分類と振り分け
問い合わせ・申請・メールの内容を読み取り、種類や担当部署ごとに振り分けます。急ぎのものを先に回すといった、優先度の判定にも使えます。
BUSINESS SYSTEM
業務システム開発
AI業務システムの開発から、既存システムの刷新と移行まで
株式会社ミューオンは、業務システムの受託開発を手がけています。柱は三つです。一つ目は、要約・分類・検索・予測といったAIの機能を、日々の業務フローの中に組み込むこと。二つ目は、長年使ってきた既存システムを、業務を止めずに少しずつ新しくすること。三つ目は、古いシステムを、AIを使って同じ動きのまま新しいアーキテクチャへ移すことです。言語を Go などに書き換え、設計を組み直し、動かす環境もクラウドなどへ移せます。
何をつくるべきか決まっていない段階でも構いません。業務の流れと困りごとをうかがい、進め方と概算をご提示します。
こんな課題に向いています
- 問い合わせや申請の仕分け、書類からの転記など、人が読んで判断する作業に時間を取られている
- 生成AIを試したものの、単体のツールのままで、業務の流れには入っていない
- 社内に資料やデータはあるのに、必要なときに探し出せない
- 長年使ってきたシステムが古くなり、改修のたびに時間と費用がかさむ
- 作り替えたいが、一度に切り替えると業務が止まりそうで踏み出せない
- システムの中身を説明できる人が社内に残っていない
- 古い言語やフレームワークで書かれていて、改修できる人が見つからない
現場で使われるAI業務システム
AIを単独の機能として置くだけでは、現場で使われ続けません。画面を見て別のシステムに打ち直す、書類を台帳と照らし合わせる、担当に回す。システムのあいだで人が手を動かしている部分が、そのまま残るからです。
ミューオンは、こうした人が動かしていた部分をAIに置き換え、業務システムと一体で動く形に仕上げます。入力の画面、確認の手順、既存のデータとのつなぎ方まで含めて設計し、必要ならシステムの側にも手を入れます。AIの判断をそのまま確定させず、人が確かめる場所を残すのも、業務の中で使い続けるためです。
要約と転記
長い報告書や議事録を要約します。請求書や注文書から必要な項目を取り出し、社内システムへ登録することもできます。手入力の量と写し間違いを減らせます。
社内データの検索
規程・マニュアル・過去の案件資料などを、言葉の意味で探せるようにします。キーワードが一致しなくても、近い内容の資料を見つけられます。
予測と判断の補助
過去の実績データから、需要や工数、在庫の動きを予測します。担当者の経験に頼っていた判断に、データにもとづく目安を添えます。
どの機能を使うかは、業務の目的から決めます。AIを使わない方が確実な処理は、通常のプログラムで組みます。手順を自分で組み立てて業務を最後まで進める仕組みは、AIエージェント開発で紹介しています。
止めずに進める既存システム刷新
長年使ってきたシステムを一度に作り替えると、切り替えの日に業務が止まるおそれがあります。移行のリスクもまとめて抱えることになります。そこで、今の業務を続けながら、機能ごとに少しずつ新しい仕組みへ移します。
現状を棚卸しする
今のシステムが何をしているかを、画面・帳票・データ・外部との連携の単位で洗い出します。資料が残っていなければ、動いているシステムとデータから読み解きます。
移す順番を決める
効果が大きく、ほかへの影響が小さい機能から移します。新旧のシステムを並べて動かし、結果を見比べてから切り替えます。
データを活かして移す
蓄積してきたデータは事業の資産です。項目の意味をそろえながら新しい仕組みへ移し、過去の記録も引き続き使えるようにします。
移行の作業にもAIを使います
読み解きや書き換えのように、人が時間をかけていた作業をAIに任せ、確かめる作業に人の手を回します。
- 設計書が残っていないシステムも、AIでソースコードを読み解き、仕様を文書に起こす
- 古い言語やフレームワークのコードを、AIを使って新しいものへ書き換える
- 今の動きを確かめるテストをAIで作り、新しいシステムが同じ結果を出すかを比べる
- 新旧のデータの対応づけと、変換の処理をAIで作る
刷新の途中でAIの機能を足すこともできます。データの持ち方を先に整えておくと、あとから検索や予測を加えやすくなります。
AIで進めるマイグレーション
古い言語やフレームワークで書かれたシステムを、今と同じ動きのまま新しいアーキテクチャへ移します。Go などの新しい言語に書き換え、設計を組み直し、動かす環境もクラウドなどへ移せます。ソースコードの読み解きから書き換え、動作の確認まで、人が時間をかけていた作業をAIに任せ、確かめる作業に人の手を回します。
古くなったシステムを今の動きのまま新しくしたい、保守できる人がいない、セキュリティに不安がある。こうしたご相談をお受けしています。ソースコードを GitHub で共有いただければ、AIで解析して、すぐにお見積もりをご提示します。
解析して、設計から組み直す
ソースコードをAIで読み解き、仕様を文書に起こします。その仕様をもとに、移行先の言語に合った構成で設計し直します。
旧コードから作ったテストで確かめる
旧コードの動きをテストに起こし、新しいコードが同じ結果を出すかを比べます。違うところは、原因を調べて直します。
点検して、新しいリポジトリで納める
セキュリティの診断ツールで新しいコードを点検します。問題を直してから、別の GitHub リポジトリに入れて納品します。
機能ごとに分けて移せば、上の「止めずに進める既存システム刷新」と組み合わせることもできます。
進め方・納品物・よくあるご質問AIマイグレーションの詳細を見る進め方と期間の目安
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相談・課題の整理
業務の流れと困りごとをうかがいます。つくるべきものが決まっていなくても構いません。
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進め方と概算のご提示
優先順位を整理し、どこから手を付けるか、進め方と概算費用をご提示します。
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検証
AIを使う部分は、実際の業務で動かして精度と効果を確かめてから本開発に進みます。十分な件数の結果が集まるまで運用するため、期間は 1〜3 か月が目安です。
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設計・開発
画面・データ・連携を設計し、実際に使う方の確認を受けながら開発します。
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運用と改善
稼働後も、使われ方を見ながら改善を続けます。事業が変われば、仕組みも合わせて変えていきます。
使う技術
特定の製品やクラウドに縛られず、目的に合う技術を選びます。新しい技術も早い段階から検証し、実用に耐えるかを見極めてから使います。
AIの部分は、大規模言語モデルを使うだけでなく、既存のニューラルネットワークをファインチューニングしたり、目的に合わせて独自のモデルを作ったりもします。
よく使う言語・フレームワークは TypeScript、React、Vue、Go、Python、データベースは PostgreSQL と MySQL です。クラウドは AWS、Google Cloud、Azure のいずれにも対応します。
開発したシステムは、ツールを使ってセキュリティを自分たちで点検します。ご要望があれば、今お使いのシステムも同じ方法で点検します。
事例
AIが図面から見積もりを半自動で作るシステム
図面を見て項目を拾い、見積もりに入力する。人が担っていたこの作業をAIに置き換えた、製造業向けの見積もりシステムです。
- 図面を読み取り、見積もりの項目を入力する
- 直したいところは、AIに話しかけて調整する
- 最後は人が内容を確かめて、見積もりを確定する
半日かかっていた見積もりの作業が、数分で終わるようになりました。
AIが案件と人材をつなぐビジネスネットワーク
IT・SES企業向けのビジネスネットワーク「D’SMASH」です。メールで届く情報の取り込みから営業の文面づくりまで、人が手で回していた業務にAIを組み込んでいます。
- メールで届く案件・要員の情報を読み取り、取り込む
- 条件に合う組み合わせを探してスコアを付け、強みを分析する
- 紹介文や営業メールの文面を作り、営業を支える
よくあるご質問
- 何をつくるか決まっていなくても相談できますか。
- はい。業務の目的と困りごとをうかがい、何から手を付けるとよいかを一緒に整理します。
- 今使っているシステムを止めずに作り替えられますか。
- 機能ごとに段階的に移す方法なら、業務を続けながら刷新できます。新旧を並べて動かし、結果を確かめてから切り替えます。
- 他社が開発したシステムの改修や刷新も頼めますか。
- はい、お引き受けします。まず今のシステムの中身を調べ、改修で済むか、刷新した方がよいかをご提案します。設計書が残っていなくても、AIでソースコードを読み解き、仕様を文書に起こすところから始められます。
- 古い言語で書かれたシステムを、新しい言語へ移せますか。
- はい。ソースコードをAIで解析し、今と同じ動きのまま新しい言語へ移します。あわせて設計を組み直し、動かす環境もクラウドなどへ移せます。GitHub でソースコードを共有いただければ、すぐにお見積もりをご提示します。詳しくはAIマイグレーションのページをご覧ください。
- AIが判断を間違えたときが心配です。
- AIの結果をそのまま確定させず、人が確かめる手順を組み込めます。どこまでをAIに任せるかは、業務の重さに合わせて決めます。
- 開発後の保守や運用もお願いできますか。
- 企画・設計・開発から運用まで、一貫して支援します。開発後の保守は、年単位の保守契約でお引き受けします。保守費用のお支払いは、月額か年額かを選べます。