デモで終わらせない。
検証からはじめるAIアプリ開発。
生成AI・画像認識・音声認識を組み込んだアプリの企画から、精度検証・実装・運用まで。
自社でもAIアプリを開発・運用しているチームが担当します。
取引実績：株式会社KDDI, TOPPAN株式会社, 江崎グリコ株式会社, 株式会社サイバーエージェントなど多数
こんなお悩みでご相談が増えています
AIで何ができるか
整理できていない
- 「AIを使え」と言われたが用途が定まらない。
- 競合が使い始めて焦っているが方針が決まらない。
精度が出るか
読めない
- 実際のデータで使いものになるか判断できない。
- 作ってみたが精度が安定せず本番に出せない。
費用と期間の
目安がわからない
- 見積もりの幅が大きすぎて予算が立てられない。
- どこまで作れば投資判断ができるのか不明瞭。
予期せぬ出力が
怖い
- 不適切な出力が出たときの責任が読めない。
- 社内データを渡してよいのか判断がつかない。
＼その悩み、AIアプリを自社で運用している私たちが解決します／
「精度が出るか」を先に確かめてから作ります
AIアプリで失敗が起きるのは、精度の不確実性を抱えたまま本開発に入ってしまうときです。
ペンタゴンは検証してから作る順番を徹底します。
用途を4つに
分けて整理する
コンテンツ生成・音声認識・言語処理・画像認識のどれに当たるかで、難易度も費用も変わります。まず用途を特定します。
実データで
精度を先に検証
本開発の前に、実際のデータでAIの出力精度を確認します。ここで見切りをつけられれば、投資の傷は浅く済みます。
精度が出ない前提で
UIを設計する
AIは100点になりません。ユーザーが修正・確認できる導線を用意し、外れたときに破綻しない設計にします。
作らない選択肢も
提示する
既製のAPIやDifyなどで足りる領域は、無理に作りません。自前実装は本当に必要な部分だけに絞ります。
AIで何ができるか、から相談できます！
無料相談を申し込むAIアプリの費用は「機能の種類」で決まります
同じ「AI搭載」でも、何をさせるかで開発難易度は大きく変わります。
見積もりを読むときは、次の観点で内訳を確認してください。
| 費用を左右する観点 | 安くなる側 | 高くなる側 |
|---|---|---|
| AI機能の種類 | 言語処理 | 音声認識・生成 → 画像認識・生成 |
| 認識か、生成か | 既存データを分析・認識する | 新しいコンテンツを生成する |
| モデルの調達 | 既存のAPI・既製モデルを使う | 独自モデルを一から学習させる |
| 処理のタイミング | バッチ・非同期で処理できる | リアルタイム推論が必要 |
| 扱うデータ | 一般的な業務データ | 医療・金融など機密性が高いデータ |
※ 画像処理は大量の学習データと高度なモデルが必要になるため、特に費用が上振れしやすい領域です。
※ どの観点が自社の要件に効いているかは、要件をお聞かせいただければ個別にご説明します。
AIの精度は「入力を制御して」安定させました
撮影した写真・録音データからAIが文字起こしする学習アプリ
音を起点に英語を覚えるアプリで、小学生〜高校生、教師まで英語学習の場面で利用されています。撮影した写真から英文をAIが文字起こしする機能と、録音データから文字起こしする機能を搭載し、AIの出力精度を検証しながら開発を進めました。
このアプリで最も苦労したのは、AIによる文字起こしの精度を安定させることでした。撮影した写真に不要な文字が含まれているとAIが誤って文字起こしをしてしまうため、モデル側をいじるのではなく、トリミング機能と塗り潰し機能を実装して不要な文字データを取り除けるようにしました。入力を制御することで、AIの出力を安定させています。
この制作実績を見る →AI関連の制作実績
受託開発だけでなく、自社アプリでもAIを使っています。
実際に運用しているからこそ、精度と運用コストの現実的な線引きをお伝えできます。
ペンタゴンが選ばれる理由
自社でもAIアプリを開発し、運用しています。
AIで学習教材を自動生成する学習支援アプリ、AIが相性・性格を分析する診断サービスを自社で開発・運用しています。作って終わりではなく運用まで持っているため、精度・レスポンス・APIコストが実際どう効いてくるかを、経験から具体的にお話しできます。
精度が出ないときの「逃げ道」まで設計します。
AIの出力は必ずぶれます。Onkiでは、モデルを追い込むのではなくトリミング・塗り潰しで入力側を制御して精度を安定させました。モデル・UI・運用のどこで吸収するのが最も安いかを、実装前に検討します。
UI/UXデザイナーが企画から入ります。
AIアプリの体験は「外したときにどう見せるか」で決まります。確信度の伝え方、修正のさせ方、待ち時間の見せ方まで、UI/UXを強みとするデザイナーが企画段階から設計します。
小さく検証してから、本開発に進めます。
AIは実データを通すまで精度が読めません。PoC・MVPで検証してから本開発に進む進め方に対応しているため、「精度が出ないまま数千万円を投じてしまう」事態を避けられます。
「AIで何ができるか」の整理からご相談いただけます。
AIアプリ開発の進め方
精度の検証を前倒しし、投資判断ができる状態を早くつくることを重視しています。
ヒアリング・用途の特定
AIに何をさせたいかを、生成・音声・言語・画像のどれに当たるか整理します。
企画・体験設計
AIが外れたときの挙動まで含めて、ユーザー体験と画面を設計します。
精度検証（PoC）
実データでAIの出力精度を確認し、実現可能性と方式を見極めます。
要件定義・設計
検証結果をふまえ、機能とシステム構成、AIモデルの調達方針を決めます。
開発・チューニング
実装しながら精度と速度を調整し、入力・UI・運用のどこで吸収するか決めます。
テスト・リリース・運用
想定外の出力への対策を確認し、リリース後も精度と利用状況を見ながら改善します。
「AIで何ができるか」の整理から
お手伝いします
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費用と期間の目安
実装するAI機能の種類と複雑さによって変動します。
以下は規模別の一般的な目安です。
| 規模 | アプリの例 | 開発期間 | 開発費用 |
|---|---|---|---|
| 小規模 （基本的なAI機能） |
簡単な画像認識機能を持つアプリ／基本的なチャットボット | 2〜4ヶ月 | 300~500万円 |
| 中規模 （複数のAI機能を統合） |
高度な自然言語処理を用いた顧客サポートアプリ／予測分析機能を持つツール | 4〜8ヶ月 | 500~2,000万円 |
| 大規模 （複雑なAIシステム） |
多言語対応の高度な音声認識・翻訳アプリ／大規模データの予測モデル | 8ヶ月以上 | 2,000万円〜 |
※ 上記はあくまで目安です。具体的な機能要件、デザインの複雑さ、統合が必要な既存システムの有無などによって変動します。
※ AIモデルの学習や最適化に想定以上の時間がかかることもあるため、計画には余裕を見ておくことをおすすめします。
※ まず小さく試したい場合はPoC・MVP開発から始める進め方もご提案できます。
よくある質問
AI搭載アプリの開発に関するご質問にお答えします。その他のご不明点もお気軽にお問い合わせください。
AIで何ができるか決まっていない段階でも相談できますか?
はい。「AIを使いたいが用途が決まっていない」という段階のご相談が多くあります。実現したいことを伺ったうえで、コンテンツ生成・音声認識・言語処理・画像認識のどれに当たるかを整理し、費用対効果が見込める用途をご提案します。
AIの精度が出るか不安です。先に確かめられますか?
可能です。本開発の前に実データで出力精度を検証する進め方をご提案しています。精度が要件を満たさないと分かった場合も、その時点で判断できるため、投資の傷を浅くできます。
AIモデルは独自に開発する必要がありますか?
多くの場合は必要ありません。既存のAPIや既製モデルで要件を満たせるかをまず確認します。独自モデルを一から学習させる場合はデータ収集・前処理・学習・評価に大きなコストがかかるため、本当に必要な場合に限ってご提案します。
予期せぬ出力が出るリスクはどう抑えますか?
入力の制御、出力のフィルタリング、ユーザーが確認・修正できるUI、この3層で抑えます。過去には、写真内の不要な文字がAIの誤認識を招いたケースで、トリミング・塗り潰し機能を実装して入力側を制御し精度を安定させました。
社内データや機密性の高いデータを扱えますか?
要件に応じて対応します。ただし医療・金融など機密性の高いデータを扱う場合は、厳格なセキュリティ対策とコンプライアンス対応が必要となり、費用と期間が上振れします。要件の段階でご相談ください。
依頼する前に、費用や開発手順を詳しく知りたいです。
費用・期間の内訳、開発手順、AIの用途4分類、セキュリティ上の注意点を解説した記事をご用意しています。プロが解説する「AIアプリ開発方法」目安は300〜500万円からをご覧ください。
AI搭載アプリのご相談は
まずはお気軽にお問い合わせください
アプリ制作に特化した弊社コンサルタントがご提案します。
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