AI業務アプリ開発・システム連携支援

このような課題でお困りではありませんか？

AIハブアプリとは

リベレーターズが解決できる課題

共通の画面、会社に残す記録、人が判断する工程まで、一つの仕組みとして設計します。今の業務とシステムを確認し、必要な部分からつくります。

上記は業務と支援内容の説明例です。実現方法は、利用環境・契約・権限・接続先の仕様を確認して決めます。

参考: kintoneのデータ取得（2026年10月16日確認）

人の判断が、次のAI活用を支える仕組み

AIの候補をそのまま反映せず、人の確認とアプリ側の検証を通します。処理した結果まで記録し、次の仕事に使える情報へ戻します。

確認画面と、実行できる権限を分けて設計する

AIに広い本番更新権限を渡さず、アプリ側で許可された操作・入力形式・承認済みの内容を確認します。承認後に内容が変われば再確認し、権限外や未承認の操作は実行しない構成にします。

送信や取込が失敗した場合に、同じ処理を重複実行しない方法、確認する担当、停止・差し戻し・復旧の手順も設計します。仕組みを置くだけで誤りがなくなるとは考えず、例外を含むテストで確かめます。

蓄積したデータを、使える会社の資産にする

正しい情報を参照する

商品情報・社内ルール・過去の対応に、出典・更新日・有効性・閲覧権限を持たせます。誤った候補や古い情報を、正しい実績として再利用しないようにします。

修正と判断を改善へ戻す

よくある作業を固定のサンプルにし、回答の正しさ、確認・修正の時間、例外対応、利用費用を比較します。記録を増やすだけでなく、参照先と依頼・確認手順を見直します。

会社で管理・引継ぎできる

保存先、保持期間、データを取り出す形式、更新担当、バックアップを決めます。仕事の操作と一緒に記録し、入力の負担を抑える画面を設計します。

ここでいう成長は、過去の記録を参照し、評価と改善を重ねて自社の業務へ合わせることです。データが貯まるだけでAIモデルが自動学習するわけではありません。モデル自体の追加学習が必要な場合は、利用条件・権利・評価を含む別工程として検討します。

既存サービスで足りるか、専用アプリが必要か

新しいアプリを作ること自体を目的にせず、業務に組み込む範囲・残したい記録・実行の制御から選びます。以下は導入方式の比較です。

製品の選定や、取り組む業務を決める段階ならAI導入支援へ。AIサービスごとの比較は生成AIの比較・選定で扱います。

既存の入力とデータを、活かせる範囲からつなぐ

Excel・EC・kintone・Salesforce・基幹などの入出力を調べ、データの正本、更新頻度、AIへ渡せる項目を決めます。APIが使えない場合もCSV等を検討し、すべての接続先を同じ方式で扱えるとは仮定しません。

売上・利益などの判断に使う情報は、主力事業の経営データ分析基盤へつなげます。特定のシステム接続はMCP開発、導入後の定着はAI運用・定着支援と組み合わせられます。

1つの業務から開発し、使いながら広げる

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   仕事とデータを確認する

   現場の手順・資料・システム、残したい判断、確認と実行の担当を整理します。

   成果物業務の流れ、データ・接続先一覧、対象範囲と評価条件

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   候補作成と確認画面を試す

   サンプルで出力と修正の負担を確かめ、既存機能を使う部分と開発する部分を決めます。

   成果物試作、評価結果、画面・連携・権限の設計と見積もり

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   承認・実行・記録を実装する

   AIの候補から業務反映までをつなぎ、入力ミス・権限不足・連携失敗を含めて検証します。

   成果物実装、受入テスト結果、公開・停止・復旧の手順

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   利用を始め、改善を続ける

   担当者に操作と確認方法を共有。記録の品質・利用状況・修正負担を見て対象を見直します。

   成果物操作・引継ぎ資料、運用分担、評価と改善の記録

開発にはClaude Code等も活用しますが、アプリの設計・レビュー・業務確認は担当者が行います。開発ツールの導入はClaude Code導入・開発支援をご覧ください。

費用は、画面・連携・運用の範囲から見積もります

相談時は、繰り返している仕事、使っているExcelやシステム、確認する人、希望する時期を分かる範囲でお知らせください。機密資料を最初から送付する必要はありません。