一般社団法人おきなわ安心サポートAI・システム開発部まず相談する

中小企業・士業・少数精鋭の組織へ

会社の「ITのコレ、誰にきけばいい？」をなくす。

ITも、AIも、業務改善も。まず私たちに聞いてください。

IT担当を雇うほどじゃない。
でも、ITとAIに詳しい相談相手はほしい。

業務の整理からAI導入、システム開発、社内AI基盤、内製化まで。会社の仕事を理解したうえで、必要な支援だけをお出しします。

まず相談する 支援モデルを見る

何を発注するか決まっていなくても、ご相談いただけます。

自社でできることは

自社で。

難しいところは

一緒に。

専門的な開発は

私たちが担う。
業務と安全性を見て、AIを使わない選択も含めて設計します。

AI・システム開発部の主力サービス

会社専用AIをつくります。

会社の中で使い、会社の情報を知り、仕事を支えるAIへ。

クラウドAIだけでは扱いにくい機密情報や社内情報も含め、業務や安全性に合わせてAI環境を設計します。Local AI、社内ナレッジ、AI Agentを組み合わせ、会社専用のAI環境を構築します。

AI基盤社内知識業務実行

01LOCAL AI
AIを使える基盤

社内ローカルAI基盤構築

会社専用のAIを、自社環境に。

社内PC・ワークステーション・サーバー等にLocal LLMを構築し、機密情報や個人情報を外部クラウドへ極力出さずにAIを活用できる環境をつくります。

扱う情報の種類、必要な性能、運用体制を確認したうえで、モデルと実行環境を選定します。

  • Local LLM導入
  • AI実行環境構築
  • モデル選定・検証
  • 社内ネットワーク利用
  • クラウドAI併用設計
  • セキュリティ・運用設計
社内専用AI環境構築を詳しく見る
02KNOWLEDGE AI / RAG
会社の情報を知る

社内ナレッジAI / RAG構築

社内資料を知っているAIを作る。

マニュアル、規程、過去資料、FAQ、文書などから必要な情報を検索し、その情報を根拠に回答するAI環境を構築します。

質問に応じて、登録された社内資料から関連情報を探し、その内容をもとにAIが回答します。

  • 社内文書検索
  • Knowledge / RAG
  • マニュアル・規程
  • FAQ・過去資料
  • 出典・根拠表示
  • 権限・アクセス制御
社内資料を知っているAIを見る
03AI AGENT
仕事を支援・実行する

ローカルAIエージェント構築

知っているだけでなく、仕事をするAIへ。

メール、ファイル、社内システム、業務ツール等と接続し、人の指示や確認のもとで、検索・整理・作成・登録などの業務を支援するAIエージェントを構築します。

すべてをAIに任せる設計にはしません。実行できる範囲を決め、人の指示・確認・最終判断を残します。

  • メール連携
  • ファイル操作
  • 社内システム連携
  • 情報検索・整理
  • 文書・データ作成
  • 人による確認・承認
ローカルAIとクラウドAIを、業務に合わせて使い分けます。

機密性の高い情報はLocal AI、高度な推論や外部情報が必要な業務はクラウドAIなど、業務・情報・費用・性能に応じて適切な構成を設計します。

クラウドAIとローカルAIの使い分けを詳しく見る

Local AIって、なぜ必要？

そもそも、なんでLocalなの？

会社でAIを使うと、顧客情報・契約書・社内資料など、外部サービスへそのまま送ることに慎重になる情報も出てきます。

Local AIなら、社内PCやワークステーション、サーバーなど、自社で管理する環境でAIを動かす選択肢を持つことができます。

ChatGPTやGeminiじゃダメなの？

いいえ。ChatGPTやGeminiなどのクラウドAIは高性能で、とても便利です。すべてをLocal AIにする必要はありません。

たとえば、

  • 外部情報の調査や高度な推論はクラウドAI
  • 機密性の高い社内情報を扱う業務はLocal AI

というように、業務や情報の性質に応じて使い分けることができます。

わざわざ社内に置く意味ある？

社内資料や業務システムと深く連携したい場合に意味があります。

たとえば、社内マニュアルや規程を検索して回答するRAGや、ファイル・メール・社内システムと連携するAI Agentへ発展させることができます。

単に「AIに質問する」だけではなく、会社の情報を知り、会社の仕事を支えるAIとして活用できるようになります。

Local AIなら情報は絶対に外に出ない？

いいえ。Local AIを使えば自動的に「絶対安全」になるわけではありません。

利用するAIモデル、ネットワーク構成、外部サービスとの接続、ログの保存方法などによって、情報の扱いは変わります。

そのため私たちは、「Local AIだから安全」と考えるのではなく、どの情報を、どこで、どのAIに扱わせるかまで含めて設計することが重要だと考えています。

どんな会社にLocal AIが向いている？

たとえば、次のような会社や業務です。

  • 顧客の個人情報を扱う
  • 契約書や機密文書を扱う
  • 社内マニュアルや規程が多い
  • 社内データをAIに活用したい
  • クラウドAIへ入力できる情報に制限がある
  • 自社専用のAI環境を持ちたい
  • 将来的にRAGやAI Agentへ発展させたい

特に、士業・医療・介護・金融・不動産など、個人情報や機密情報を扱う業務では、Local AIが選択肢のひとつになります。

Localにすることが目的ではありません。

会社ごとに、扱う情報も業務も違います。だからこそ、Local AI / Cloud AI / RAG / AI Agentを、業務に合わせて使い分ける。私たちは、その会社に合ったAI環境を一緒に設計します。

自社でも使えるか相談する

何を導入すればよいか決まっていなくてもご相談いただけます。

ここでご紹介したのは「何を提供するか」です。「どう支援するか」は支援モデル（SELF / WITH / BUILD）をご覧ください。

よくある課題

こんな「少し困った」が、積み重なっていませんか。

AIを導入したけれど、仕事でどう使えばいいか分からない
Excel・メール・転記などの手作業が多い
業務が担当者しか分からず、属人化している
小さなIT改善を相談できる人がいない
顧客情報や社内情報をAIに入れてよいか不安
自分たちでも業務を改善できるようになりたい

SELF / WITH / BUILD

自社でできることは自社で。難しいところは一緒に。専門的なところは私たちが担う。

これは「どう支援するか」を示す支援モデルです。会社の状況に合わせて、3つの支援を組み合わせます。

01
SELF自分たちでやる

まず、自社でできることを増やします。AIや既存ツールを使えば自分たちで改善できることは、できるだけ社内でできるように支援します。

  • AI活用
  • AI Coding
  • ノーコード
  • 学習・教材
  • 安全なAI利用
まずは、自社でできることを増やす。
02
WITH一緒にやる

何から始めればよいか分からない。業務整理や設計が難しい。そんな部分は、一緒に考え、一緒に形にします。

  • 業務整理
  • AI導入設計
  • システム設計
  • 内製化支援
  • 安全設計
難しいところは、一緒に。
03
BUILD私たちが作る

専門的なシステム開発やAI基盤、高度な自動化が必要な場合は、私たちが開発します。

  • 業務システム開発
  • AI Agent
  • 自動化
  • 社内AI基盤
  • 保守・改善
専門的な開発は、私たちが担います。

目指すのは、何でも外注することではありません。自社で改善できる範囲を、少しずつ増やしていくことです。

必要に応じて、作る支援から自走へ

BUILD構築WITH伴走SELF自走

DETAIL

自走までを支える3つの支援モデル

画像は拡大・スクロールして確認できます。スマートフォンではピンチ操作も利用できます。

SELF、WITH、BUILDの提供内容、対象企業、支援の流れをまとめた詳細図

私たちの考え方

AIを売ることが目的ではありません。

AIを使えば、すべて解決するとは考えていません。仕事そのものを見直した方がよければ、まず業務を整理する。既存サービスで十分なら、SaaSを使う。自社で作れるなら、内製化を支援する。専門的な開発が必要なら、私たちが作る。

個人情報や機密情報を扱う場合は、クラウドAIだけでなく、Local LLMや社内AI基盤も含めて検討します。

業務改善SaaSノーコードAI Coding内製化支援受託開発社内AI基盤

必要なところに、必要なITとAIを。それが私たちの考え方です。

1

AIやシステムの前に、仕事そのものを見る

2

提案するだけでなく、システムやAI基盤まで開発できる

3

外注依存ではなく、自社で改善できる体制をつくる

4

個人情報・機密情報と、人の最終判断を踏まえて設計する

なぜ、今なのか

大企業の内製化を、中小企業にも。

これまで、システムを自分たちで作り、改善するには、専門のIT部門や開発チームが必要でした。

しかし、SaaS、ノーコード、生成AI、AI Codingの進化によって、少人数の会社でも自分たちで改善できる範囲が大きく広がっています。

自社でできることは、自社で。難しいところは、一緒に。専門的なところは、私たちが担う。

目指すのは、ITをすべて外注する会社ではありません。AIとITを使って、自分たちで仕事を良くし続けられる会社です。

その変化を、中小企業や少人数の組織でも実現できるよう支援します。

実績・技術発信・教科書

実際に、作って、試して、公開しています。

AIやITは、説明するだけでは分かりません。私たち自身が実務で使い、検証し、その知見を公開しています。

試す作る・使う学べる形にする

目指すのは、すべてを代行する外部業者になることではありません。自社で改善できる範囲を増やしていただくために、AI活用オープン教科書を無料で公開しています。

技術・開発・検証記録も公開しています。

AI業務設計、OCR、Local AI、Knowledge / RAG、AI Coding、公開ツールなどの記録をまとめています。

技術・開発・検証記録をもっと見る（外部サイト ai-business-architecture.pages.dev を新しいタブで開きます）

ご相談の流れ

3つのステップで始められます。

  1. 1話す

    今困っていることを教えてください。

  2. 2整理する

    AI、SaaS、内製化、開発など、何が適切か一緒に考えます。

  3. 3必要なところから始める

    SELF / WITH / BUILDの中から、必要な支援を選んで始めます。

何を発注するか決まっていなくても、無料相談から始められます。

よくある質問

ご相談前の疑問にお答えします。

何を依頼すればよいか決まっていなくても相談できますか？＋

はい。まず現状とお困りごとをお聞きし、業務改善、既存SaaS、内製化、開発のどれが適切か一緒に整理します。

AIを導入するか決めていなくても相談できますか？＋

はい。通常の業務改善や既存SaaSで十分なら、AIを使わない選択を優先します。

小さな会社でも依頼できますか？＋

はい。専任のIT部門を持たない中小企業、士業、少数精鋭の組織を主な対象としています。

既存システムやExcelの改善だけでも相談できますか？＋

はい。手作業や転記の見直しなど、小さな改善から対応します。大きな作り替えを前提にはしません。

個人情報や機密情報を扱う業務でも相談できますか？＋

はい。情報の種類、権限、運用、費用対効果を確認し、クラウドAI、Local LLM、社内AI基盤を含めて設計します。

Local AIの考え方については、「Local AIって、なぜ必要？」もご覧ください。

自社でできるように教えてもらうこともできますか？＋

はい。内製化支援とAI教育は支援の中心です。学習用のAI活用オープン教科書も無料で公開しています。

開発だけを依頼することもできますか？＋

はい。業務システムや社内AI基盤の開発のみでも承ります。内容・規模に応じてお見積りします。

ご相談

何を頼めばいいか分からなくても、大丈夫です。

要件ではなく、「今困っていること」を教えてください。そこから一緒に整理します。

無料相談内容・規模に応じてお見積り無理なAI導入は提案しません

お預かりした内容は、ご相談への回答のみに使用します。
通常2〜3営業日以内にご返信します。