業界別プロジェクト例

規制が厳しくデータ量の多い業界や、書類中心の業務に注力しています。案件タイプ別にご紹介します。

注力分野

取り組んでいる業界と技術

各分野について、よくある背景と、最初から設計に組み込む品質(セキュリティ、追跡可能性、信頼性)をまとめています。

医療・ヘルスケアシステム

患者データが機微で、業務が分断されがちなクリニック、病院、医療機器チーム向けのソフトウェア。

ヘルスケア個人情報保護HL7 FHIR

よくある背景

患者・診療データが複数のシステムに分散

紙の書式、紹介状、検査報告書の電子化が必要

厳格なプライバシー要件と明確な監査証跡の必要性

設計上の考え方

ロールベースのアクセス制御、暗号化、詳細なアクセスログ

標準的なインターフェースによる既存システムとの連携

医療書類の電子化と、重要項目の人による確認

データ最小化と明確な保存ルール

銀行・金融サービス

正確さと追跡可能性が最優先となる、銀行、貸金業、フィンテック向けのバックオフィス・顧客向けシステム。

フィンテック本人確認突合

よくある背景

本人確認書類の目視チェックと口座開設書類の手作業

システム間で食い違うデータの突合

厳しい期限の中での手作業によるレポート作成

設計上の考え方

確認キュー付きの本人確認書類の自動取り込み

例外処理を備えた取引突合

改ざん防止の監査ログと承認ワークフロー

ダッシュボードと定期レポート

保険・保険金請求処理

人が判断する前に書類を読み取り、分類し、振り分けることで、請求や引受を迅速化するツール。

インステック保険金請求ドキュメントAI

よくある背景

写真、PDF、手書き書類で届く請求

遅い一次仕分けとばらつきのある振り分け

不足情報の確認を繰り返す手作業

設計上の考え方

書類の自動分類とフィールド抽出

記入漏れのチェックと、不足項目の明確な依頼

人の判断を置き換えず支えるリスク・異常検知

すべての判断に対する完全な案件履歴

OCR・ドキュメントAI

スキャン、写真、PDFを、日本語、手書き、表を含め、信頼できる構造化データに変換します。

OCRドキュメントAI日本語

よくある背景

漢字、かな、英数字が混在し、汎用ツールでは誤認識

社印、手書き、表、低品質なスキャン

後続システムの厳格な形式への適合

設計上の考え方

OCR、レイアウト解析、LLM支援による解析の組み合わせ

信頼度スコアリングと、不確実な結果の人による確認

データベース、ERP、会計システムへの構造化出力

実際の書類での継続的な精度測定

企業向けAI・ナレッジアシスタント

自社の文書と業務で実用的に動くAI。データとコストを自社で管理できます。

LLMRAGプライベート環境

よくある背景

マニュアル、契約書、社内Wikiに分散した知識

手作業で対応している繰り返しの問い合わせ

機密データを外部サービスに送ることへの懸念

設計上の考え方

出典を示す検索連動型アシスタント

プライベート環境やオンプレミスでの運用の選択肢

ガードレール、評価、機微な回答に対する人の確認

利用状況の追跡とコスト上限

物流・製造

厳しいスケジュールで動くサプライチェーンや生産ラインのためのデータ活用と自動化。

IoTデータ需要予測画像認識

よくある背景

出荷、在庫、生産データが別々のシステムに存在

スプレッドシートと経験に頼った予測

目視による検査や書類チェック

設計上の考え方

統合データパイプラインとリアルタイムの運用ダッシュボード

需要・在庫の予測

人が最終確認する画像認識による検査支援

遅延や異常のアラート

ドキュメント変換プラットフォーム(自社運用)

自社プロダクト — 私たち自身が開発・運用する、多形式対応のファイル変換サービス。

GoPythonキュー処理

よくある背景

アップロードとジョブ管理を担当するGo製API

専用の変換ライブラリを使うPythonワーカー

リソース制限と一時ファイルの自動削除

設計上の考え方

負荷時でも予測可能な性能

ジョブ間の分離

控えめなインフラでの低い運用コスト

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