01
人手が足りない
問い合わせ対応やデータ入力など、人がやらなくてもよい作業に時間を取られている。
AI Agent / LLM / Automation
AI・システム開発 Movie
MP4 SLOT
/video/ai/jp-towa-ai-cm-001.mp4
サービス
AI・システム開発 その業務の「困った」を、仕組みから変える。
人手不足、繰り返し作業、情報の分散、属人化、使いづらいシステム。東和AIは課題を理解したうえで、AI開発、AI Agent、RAG、LLM、クラウドAIを組み合わせ、実際の業務で使える仕組みを設計・開発します。
AI Agent・LLM・RAG・API・AWS / Azure など、課題に合う技術を最適に組み合わせます。
YOUR CHALLENGES
こんなお悩み、ありませんか？
システムやAIの話をする前に、まずは毎日の業務で何が負担になっているのかを整理します。
02
同じ作業を何度も繰り返している
Excelへの入力、転記、集計、メール作成など、毎日同じ手作業が発生している。
Generative AI / Workflow / API
03
情報がバラバラになっている
Excel、メール、紙、共有フォルダなどに情報が分散し、探すだけで時間がかかる。
RAG / Embeddings / Vector DB
04
業務が特定の人に依存している
「この仕事は○○さんしか分からない」状態で、引き継ぎや教育が難しい。
Knowledge AI / RAG / LLM
05
今のシステムが使いづらい
古いシステムや複数ツールの併用で、二重入力や余計な確認作業が増えている。
API / Database / AWS / Azure
06
AIを使いたいが、何から始めるか分からない
生成AIには興味があるものの、自社のどの業務に使えば効果が出るのか分からない。
PoC / AWS Bedrock / Azure OpenAI / OpenAI API
FROM PAIN TO IMPROVEMENT
その課題、こう変えられます。
AIとシステム技術を業務に合わせて実装し、手間を減らし、情報を使いやすくし、人が本来やるべき仕事に集中できる状態をつくります。
01
問い合わせ対応
BEFORE
担当者が毎日、同じ質問に一件ずつ回答している。
AFTER
よくある質問は仕組みで一次対応し、必要な案件だけ人へつなぐ。
対応時間を減らし、本来の業務に集中。
AI Agent / RAG / LLM / Tool Use
02
社内情報の検索
BEFORE
マニュアルや資料が複数の場所にあり、探すだけで時間がかかる。
AFTER
必要な情報をまとめ、社員が質問すればすぐに探せる状態にする。
「探す時間」を減らし、判断を速く。
RAG / Embeddings / Vector DB / LLM
03
入力・集計作業
BEFORE
メールやExcelを見ながら、別のシステムへ手入力している。
AFTER
内容を読み取り、必要な項目を整理して登録・集計までつなげる。
作業時間と入力ミスを同時に削減。
Generative AI / OCR / API / Workflow
04
顧客・案件管理
BEFORE
顧客情報や対応履歴がExcel・メール・個人管理に分散している。
AFTER
必要な情報を一元化し、誰でも状況を確認できるようにする。
属人化を減らし、対応漏れを防止。
AI Assist / CRM / API / Database
HOW WE HELP
東和AIがお手伝いできること
業務課題を起点に、AI Agent、RAG、LLM、生成AI、Vector DB、API、AWS / Azure などを必要な範囲で組み合わせ、実務で使える形まで開発します。
01
問い合わせ対応を楽にする
社内・社外からのよくある質問を整理し、一次対応を仕組み化。必要な内容だけ担当者へつなぎます。
AI Agent / RAG / LLM / Tool Use
02
必要な情報をすぐ探せるようにする
マニュアル、規程、商品資料、FAQなどをまとめ、自然な質問から必要な情報へたどり着けるようにします。
RAG / Embeddings / Vector DB / LLM
03
繰り返し業務を減らす
入力、転記、分類、集計、文書作成など、毎日の定型作業を見直し、自動化できる部分を仕組みに置き換えます。
Generative AI / OCR / Workflow / API
04
業務に合う管理システムを作る
顧客、案件、予約、問い合わせ、商品、会員など、会社独自の業務に合わせた管理システムを設計・開発します。
Web System / Database / AWS / Azure
05
今あるシステムを活かして改善する
すべてを作り直すのではなく、既存システムやSaaSを活かしながら、必要な部分だけ連携・改修します。
REST API / Webhook / OAuth / SaaS
06
AI導入の最初の一歩を整理する
何ができるか分からない段階から、業務を整理し、効果が見込めるテーマを選び、小さく確認してから本開発へ進めます。
PoC / Prototype / AWS Bedrock / Azure OpenAI / OpenAI API
BUSINESS FIRST
AI技術を、現場で使える 仕組みへ。
東和AIは、AI Agent、RAG、LLM、生成AIを、Web・API・データベースやAWS / Azureのクラウド基盤と組み合わせ、実際の業務で動くシステムとして実装します。
LLM、Vector DB、Embeddings、Function Calling / Tool Use、MCP、OCR・マルチモーダル、AWS Bedrock、Amazon SageMaker、Azure OpenAI、OpenAI APIなども、用途に応じて選定します。
01
課題から考える
業務課題を整理し、AIを使うべき範囲とシステム化すべき範囲を技術的に設計します。
AI Architecture / LLM / Agent Design
02
必要なところだけ変える
使える既存システムは残し、APIやクラウド連携で効果の大きい部分から改善します。
API Integration / AWS / Azure / SaaS
03
実際に使えるところまで作る
デモで終わらせず、AI AgentやRAGを画面・データ・権限・運用まで含めて現場で使える形にします。
AI Agent / RAG / Monitoring / Security
HOW WE WORK
まず課題を整理し、小さく確かめてから作ります。
最初から大きな開発を前提にせず、目的と優先順位を合わせながら、必要な範囲から進めます。
01
課題を聞く
現在の業務、困っていること、時間がかかっている作業を整理します。
AI Use Case / Requirements
02
優先順位を決める
効果、実現性、費用に加え、セキュリティやLLM利用コストも見ながら優先順位を決めます。
Feasibility / Security / LLM Cost
03
小さく確認する
必要に応じてPoCやプロトタイプで、LLM精度やRAG検索品質、使い方と効果を早めに確認します。
PoC / Prototype / LLM Evaluation / RAG
04
設計・開発する
実際の業務フローに合わせて、AI Agent、RAG、API、画面、データ、権限、クラウド構成まで設計・開発します。
AI Agent / RAG / API / AWS / Azure
05
使いながら改善する
導入後の利用状況を見ながら、プロンプト、RAG、モデル選定、機能や運用を継続的に改善します。
Monitoring / Prompt Tuning / RAG Tuning
WHY TOWA AI
確かなAI・システム技術で、業務の変化まで。
業務起点で考える
業務課題を起点に、AI Agent、LLM、RAGなどをどこへ適用するかを設計します。
AI Consulting / Architecture / LLM
AIとシステムを一体で作る
AI AgentやLLMだけでなく、Web、データベース、API、管理画面まで一体で開発し、業務で使える形にします。
AI Agent / LLM / RAG / Web / DB / API
既存資産を活かす
既存システムやSaaSを活かし、AWS / Azure上のAIやAPI連携を追加しながら改善します。
AWS Bedrock / SageMaker / Azure OpenAI / API
導入後も改善する
公開後もLLM精度、RAG検索品質、ログ、コストを確認しながら継続的に改善します。
Evaluation / Observability / MLOps / Cost
FAQ
よくあるご質問
Q01 何を作るか決まっていなくても相談できますか？
A
はい。むしろ、最初から仕様が決まっていないケースが多くあります。「この作業を減らしたい」「今の管理方法を変えたい」という段階から、課題と優先順位を一緒に整理します。
Q02 AIを使うべきか分からないのですが大丈夫ですか？
A
問題ありません。AIが向いている部分と、通常のシステム化の方が良い部分を分けて考えます。無理にAIを使う前提では提案しません。
Q03 既存システムを残したまま改善できますか？
A
はい。API連携やデータ連携、部分改修などを使い、既存システムを活かした改善も可能です。すべてを作り直す必要があるとは考えていません。
Q04 小さく試してから本開発へ進めますか？
A
可能です。PoCやプロトタイプで使い方や効果を確認し、必要性が見えた段階で本開発へ進む方法にも対応します。
Q05 開発後の保守や改善も依頼できますか？
A
はい。運用状況に合わせた機能改善、AI回答の調整、連携先の追加など、導入後の継続改善にも対応します。
Q06 社内データを使う場合のセキュリティは相談できますか？
A
はい。扱うデータ、アクセス権限、外部AIへの送信範囲、ログ管理などを確認し、用途に合わせた構成を検討します。
START WITH THE PROBLEM
「こんなこと、仕組みで解決できる？」 からご相談ください。
課題がまだ整理されていなくても構いません。AI開発、AI Agent、RAG、LLM、AWS上のAI開発など、技術選定も含めて「何をどう作るべきか」から一緒に整理します。
