要件定義・小規模PoC・大規模開発まで!

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プロの伴走で
生成AIを最短ルートで実用化

「内製化の失敗」で止まったプロジェクトを再始動
蔓延する「PoC疲れ」を解消し、
確かな技術力でゴールまでナビゲートします

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開発支援実績
自社生成AIサービス実績

社内PoC支援実績多数
独自の開発ステップで
小規模PoCから
大規模開発まで支援

リスクを抑えたMVP開発による小規模PoCから、
本番環境を想定した大規模開発までスケーラブルに支援します

開発イメージ

独自の開発ステップで小さく開発を始めて
段階的に拡大

まずは初期検証で、実際に動くものを素早く確認。「思っていたのと違った」を未然に防ぎます。その後、ご希望に合わせて機能を段階的に拡張し、利便性を着実に向上。さらに運用しながら品質と精度を高め続けることで、組織への定着を実現します。

課題と解決策

Solution

課題

生成AIで
解決したい課題はあるが、
具体的な方法がわからない…

困っている人のイラスト
解決

解決アプローチの明確化

課題の背景や本質的なユーザーニーズを整理し、“どのように解決すべきか”を専門家が明確化します。曖昧な課題感からスタートしても、要件の深掘りと技術選定により、最適なアプローチへ具体的に落とし込みます。

課題

作りたいシステムの
イメージはあるが、
本当に正しいのか自信がない…

困っている人のイラスト
解決

成功可能性を高める
PoC設計

豊富な生成AI開発経験をもとに実現可能性(フィジビリティ)を多角的に検証。UXフローやMVP定義を通してPoC設計を行い、「何をどこまで作るべきか」を明確にして、プロジェクトの失敗リスクを最小化します。

課題

初期コストは抑えたいが、
見積もりが
予算オーバーしてしまう…

困っている人のイラスト
解決

最適な費用設計で無理なく
スモールスタート

マイルストーン型のフェーズ分割、小規模PoC、共同開発など、状況に応じて最適な費用体系をご提案します。初期投資を抑えつつ、生成AIシステムを段階的に構築できる無理のない進め方を実現します。

CLINKSの開発ポリシー

policy

01 Purpose Driven
Purpose Driven

従来手法との
ハイブリッド開発

AIは、システム開発における選択肢の一つです。 どれだけAIが進化しても、ルールベースが最適な領域は存在します。 AIと従来技術の強みを見極め、最適に組み合わせます。

02 Lean Scale
Lean Scale

要件を定め、AIを戦力化

業務効率化なら、既存フローの整理が先決。従来の仕組みや既製品で解決できる場合もあります。 開発実績で培ったヒアリング力で要件を見極め、最適なプランをご提案します。

03 Co-Creation
Co-Creation

小さく作り、早く試す

理想の実現には、早く触れていただくのが確実です。試すことで追加機能のイメージや想定外の課題が見えてきます。 小さく始めて、ムダを抑えながら成功確度を高めます。

CLINKS AIフレームワーク

ai framework

現在、CLINKSがAI化した領域とユースケースを部門別に整理したフレームワーク図です
これまで培ったノウハウを基にお客様に導入可能領域の可視化から実行計画の策定・実装支援まで一貫してご提供します

CLINKS AIフレームワーク

※画像をクリックすると拡大表示されます

3つの強み

Three Strengths

01

要件整理から即PoC検証ができる
コンサル力

曖昧な課題感を具体的な開発要件へと翻訳するヒアリング力が私たちの強みです。 何を実現したいのか、どんな機能が必要なのか、丁寧に整理しながら要件定義を進めます。 さらに要件定義と並行して検証を開始できるスピード感で、アイデアを素早く形にします。

コンサルティングのイラスト
02

豊富な生成AIシステム開発実績に
裏付けられた専門知識と技術スタック

GPTやClaudeなど複数のAIモデルの特性を理解し、用途に応じて最適なものを選定・活用します。 弊社はAIが誤った情報を生成するリスクへの対策や、AIへの指示の最適化など、実案件で培った具体的なノウハウを保有。RAG、ベクトルDB、各種フレームワークを駆使した高度な実装力で、信頼性の高いシステムを構築します。

AIシステム開発のイラスト
03

PoC~大規模開発まで対応できる
スケーラブルな組織体制

初期検証は少数精鋭で素早く、本番開発は大規模体制へ。プロジェクトに応じて柔軟に拡張できる組織力が特徴です。 画面・システム基盤・インフラ・AI、それぞれの専門家が社内に揃った一貫体制で、プロジェクト全体を責任を持ってサポートします。

3つ目の強みのイラスト

5つの開発ステップ

Development Steps

5つの開発ステップ

開発実績・事例

Cases

  • cases01

    生成AI RAGシステム

    Excel・Word・PDFなど多様な形式に対応し、RAGとセマンティックチャンク技術で高精度かつ省トークンな回答を実現するシステム。

  • cases02

    AIビジネスマッチングシステム

    AIで企業情報を自動取得し、課題解決に最適な企業を自動提案。お客様が所有している既存システムにAIを組み込み実現。

  • cases03

    AIチャットツール開発

    用途に応じて複数の生成AIモデルを選択・切替可能なチャットシステム。学習されないセキュアな環境と管理ツールで安全な企業利用を実現。

  • 法点検管理システム

    法点検管理システム

    年間約8,000社・300項目の法定点検をWeb上で完結できるレスポンシブ対応システムを開発し、紙や手作業による管理時間を大幅削減。

  • 勤怠クラウドシステム

    勤怠クラウドシステム

    勤怠管理のSaaSサービス。スマートフォンアプリ版ではネイティブとWebビューをシームレスに連携させ、アプリ本来の操作性を担保しながら拡張性や運用利便性を確保。

  • cases01

    生成AI RAGシステム

    Excel・Word・PDFなど多様な形式に対応し、RAGとセマンティックチャンク技術で高精度かつ省トークンな回答を実現するシステム。

  • cases02

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    AIで企業情報を自動取得し、課題解決に最適な企業を自動提案。お客様が所有している既存システムにAIを組み込み実現。

  • cases03

    AIチャットツール開発

    用途に応じて複数の生成AIモデルを選択・切替可能なチャットシステム。学習されないセキュアな環境と管理ツールで安全な企業利用を実現。

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    年間約8,000社・300項目の法定点検をWeb上で完結できるレスポンシブ対応システムを開発し、紙や手作業による管理時間を大幅削減。

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    勤怠管理のSaaSサービス。スマートフォンアプリ版ではネイティブとWebビューをシームレスに連携させ、アプリ本来の操作性を担保しながら拡張性や運用利便性を確保。

AI企業ロゴ

支援内容

Service Output

AI開発の各フェーズにおいて、
お客様の意思決定を支える
具体的なアウトプット(成果物)を提供しています

アウトプット

要件整理・課題定義

「AIでこんなことはできないか?」という貴社のアイデアから、実現可能性の検証、課題の抽出まで、ワンストップで対応します。 曖昧な構想を、実際に開発できる具体的な要件へ。貴社の発想を確実に形にする要件定義をご提案します。

要件定義書のイメージ
要件定義書のイメージ

PoC検証

プロジェクトの成否を左右する初期検証フェーズ。少数精鋭のチームで素早く開発し、主要機能が想定通りに動くか、AIの回答精度は十分かを最速で検証します。 早期に課題を洗い出すことで、本番開発の成功確度を高めます。

詳細設計書・画面仕様書

AIシステムならではの設計書を作成します。詳細設計では、AIへの指示内容の設計、最適なAIモデルの選定、期待する出力形式の定義を明確化。 画面設計では、リアルタイムに文章が表示される機能や、想定外の応答への対処など、快適な操作性を実現するための設計を丁寧に行います。

要件定義書のイメージ
要件定義書のイメージ

本番開発・運用設計

本番開発では、AIへの指示を繰り返し改善し、回答の質を多角的に評価しながら、ビジネス要件に最適化していきます。運用フェーズでは、AIの動作や応答内容をリアルタイムで監視し、想定外の挙動や性能低下を素早く検知する仕組みを構築。 安心して使い続けられるシステムを実現します。

技術スタック

Technologies

弊社では、以下のような技術を用いて課題解決をご支援いたします
AI
Claude_AI Google_Gemini LangChain OpenAI
バックエンド
PHP Laravel AWS Java Python C#
WEBフロント
nextjs react ts vuejs
スマホアプリ
react_native android apple ts
開発ツール
cursor docker github growi

在籍人材紹介

Member

CLINKSには、AIエンジニア・データサイエンティスト・PM・UI/UXデザイナーなど、
生成AIプロジェクトに必要な専門人材が多数在籍しています
エンジニア1
経験年数:6年

AIリサーチャー

28歳・男性
AI関連経験
3年
専門領域
LLM評価 / RAGの検索精度改善 / モデル軽量化 / 生成AIアプリのプロトタイピング
技術スタック
Python / PyTorch / Transformers / OpenAI / Claude / Gemini / Chroma / Weaviate / Pinecone
エンジニア1
経験年数:10年

MLOpsエンジニア

32歳・女性
AI関連経験
2年
スキルスタック
AWS / Docker / Kubernetes / MLflow / FastAPI+Pythonでの推論API構築 / GitHub Actions / CodePipelineによるCI/CD
対応領域
AIモデルの本番運用・監視 / RAGの差分更新と再学習運用 / 推論エンドポイントの高速化 / 連携基盤(API/バッチ)設計
エンジニア1
経験年数:5年

AIアプリケーションエンジニア

27歳・男性
AI関連経験
2.5年
スキル
Next.js・React でのAI UI構築 / FastAPI・Node.jsのLLMバックエンド / UI/UX改善 / OpenAI Assistants API・Tools実装 / VectorDB連携のフロント機能設計
得意領域
既存WebアプリのAI機能追加 / ChatUI・管理画面・ダッシュボードへのAI統合
エンジニア1
経験年数:14年

AIアプリケーションエンジニア

37歳・男性
AI関連経験
1.5年
スキルスタック
OpenAI / TensorFlow / PostgreSQL / OCI Data Science Service
エンジニア1
経験年数:10年

AIアプリケーションエンジニア

35歳・男性
AI関連経験
2年
スキル
OpenAI (LLM, Embedding) / LangChain / Dify / ChromaDB / OCI Data Science Service
エンジニア1
経験年数:4年

AIエンジニア

26歳・女性
保有資格
JDLA G検定 / 統計検定 2級 / Python3 エンジニア認定・データ分析 / AI実装検定A級 / 生成AIパスポート / ドローン検定3級
エンジニア1
経験年数:1.5年

AIエンジニア

30歳・男性
保有資格
Python3 エンジニア認定・データ分析 / 統計検定3級 / 生成AIパスポート

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