その仕事も、
社内AIに頼めたら。

ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。モデルケース：一つの部門で、代表資料の検索と文書の下書き、基本的な権限管理を導入する場合。社内AIのPoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。

数字は元データから計算し、AIはその結果を使って説明文の下書きを作ります。集計処理と文章生成を分けるため、担当者は元データと計算結果を確かめてから報告書を使えます。

はい。Turso（libSQL）はRAGにも使えます。Tursoブログでは、libSQL上でナレッジグラフを表現し、ベクトル検索を組み合わせる実装例が紹介されています。Beekleでは、実務で必要な性能を確保しながら費用を抑えやすいため、最近のRAG開発ではTursoを中心に使っています。データ構造が複雑で、複数の条件や資料を組み合わせた照合が多い場合には、Neo4jを選びます。

セキュリティ、導入の手軽さ、検索精度、データ量、運用費用、既存システムとの相性を確認し、実装経験のある技術から要件とご希望に合う構成を選びます。 Python、FastAPI、TypeScript、Laravel、Honoでの開発、Cloudflare・VPS上での構築、Tursoを使ったRAG、Neo4j、Milvus、pgvectorを経験しています。お客様が先に技術を決める必要はありません。

自社の資料や業務ルール、整理した担当者のノウハウを使い、社員が対話で仕事を頼めるAIです。情報収集、照合、書類作成、承認後の登録など、業務ごとに決めた手順を実行します。このサービスでいう社内GPTは、特定のAIモデル名ではなく、自社の業務に合わせたAIの利用環境を指します。

資料を探して答える仕組みを先に作り、比較表や提案書の下書き、社内システムの照会なども同じ対話から進めます。検索と回答だけで足りる場合は、その範囲から始められます。

はい。手軽に始めたい場合は、Cloudflare OSを使い、自社のデータと必要な業務ロジックを追加する構成をおすすめしています。既存の画面やエージェント基盤を活かし、ブラウザから仕事を頼める社内AI・ナレッジシステムを構築します。閉域などの要件がある場合は、Pythonでの個別構築をご提案します。

はい。Pythonで社内AIとナレッジシステムを開発し、Azureなどの閉域環境に構築できます。資料の保管先だけでなく、AIモデルへの接続や認証、外部通信も含めて、社内のネットワーク方針に合わせます。

はい。社員・部署・役職に応じて、参照できる資料やデータを分けられます。既存のログイン・権限管理と連携し、検索する段階で閲覧権限を確認します。見られない資料はAIに渡さない仕組みにするため、回答や引用元から権限外の情報が出ないように制御できます。元の資料の共有設定と、異動・退職時の権限変更の反映方法も合わせて設計します。

はい。「閲覧・検索はできるが更新はできない」「書類の下書きは作れるが送信には承認が必要」といった設定ができます。操作を実行する側で、依頼した社員の権限、操作対象、承認の有無を確認します。誰が何を頼み、誰が承認し、AIが何を実行したかも履歴に残せます。権限はAIへの指示文だけに任せず、システム側で制御します。

利用したい業務と代表的な資料から確認します。資料の所在、内容の重複、更新状況を整理し、最初に使う範囲を一緒に決めます。