AI業務システム開発
「現場に使われる」を、絶対に守る。 そして、業務効率化で終わらせず、競争力に直結させる。
お客様の業務課題に対し、LLM・AIエージェント・機械学習・最適化アルゴリズム・ノーコードまで含めた多角的な手段から最適解を選定。フルスクラッチ開発、Microsoft 365 によるノーコード／ローコード、ビッグデータ基盤構築まで対応します。目指すのは、ただの業務効率化アプリではなく、使うほどデータとノウハウが貯まり競争力に直結するアプリです。
ARCHITECTURE
競争基盤構築の構想について
すべてのプロダクト・サービスは、この共通の競争力OSのどこかを担うプロダクトファミリーです。AI業務システム開発 が担うのは、図のハイライト部分（UI構造層・活動DB層・エージェント層）です。
IPLoTの支援領域
上の競争基盤モデルに対して、各プロダクト・サービスが担う領域です。
| 層 | 担当するプロダクト・サービス |
|---|---|
| UI構造層（ノウハウを見る窓） | Brain Pro／シフトリー（予実管理）／AI業務システム開発 |
| 知識層（AIに教える中身） | アイプロマニュアル／AIストラテジスト研修／ナレッジループ導入支援 |
| 活動DB層（データを蓄える） | AIデータ分析／ヨミトル君／カキコム君／卸売業向け基幹システム |
| エージェント層（AIが動く） | IPROくん／メンタくん／AI業務システム開発 |
| 構造全体の設計・適用 | ITコンサルティング（全体の設計）／HRobo（人事・人材へ4層を適用）／ナレッジループ導入支援（導入全体） |
AI業務システム開発 の担当範囲：UI構造層・活動DB層・エージェント層
APPROACH
AI に拘らず、 「現場に使われる」を選ぶ
私たちの仕事は、AI を入れることではなく、現場の業務を実際に楽にし、競争力に変えることです。 そのために、LLM・AIエージェントだけでなく、機械学習・最適化アルゴリズム・ノーコードまで含めた手段を毎案件で多角的に検討し、単なる効率化で終わらせず、データとノウハウが貯まる形で設計します。
─ 各カードをクリックで詳細
目的 ─ 現場の負担を減らせるか
派手な技術を入れることではなく、現場担当者が「楽になった」と感じることをゴールに据えます。
手段 ─ 一番速く・安く・確実な経路を
ルールベースで十分なら AI は使わない。AI を使うなら最適なモデルを。常にコストと効果のバランスを問います。
運用 ─ 1 年後も使われ続ける形に
導入直後だけ動くシステムは作りません。現場が育てられる、改善し続けられる設計を選びます。
─ OUR PRINCIPLE
AI を売るのではなく、現場の成果を売る。
同じ課題でも、お客様によって最適解は違います。だから私たちは、毎案件で 8 種類のツールを並べて検討し、「この現場に一番フィットする組み合わせ」を提案します。
技術ではなく、
成果に責任を持ちます。
DIFFERENCE
弊社と他社の違い
企画から運用保守まで、5 つのフェーズすべてで他社と差をつけます。
企画
ITコンサルティングの知見を活かし、事業目標・KPI から逆算してシステムを設計。「なぜつくるか」から伴走。
言われた要件をそのまま実装。事業ゴールへの寄与は問わない。
設計・開発
適切なフェーズ分けで、価値の高い機能から段階導入。予算と効果のバランスを最適化。
全機能を一括開発、当初の見積もりを超過しがち。
導入
現場への浸透まで責任を持つ。社内研修ノウハウは、ITコンサルティング・ガイドブックとして公開中。
システム納品で完了。現場が使えなくても責任範囲外。
AI 浸透
AI を現場業務に合わせて最適化し、運用に乗せる。属人化していた判断を AI モデルへ変換。
AI はパッケージのまま導入。現場フィットの調整なし。
運用保守
使用状況を継続監視、現場浸透度を測定。状況に応じて新機能・改善提案を能動的に。
障害対応中心。利用状況や改善余地は触れない。
─ EVIDENCE
社内のノウハウは、ガイドブックとして公開しています。
Ph.0 〜 Ph.7 の上流工程フレームから、AI 導入・現場浸透の実装手順まで。実績の裏付けです。
─ PRODUCT / 稼働後の運用保守
「運用保守」を、プロダクトにしました。
リリースして終わり、にしない。稼働後のシステムを AI「メンタくん」が操作ログから見守り、現場での使われ方・定着度・データ増による劣化・改善余地を定期レポートで通知します。上の比較表でいう“運用保守”フェーズを、継続的な AI 運用保守サービスとして提供します。
─ DESIGN FOR LONGEVITY
1 年後も、
使われ続ける設計を。
STEP
プロジェクトの進め方
STEP 1
企画・業務の棚卸し
- 現状の業務プロセスやシステム状況を詳細に分析し、課題とあわせて「どの業務のどの判断が価値を生んでいるか」——競争力の源泉を洗い出します。
- プロジェクト全体の目標、必要リソース、リスク要因を明確に設定します。
STEP 2
業務フローの整理
- 現行の業務プロセスを図式化し、効率化の余地や自動化可能なポイントを特定。
- 関係者間での共通認識を確立し、プロジェクトの方向性を統一します。
STEP 3
技術選定
- 業務フローの整理で明らかになった要件をもとに、最適な技術やツール、プラットフォームを選定。
- フルスクラッチ開発、ノーコードツール、クラウドデータベースなど、各領域に応じた技術的アプローチを決定します。
STEP 4
要件定義
- システムに求める具体的な機能や運用要件を明確に定義。
- 使うほどデータとノウハウが貯まる構造（ナレッジループ）まで織り込み、実現可能で将来の拡張にも対応可能な仕様書を作成します。
STEP 5
システム設計
- 業務要件と選定技術に基づいた基本設計および詳細設計を実施。
- 柔軟性と拡張性を考慮したアーキテクチャを構築し、セキュリティやパフォーマンスにも配慮します。
STEP 6
開発
- 設計および要件定義に基づき、実際のシステム開発を実施。
- 最新の自動化ツールやCI/CDパイプラインを導入し、迅速かつ高品質な開発プロセスを実現します。
STEP 7
テスト
- 単体、結合、システム、ユーザー受け入れテストなど、各段階で徹底した品質検証を実施。
- セキュリティやパフォーマンスに関するテストも実施し、問題点を早期に発見・修正します。
STEP 8
分析
- システム稼働後の運用データやユーザーのフィードバックを継続的に収集・分析。
- 貯まったデータとノウハウから、業務プロセスの改善や新機能に向けたインサイトを抽出——ここで競争力の差が積み上がります。
STEP 9
企画（改善施策の検討）
- 分析結果や市場動向を踏まえ、次期システム開発や機能改善の企画を策定。
- 関係者と連携し、継続的な業務改善およびシステムアップデートを推進します。
現場とつくり、
現場で育てる。
IPLoT METHOD
課題発見から運用保守まで、ひとつながりで。
他社が「開発」や「運用保守」だけを切り出して請けるのに対し、IPLoT は ①課題発見・コンサルティング ②生成 AI を活かした開発 ③稼働後の運用保守 を一体で提供します。下の図は、各サービスがこの 3 本柱のどこを担うかを示したものです。
3 つで 1 つ。課題発見 → 開発 → 運用保守
課題発見・コンサルティング
「何を作るか」の前に「本当の課題は何か」。社内教育 36 講座を体系化した標準手法で、現場の課題を構造化します。
開発
生成 AI を最大限に活用し、要件定義から実装までを高速・低コストで形にします。
全工程を IPLoT だけで受注する必要はありません。お客様や既存のベンダー様と担当範囲・記録の共有方法を合意し、情報をつなぎます。
一般的な開発会社との違い
| 観点 | 一般的な開発会社 | IPLoT |
|---|---|---|
| 入り口 | 言われたものを作る（要件ありき） | 課題発見・コンサルティングから入る |
| コンサルティング | 担当者の経験頼み・属人的 | 標準手法（社内教育 36 講座）＋ Brain Pro で再現性 |
| 開発 | 工数の積み上げで高コスト | 生成 AI を活用して開発コストを圧縮 |
| 運用保守 | 壊れたら直す受け身対応 | メンタくんが能動的に監視・改善提案 |
| 提供形態 | 工程ごとに分断され、つなぎ目で抜け漏れ | 課題発見〜運用保守をひとつのチームで一体提供 |
※「一般的な開発会社」は、工程を分業した場合に一般に起こりうる事象を指すもので、特定の企業を指すものではありません。
FAQ
よくある質問
業務基幹系（受発注・在庫・販売管理）、生成 AI を活用した業務支援システム、社内 DX 向けの Web アプリケーションなど、幅広く対応します。クラウド前提のモダンな構成を基本とし、要件に応じてオンプレ・ハイブリッドも検討します。
規模によりますが、スモールな PoC で 1〜2 ヶ月（数百万円〜）、業務基幹規模で 6〜12 ヶ月（数千万円〜）が目安です。要件を整理する初期フェーズだけ切り出した「要件定義パッケージ」も対応可能です。
対応可能です。既存 ERP・基幹系 RDB・社内 API との連携、レガシー COBOL/VB システムの段階的なリプレースまで、現実的な移行計画を含めてご提案します。
リリース後の運用保守・追加開発・障害対応まで、SLA を定めて長期で伴走します。御社の内製チームと共同運用するハイブリッド体制も組めます。
可能です。御社のエンジニア育成・コードレビュー伴走・アーキテクチャレビュー・開発プロセス整備など、「自走できるチーム」を作るための支援メニューをご用意しています。
