SERVICE AI・システム開発
AI・システム開発（業務システム・生成AI・DX支援）
システム開発×AI開発が、企業のDXを“成果”まで伴走します。
要件が固まっていない段階からでも、課題整理〜設計〜開発〜運用まで一貫して支援します。
単なるシステム刷新ではなく、AI開発（生成AI・機械学習・画像認識・予測分析）を業務に組み込み、コスト削減だけでなく売上・品質・スピードを伸ばすDXが求められています。株式会社キャンバスは、クライアントの課題に合わせたエンドツーエンドのシステム開発に加え、AI開発を強みとしたDX推進を提供します。「社内にAI担当がいない」「データが揃っているか不安」という段階からでも、まずはお気軽にご相談ください。
こんなお悩みはありませんか？
- 社内業務が属人化しており、手作業・Excel・メール運用が限界
- システムを入れたが現場に定着せず、結局“人が頑張る”運用になっている
- 問い合わせ対応・見積・提案作成に時間がかかり、機会損失が出ている
- データはあるのに活用できず、意思決定が遅い・勘に頼っている
- 生成AIを試したが、セキュリティや誤回答が怖くて本番運用できない
- AIを導入したいが、何から始めれば良いか分からない（PoCの設計が難しい）
キャンバスは、こうした“現場起点の課題”を出発点に、実務で使われ続けるシステムと成果につながるAI開発を設計します。
「何からAI導入を検討すべきか」「まずは壁打ち」
という段階のご相談も歓迎です。
キャンバスのAI・システム開発が選ばれる理由
エンドツーエンドの一貫支援
企画・要件定義から開発、導入、運用、保守までを一貫して提供。プロジェクト中に発生する課題に迅速に対応でき、品質向上とコスト最適化を実現します。ベンダー丸投げにならない、意思決定しやすい伴走型です。
AI開発を前提とした設計
「AIで何ができるか」の構想・企画から、データ設計、小さく試すPoC（概念実証）、本番運用、MLOps（精度監視・再学習・改善サイクル）まで。単発で終わらない“成果が積み上がるAI”を支援します。
実務で回るAIの実装力
AIの結果をそのまま業務に流さず、確認・承認・例外処理のワークフローを設計。機密情報の扱い、権限管理、監査ログ、回答制御などAIガバナンスの観点も含め、机上ではなく現場で回るAIを実装します。
多様な技術スタックと対応力
Windows・Linux・iOSなど各プラットフォーム、PHP・Java・C++・Pythonなど幅広い言語、Spring・Django・Unityなどのフレームワークに対応。RDB（MySQL・Oracle）からNoSQL、分析基盤・ダッシュボード構築まで柔軟に構成します。
AI・システム開発でできること
- 生成AI（社内FAQ回答・文書/議事録の自動生成）
- RAG（過去案件の類似検索・ナレッジ活用）
- 画像認識AI（検品・点検・異常検知）
- 需要予測・分析AI（売上予測・在庫最適化）
- 問い合わせ分類・担当自動振り分け
- 業務システム開発（基幹・管理・ワークフロー）
- データ基盤・ダッシュボード構築
- 既存システム・CRM・ECとの連携
上記以外のテーマもお気軽にご相談ください。制作事例はこちら
導入事例
大手ショッピングモールのデジタルサイネージシステム
大型モニターを活用したリアルタイム情報配信で、来場者への効果的な体験提供と集客効果向上を実現。来場者行動の分析、コンテンツの自動出し分け、生成AIによるコンテンツ生成など、AIとの組み合わせで拡張の余地が大きい領域です。
企業向けオンライン学習システム
使いやすいUIと高速なデータ処理が評価され、多くのスタッフに活用されています。学習ログの分析、理解度に応じたパーソナライズ、FAQ自動回答など、AI開発の組み合わせで教育効果と運用効率を両立できます。
開発の流れ
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01
無料相談・課題整理
「何からAI導入を検討すべきか」「データの有無チェック」から一緒に進めます。壁打ち段階でも構いません。
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02
要件定義・KPI合意
課題・目標・制約を言語化し、「何をAIに任せ、何を人が判断するか」、期待効果と誤判定の許容範囲まで現場で使える要件に落とし込みます。
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03
設計・プロトタイプ／PoC
業務フローに沿ったUI/UXを早期にプロトタイプ化。AIは小さく試すPoCで「精度が出るか・データが揃うか・運用負荷は現実的か」を検証し、失敗コストを下げます。
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04
開発・テスト
セキュリティとパフォーマンスを重視した開発・テストに加え、AIはモデルの精度評価、想定外入力への耐性、ログ設計まで実施します。
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05
導入・定着支援
確認・承認・例外処理のワークフローを整え、現場に定着する形で導入します。
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06
運用保守・MLOps
アップデート・保守で安定稼働を支え、AIはログを基に精度監視・再学習・改善サイクルを回し、“使い続けられるAI”として月額で継続サポートします。
費用の目安
開発規模とAIの有無により異なります。以下は目安です。まずは無料相談で概算をご確認ください。
| 規模 | 内容の例 | 費用目安 | 期間目安 |
|---|---|---|---|
| AI PoC | 生成AI・画像認識などの小規模検証（精度・データ・運用負荷の確認） | 50万円〜 | 1〜2ヶ月 |
| 中規模 | 業務システム開発、AI機能の本番組み込み（承認フロー・権限設計含む） | 300万円〜 | 3〜6ヶ月 |
| 大規模 | 基幹・CRM連携を含む統合システム、データ基盤＋AI＋ダッシュボード | 800万円〜 | 6ヶ月〜 |
※ 公開後の運用保守・MLOpsは月額でのご契約となります（内容により変動）。
よくあるご質問
要件が固まっていない段階でも相談できますか？
はい、歓迎です。「何からAI導入を検討すべきか」という壁打ち段階から、課題整理・PoCの進め方・概算見積・データの有無チェックまで一緒に進めます。
費用はどのくらいかかりますか？
AI PoCであれば50万円〜、業務システム開発は300万円〜が目安です。規模とAIの有無で変わるため、ヒアリング後に概算お見積りを無料でご提示します。
開発期間はどのくらいかかりますか？
AI PoCで1〜2ヶ月、中規模の業務システムで3〜6ヶ月が目安です。要件定義の精度が期間を左右するため、初回ヒアリング後に概算スケジュールをご提示します。
PoC（概念実証）だけの依頼もできますか？
はい、可能です。小さく試して「精度が出るか・データが揃うか・運用負荷は現実的か」を確認してから本開発を判断できます。PoCの設計自体からご支援します。
データが十分に揃っていなくてもAI導入はできますか？
はい、データの有無・品質・更新頻度の確認から始める「データ設計」を最初に行います。データが不足している場合は、蓄積の仕組みづくりから現実的なロードマップをご提案します。
生成AIの誤回答や情報漏えいが心配です。
安全に使うための設計を標準としています。参照元提示・回答制御・権限管理・監査ログなどAIガバナンスを組み込み、AIの結果は確認・承認・例外処理のワークフローを通して業務に反映します。
他社が開発した既存システムの改修・引き継ぎはできますか？
はい、承っています。ソースコードと環境の調査から開始し、改修・機能追加・AI機能の後付けにも対応。月額保守契約へのスムーズな移行が可能です。
既存の基幹システムやCRMと連携できますか？
はい。基幹システム・CRM・EC・広告運用などとのAPI連携実績があり、AIを既存の業務フローに組み込む設計で効果を最大化します。連携可否の事前調査からご相談いただけます。
まず小さく始めて、あとから拡張できますか？
可能です。PoCや必要最小限の機能から早期に運用を開始し、効果を確認しながら段階的に拡張する進め方を推奨しています。初期投資を抑えつつ判断できます。
運用・保守だけの依頼もできますか？
はい、承っています。稼働中システムの保守・監視・アップデートに加え、AIの精度監視・再学習などMLOps領域の運用も月額契約で対応します。
「生成AIを安全に使うための設計」「PoCの期間・費用感」など、
貴社の状況に合わせてご提案します。
