、受託にも活かせる実装力があります。
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業務に耐える、3つの設計思想

長く使う業務システムだからこそ、見た目の速さや安さより、現場で壊れない構造を優先します。AIを足しても崩れない土台をつくります。

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強い

本番品質

権限管理・データ保護・障害時の挙動まで設計段階から考慮します。デモで終わらない、業務で安心して使えるシステムを目指します。

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見える

合意形成

重厚な仕様書のやり取りだけで進めません。実際に動くものを見ながら、現場のフィードバックをもとに妥当性を確認します。

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しなやか

拡張性

機能追加や業務ルールの変更、AIモデルの更新にも耐えられる構成で構築。導入後も育てていけるシステムを提供します。

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業務の判断に、AIを埋め込む

汎用チャットを乗せるのではなく、検索・判断・提案など業務の中核にAIを組み込みます。必要な一点から始められ、AIなしの構築のみにも対応します。

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意味検索によるあいまい検索

正確なキーワードがわからなくても、意味や文脈から関連する情報を見つけ出します。従来の完全一致検索では届かなかった情報にもアクセスできます。

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AIによる自動判断・提案

膨大なデータから最適な選択肢を自動で提案します。複雑な条件を考慮した判断業務をAIが支援。デモでは在庫管理やマッチングの例を紹介しています。

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自然言語処理による業務効率化

問い合わせ対応の自動化や、文書の自動分類・要約など、テキスト処理業務を効率化します。

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「できます」ではなく、触って確認する

業務システムにAIを組み込んだ実例デモです。口頭の説明より先に、動くものを見てください。実際の開発ではお客様の業務に合わせてカスタマイズします。

結婚相談所バックオフィス向けAI支援システムのデモ画面
AI組み込みデモ 1

結婚相談所バックオフィス向け業務支援システム

会員管理・お見合い調整・推薦候補の提示を一元管理します。

  • 高精度な意味検索機能
  • 自然言語での条件指定
  • AIによる相性分析
デモを試す
AI在庫管理システムのデモ画面 - あいまい検索と自動発注提案機能を搭載した在庫管理システムの例
AI組み込みデモ 2

在庫管理システム(自動発注の例)

あいまい検索とAI判断機能を組み合わせた在庫管理のデモです。商品名の一部や特徴から検索でき、在庫状況と販売トレンドから発注タイミングをAIが提案します。

  • 意味検索による商品検索
  • AIによる需要予測と発注提案
  • 在庫最適化アルゴリズム
デモを試す
これらはAI組み込みの技術デモです。 実際の開発では、お客様の業務内容や課題に合わせてシステムを構築します。AI機能は必要な場合のみ設計・実装します。
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主な開発実績

2009年から継続して手がけてきた業務システム開発の一例です。業種ごとの「業務の流れ」に合わせて設計してきた実績です。

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総額は明確に。範囲は先に合意。

一律の料金表は設けていません。着手前に「何を作るか/今回は含めないか」を共有したうえで、総額の見通しが立つ見積をご提示します。着手から納品までの分割払いにも対応します。

総額を最初に明確に

何にいくらかかるかを、着手前に共有します。曖昧な月額課金ではなく、総額の見通しが立つ見積もりをご提示します。

作りすぎない設計

必要な機能から優先順位をつけて入れます。効かない機能の積み上げではなく、業務価値の高い一点から始められます。

着手〜納品の分割払い

着手時から納品までの開発期間に合わせて、分割払いに対応しています。長期案件で決算月をまたぐ場合もご相談ください。

お支払いのイメージ

たとえば開発期間が約6ヶ月・総額300万円の場合、着手時+月次×数回+検収時のような分割にも対応できます。 回数・金額は、開発期間と見積内容に応じてご相談ください。

リリース後の運用保守や小改善については、必要に応じて月額でのご相談も可能です。まずは要件とご予算感をお聞かせください。

関連サービス

既存サイト・システムのセキュリティ診断も

ソースコードを確認し、直すべき指摘だけをお渡しする診断サービスです。

セキュリティ診断の詳細を見る
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東京IT株式会社について

業務の流れに、システムとAIを組み込む

東京IT株式会社は、2009年の設立以来、社内で使う業務管理システムの開発を中心に支援してきました。 業種ごとの業務フローを理解したうえで、現場で使えるシステムを構築します。

豊富な受託開発実績と、複数の自社サービスの本番運用経験をもとに、 堅牢で使いやすい業務システムを提供します。 必要に応じて、意味検索・自動判断・自然言語処理などのAI機能も業務の中に組み込めます。

こんなご相談に向いています

  • 以前の開発で「業務が分かっていない」と感じた経験がある
  • 担当が替わらず、最初から最後まで同じ相手と進めたい
  • 業務管理・社内システムを新規構築/改修したい
  • 必要に応じてAI機能も組み込みたい
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お問い合わせ

業務へのAI組み込みや、システム構築のご相談はお気軽にどうぞ。着手前の範囲合意やお支払い方法についてもお話しできます。完全オンラインで、全国どこからでも速やかにご対応します。

完全オンラインで速やかに進行|出張不要

ご相談は、代表が直接お受けします

初回のご相談は無料です。地方のお客様も含め、全国どこからでもWeb会議で対応します。ヒアリングから設計・実装まで私がメイン担当として関わりますので、業務の整理からAI組み込みのご相談まで、同じ相手にお話しいただけます。

代表取締役 大家 正登

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