サービス業 / 電話受付が月数百件規模
電話受付が中心のサービス業で、受電から案件管理までをAIでつないだ
受電速報が通話開始から数分→1分前後。録音の取り込み時間を大幅に短縮。AI処理費用は1件あたり数円。
数か月
Services
3つの領域を、ひとつの流れで。
データが整っていなければRAGもAIエージェントも使えず、組織が受け入れなければ定着せず、作らなければ動かない。 RIOTはこの3つを分業せず、同じチームで扱います。
AI Database
AIデータベースコンサルティング
RAGやAIエージェントが読める形に、データを整える。
- 既存DBの棚卸しとAI活用前提の再設計
- ベクトル検索・RAG向けのデータ構造とパイプライン
- データ品質・権限・監査の設計
AI Adoption
AI組織導入
AI導入を、使われ続ける形で設計する。
- 業務の棚卸しと適用領域の選定
- 利用ガイドライン・セキュリティ方針の策定
- 現場定着までの伴走と効果測定
AI Development
AI開発
AI駆動開発で、実務に耐えるシステムを速く作る。
- 社内ナレッジ検索・問い合わせ応答の開発
- AIエージェント・LLMを組み込んだ業務アプリケーション
- 評価・監視を含む運用設計
- 既存システムの認可・認証レビューと修正
AI駆動開発2026.09.11
AI駆動開発とは。普通の開発と何が違い、どこで速くなり、何に気をつけるか
AI駆動開発は、AIにコードを書かせる開発ではなく、設計・実装・検証・文書化の全工程をAIと分担する開発です。速くなるのは「動くものを出すまで」で、遅いままなのは「守られているかの確認」です。実案件の結果から違いを整理します。
AI駆動開発 とは
技術の選び方2026.09.11
RAGとファインチューニングの違い。業務データで「どちらを選ぶか」の判断基準
RAGは検証済みのデータをその都度参照させる方式、ファインチューニングはモデル自体を学習データに寄せる方式です。正確さと更新頻度が要る業務はRAG、多様性が価値の題材にはファインチューニングは逆効果でした。実案件の結果から判断基準を整理します。
RAG ファインチューニング 違い
導入の進め方2026.09.11
AIエージェントに業務を任せる前に決めること。判断だけ任せ、自由記述をさせない設計
AIエージェントに業務を任せるとき、任せるのは「判断」だけにし、集約・変換・検証はプログラムに戻すと誤りを機械的に弾けます。自由記述を許さず、決められた選択肢から選ばせる設計で、条件違反0件を実現した実案件から整理します。
AIエージェント とは
Process
小さく確かめて、広げる。
01
Assess
診断
データと業務を見て、AIが効く場所と効かない場所を分ける。
02
Design
設計
効く場所に絞って、データ構造・運用・評価の設計を書く。
03
Build
実装
小さく作って実データで確かめる。
04
Embed
定着
現場が使い続ける状態まで伴走し、数字で確認する。
Contact
AIを実務で使う話を、
最初の一歩から。
「AI導入は何から手を付けるか」の段階からご相談いただけます。営業・広告のご提案は受け付けていません。