どの段階から相談できますか？
構想段階から運用・改善まで、どの段階からでもご相談いただけます。
AI BUSINESS CO-CREATION
構想から実装・運用まで。
事業になる生成AIを、共に創る。
「生成AIを活用したい」——その構想の現在地を見極め、PoCで終わらせず、現場で使われ成果を生むAIへ。20年以上のシステム開発と、金融領域で培った品質・セキュリティで、貴社のAI事業に上流から伴走します。
ISSUES
こんな「生成AIの構想」で止まってませんか？
「生成AI活用」と一口に言っても、実は大きく異なる“段階”が混ざっています。段階によって、必要な技術も、難易度も、事業価値もまったく変わります。
だからこそ、最初に構想の現在地を見極めることが、遠回りを避ける近道になります。
01
「生成AIで何かしたい」が、何から着手し、どこまで実現できるのか分からない
02
PoCは作ったものの、現場で使われず、事業の成果に結びついていない
03
やりたい体験は描けても、品質・セキュリティ・既存システム連携まで任せられる相手がいない
APPROACH
構想の「現在地」を見極めることからはじめる
アシアルは、貴社の構想を「誰の・どの体験を・どこまでAIに任せるか」で分解し、現在地と次の一手を一緒に描きます。その入口として、無料の「AI事業レベル診断」をご用意しています。
AI BUSINESS LEVEL DIAGNOSTIC AI事業レベル診断（無料）
AI事業の難易度をL1〜L10の地図で整理し、構想の現在地を見立てます。「今のニーズに確実に応える案」と「1段上の発展案」を2段構えでご提示し、最適な進め方を見極めます。
※診断はゴールではなく、最適な進め方を判断するための手法です。アシアルの本領は、見極めた構想を構想設計 → PoC → 開発 → 運用まで一気通貫で形にすることにあります。
参考：AI事業の難易度を10段階で分類した考え方（技術ブログ）open_in_newCAPABILITIES
いま、ご依頼いただける領域
いずれも、実績のある技術と進め方で、いますぐ着手できる領域です。
LLM / RAG 活用
社内文書QA・要約・文面生成
AIエージェント開発
複数ステップの判断・業務自動化
AIと業務システムをつなぐデータ連携・MCP連携
CRM・基幹システム
AI品質管理・評価
LLM-as-a-Judge・改善ループ・ガードレール
クラウドAI基盤構築
AWS / Azure / Google Cloud
AIに安心して任せるためのセキュリティ・権限制御・監査の設計
AIを組み込んだWeb/モバイルアプリのUX/UI・実装
PoC・プロトタイプから本開発・内製化支援まで
事業になる生成AIを共創するなら技術力のアシアル
WHY ASIAL
「AIの外」まで任せられる実装パートナー
生成AIそのものは日々進化しています。一方で、周辺の運用や既存システムまで実装し、業務・運用・保守に耐えられるかたちで届けられる会社は、まだ多くありません。
アシアル株式会社では、20年以上にわたる実績とAI活用のノウハウで、事業になる生成AIを共創します。
20年以上のシステム開発・コンサルティング実績
2002年の創業以来、要件定義から運用まで、事業を支えるシステムを作り続けてきました。AIの前に、まず事業とシステムを理解します。
R&D・PoCから本開発・内製化支援まで一気通貫
不確実性の高い生成AIは、小さく検証してから育てるのが確実です。PoCで終わらせず、本開発・運用・内製化まで伴走します。
「AIの外」まで設計・運用できる
高度なAI活用ほど、可用性・セキュリティ・権限制御・監査・システム連携といった“AIの外”が成否を分けます。金融など高品質・高セキュリティ領域で培った設計力が活きます。
自社プロダクトを作り、育ててきた実装力
累計25万人超の開発者に利用される自社開発基盤「Monaca」など、大規模・継続運用されるプロダクトを自ら作り続けてきました。
主な取引先（掲載許可をいただいた企業の一部）
PROCESS
ご相談から運用までの進め方
- STEP 1
無料相談・AI事業レベル診断
構想を「誰の・どの体験を・どこまでAIに任せるか」で分解し、現在地（L1〜L10）と方向性を見立てます。
- STEP 2
構想設計
体験・要件・リスク・システム構成を設計。「今のニーズに応える案」と「1段上の発展案」を2段構えでご提示します。
- STEP 3
PoC
小さく作って、効果とリスクを検証します。大きな投資判断の前に、確かめてから進めます。
- STEP 4
開発
「AIの外」（可用性・セキュリティ・権限・監査・連携）まで含めて、現場で使えるシステムとして構築します。
- STEP 5
運用・改善
導入後も、現場で使われ、事業の成果が出ている状態まで継続的に伴走します。
FAQ
よくあるご質問
PoC・小規模からでも依頼できますか？
はい。PoCや小規模な検証からご依頼いただけます。検証結果を踏まえ、本開発・運用へ段階的に進める方法をご提案します。
既存のCRMや基幹システムと連携できますか？
CRM・基幹システムなど既存環境との連携を前提に設計します。まずは現状をお聞かせください。
セキュリティや個人情報の扱いは？
権限設計・ガードレール・監査ログなど、業務・データの機密性に耐える設計で実装します。
クラウドに出せないデータや、厳しい遅延要件があります。対応できますか？
はい。データの取り扱い要件に応じて、オンプレミスや専用環境を含む構成を検討します。遅延要件についても、モデル・インフラ・システム構成を含めて設計します。
GLOSSARY
AI用語・概念解説
AI活用と、その研究開発の前提となる用語・概念を解説します。
アシアルのR&Dが扱うテーマの理解の助けとして、市場の動きに合わせて順次追加していきます。
AI活用の基礎
RAG（検索拡張生成）
LLMが回答を作る際に、社内文書やデータベースなどの外部情報を検索して参照させる手法。
AIエージェント
目標を与えると、複数のステップを自ら計画・判断しながらツールやシステムを操作して作業を進めるAI。
MCP（Model Context Protocol）
AIモデル・AIエージェントと外部のツールやデータソースをつなぐための、オープンなプロトコル。
ガードレール
AIの出力や行動を、あらかじめ定めた範囲に収めるための仕組みの総称。
LLM-as-a-Judge
AIの出力品質を、採点基準を与えた別のAIに評価させる品質管理の手法。
AIエージェント基盤
エージェントID
業務を担うAIエージェントに発行される識別子。「このAIは何者か」を管理する起点になる。
AIエージェントの認可・権限委譲
AIエージェントがどのデータ・システムに、どの範囲でアクセスしてよいかを定め、制御すること。
AIメモリー
AIメモリー
AIが業務に必要な記憶・知識・ルール・経験を扱うための考え方。業務AIを支える中核になる。
業務AIとパーソナルAI
会社が発行・管理し業務を担うAIと、個人が生活の中で使うAIを分けて扱う考え方。