生成AI活用支援 for AWS - NCDC株式会社

生成AIの急速な技術革新に対応するためには、ユーザー企業が自ら開発や運用の主導権を握る「内製化」に取り組むことも欠かせません。これにより迅速な意思決定と開発が可能となり、円滑な導入と活用が実現します。
しかし、生成AIの本格的な業務展開には、回答精度を高めるプロンプト（指示文）の最適化や、社内データを安全にAIと連携させるRAG（検索拡張生成）の構築、ファインチューニングといった技術的要素に加え、セキュリティ対策も欠かせません。さらに、AIエージェントの出現により、今後はより柔軟なデータ連携の仕組みや堅牢な基盤づくりが求められます。
NCDCは、こうした専門性の高い領域を中心に生成AIアプリの内製化に取り組むお客様をサポートし、新たなビジネス価値の創出に貢献しています。

こんなお悩みありませんか？

生成AIを自社サービスに取り入れたい
社内のシステムやストレージ内のデータを安全に生成AIで活用したい
生成AIの導入だけでなく、導入後の運用や内製化まで見据えたい

NCDCの「生成AI活用支援 for AWS」なら解決できます。

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特長・強み

AWS×生成AIの高度な技術力

NCDCはAWSパートナーとして、クラウドネイティブな開発において豊富な実績を有しています。Amazon Bedrockを活用し、複数の基盤モデルから最適なものを選択。社内データと連携するRAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリングによる精度の向上など、AWSの最新技術を駆使した最適なアーキテクチャの提案から実装までをトータルに支援します。

定着させるためのUX/UIデザイン

高性能な生成AIアプリを作っても、使い勝手が悪ければ現場には定着しません。NCDCはデザイナーをプロジェクトにアサインし、ユーザーの利用文脈に合わせたUI設計を行います。チャット画面の使いやすさはもちろん、ユーザーが適切なプロンプトを入力しやすい導線設計など、UX（ユーザー体験）を重視した「使われるAI」開発を実現します。

構想から内製化まで一気通貫支援

「生成AIが何に使えるか分からない」という段階のアイデア創出支援から、PoC（概念実証）による素早い検証、本番開発、そして最終的な内製化までを一元的に支援します。特にお客様と共にサービス開発を行う共創型の支援では、技術やノウハウをOJT形式で移管し、自走できる組織づくりに貢献します。

サービス内容と事例

お客様のフェーズに合わせて、PoC（概念実証）から本番導入、内製化までNCDC側で最適な計画を立案し、柔軟にご提案します。
AWSの生成AIサービスAmazon Bedrockの活用支援を中心に下記のような事例がありますが、企業によってニーズは異なるため、お客様ごとに柔軟なご支援体制をご用意します。

生成AI導入コンサルティング・PoC（概念実証）

業務課題のヒアリングに基づき、生成AIの適用領域を特定します。Amazon Bedrock等を用いたプロトタイプを短期間で構築し、実際の社内データを用いて回答精度や業務効率化の効果（ROI）を検証。本格導入前のリスクを最小化します。
また、さまざまなユースケースに応じてリファレンスアーキテクチャを用意することで、開発生産性を最大化する支援も可能です。

Amazon Bedrockの活用・内製化支援

RAG（検索拡張生成）の効率的な構築や高精度化、AIエージェントの作成を容易にするAWSの生成AIサービスAmazon Bedrockの実践的なノウハウを伝授。あわせて次世代のデファクトスタンダードとなる先進技術の習得を支援することで、変化に強いDX人材の育成に寄与します。

AI利用のガバナンス構築支援

生成AIの業務利用に欠かせないデータ利用やセキュリティなどに関するガイドライン策定や、開発されたアプリケーションの管理・メンテナンスのルール整備など、企業内のAI CoE（Center of Excellence：AI導入・活用を推進する社内横断の専門組織）といえる機能をサポートします。

サービス提供例

大手電機メーカーのRAG（検索拡張生成）アプリ開発と内製化支援

ソフトウェア開発の生産性向上のため、大量の社内ドキュメントを検索・回答する生成AI（RAG：検索拡張生成）アプリを開発。Amazon Bedrockを活用し、迅速な構築を実現しました。また、開発プロセスにおいてお客様エンジニアへの技術移管（内製化支援）も並行して実施しました。

課題

ソフトウェア設計における社内の参考情報検索に時間がかかる
汎用AIでは社内ドキュメントを踏まえた精度の高い回答ができない
AIの導入だけなく、AI活用のための人材を社内で育成したい

支援内容

Amazon Bedrockを用いたRAG（検索拡張生成）構築
RAG（検索拡張生成）の精度改善と、その手法の技術移管

効果

社内情報を用いた高い回答精度を誇る生成AIの実現
セキュアな生成AI利用環境の構築
社内エンジニアのAWS開発スキルや、生成AIサービスに関する知見の習得

事例紹介

生産性向上に貢献する生成AIアプリ開発と、内製化人財育成の両立

三菱電機株式会社様

支援までのプロセス

お問い合わせ

まずは気軽にご相談を。生成AIに関する課題であれば、何でもお気軽にご相談ください。具体的な要件が未定の段階でも問題ありません。

ヒアリング

生成AIの知見が豊富なコンサルタントやエンジニアが同席する会議を設定し、生成AI活用の現状や今後の目標などを詳しく伺います。初回会議の多くはオンラインで行います。当社は遠方のお客様ともプロジェクトを成功させた実績が多数ありますので、場所を問わず柔軟な対応が可能です。

ご提案・お見積もり

伺った内容に基づき、NCDCの知見を活かした最適な実施プランとお見積もりを作成します。ご提案までのステップは「すべて無料」です。

ご検討・最終調整

提案内容を貴社内でご検討いただき、スコープや実施時期の細かな調整を行います。不明点や不安な要素があれば何度でもご説明します。納得いくまで議論を重ね、貴社の課題解決に向けた具体的なプロジェクトのイメージを共有します。

ご契約

提案内容に最終合意いただけましたら、契約手続きへと進みます。プロジェクトの性質に応じた最適な契約形態をご提案可能です。契約締結後は、キックオフから実行支援まで速やかにサポートを開始します。

料金表

要お問い合わせ

詳細ヒアリング後にお見積もり

本サービスでは、お客様のビジネス課題に合わせたオーダーメイドのソリューションを提供しているため、一律の料金表はございません。ヒアリング内容をもとに、最適な進め方（スコープ、期間、体制）を設計し、お見積もりをご提示します。

※価格はすべて税抜き表示です。

よくあるご質問

Q生成AIを扱える人材を自社で育てるには、どのくらいの期間が必要ですか？

生成AI活用支援は、期間や支援内容があらかじめ決められた定型サービスではないので、ご要望に応じてその都度提案いたします。
目安としては半年間、1年間などの目標期間を定めてチームの立ち上げやスキルトランスファーを行い、お客様の内製チームが独力でサービス、プロダクト開発できる状態になることを目指すケースが多いです。
また、お客様側で組織やメンバーの変更があれば、それに応じた支援内容の調整も必要になります。

Q生成AIの回答精度はどの程度期待できますか？

精度は元データの質やプロンプト設計に大きく依存します。NCDCでは、単に生成AIを導入するだけではなく、元データの整備アドバイスや、回答精度を高めるためのプロンプトエンジニアリング、検索ロジックのチューニング（ハイブリッド検索やリランキング等）まで踏み込んで支援し、実務で使えるレベルを目指します。

QAWSの生成AIに社内の機密データが学習されませんか？

学習されませんのでご安心ください。AWSの生成AIサービス（Amazon Bedrock等）は、デフォルトでお客様のデータを基盤モデルの学習に使用しない仕様となっています。また、厳格なアクセス制御を組み合わせることで、エンタープライズレベルのセキュリティを担保した環境を構築します。

QAWSが提供する生成AIサービスにはどのようなものがありますか？

AWSは生成AIの進化に合わせ、関連サービスを迅速にアップデートし続けています。
中でも、強固なセキュリティとプライバシー保護が求められる企業向けには、Amazon BedrockやAmazon SageMaker AI、Amazon Q といった開発・拡張ツールが提供されています。
これらのサービスを活用することで、企業はセキュアな環境を保ちながら生成AIをビジネスに効果的に導入できます。