LIVE DEMOS

まずは 3つのデモ に触れてみてください

すべて実動するAIエージェントシステムの構築例です。検証用のプロトタイプから本番システムまで、最短2週間で構築可能です。

デモは登録不要で試せます。御社業務や御社クライアント様に合わせたカスタマイズやオリジナルのエージェント構築のご相談もお気軽にどうぞ。

WHY CUSTOM AI AGENT

汎用チャットAIで組織が抱える本当の課題

1

品質が人によってバラバラ

PROMPT「先月の売上、分析しておいて」
社員A の結果
前年比 +18%
新規が牽引
西日本が好調
社員B の結果
売上は伸びていると思います👍
(以上)

同じツールでも、出てくる品質は人次第

2

社内データに繋がらない

自社の解約率の推移を教えて
AI
一般的に SaaS の解約率は月 3〜5% 程度とされています。業界やフェーズにより変動します…
⚠ 御社の実データは参照していません

自社の数字は、何も知らないまま

3

出典もガードレールもない

AI
その補助金の上限は 2,000万円 です。来月締切なのでお急ぎを。
出典なし金額・締切の検証不可
ハルシネーションでも、それらしく断定してくる

根拠が追えず、そのまま業務には出せない

AIエージェントの解
業務フローに統合された専用エージェントで、組織全体の品質を均す。
業務ごとに最適化されたプロンプト・ワークフローをシステムに埋め込む
社内ナレッジ・業務データに接続し、自社固有の回答ができる
Human-in-the-loop と出典明示で、誰が使っても同じ品質に
「使える人だけ」から「全員が同じ土俵」へ。属人性の壁を解消する
THE REAL VALUE

AIのポテンシャルを活かすには、“誰が使っても同じ質のアウトプットを出せる仕組み” が必要です。

COMPARISON

汎用チャットAI と カスタムエージェント、何がどう違うか

汎用チャットAI誰でも気軽に使える反面、業務特化は不向き
カスタムAIエージェント業務に最適化、全員が同じ品質で使える
業務データへのアクセス一般知識のみで回答自社DB・ナレッジに接続
品質の均一性使う人によって大きく変わる全員が同じ品質で使える
ハルシネーション対策利用者の自己責任ガードレール + 出典明示を組み込み
業務フローへの統合別タブで開いて使う運用既存システム / Slack / CRM に埋め込み
全社展開のしやすさ個別習熟が必要、属人化プロンプトを内包、開けば即利用
出典・監査可能性ブラックボックス全回答に出典 + 実行ログを保持
WHY BeyonZ

“作れる” の先にある、伴走力で選ばれる

単にシステムを作るだけではありません。既存の業務フローを理解し、シームレスに組み込むところまで伴走します。

01

現場業務に深く入り込む

AI 単体で完結させるのではなく、業務全体のフローと制約条件を理解したうえで、最適な切り口を提案します。

ヒアリング
課題整理
要件定義
ヒアリング設計から要件定義まで一貫して伴走
DEEP UNDERSTANDING
02

既存システムへの自然な統合

Slack / Notion / CRM など既存ツールに埋め込み、別タブを開かなくても業務フロー内で完結する設計を行います。

Agent
SlackNotionCRM
OAuth2・REST API 連携の実装実績多数
SEAMLESS INTEGRATION
03

PoC で終わらせない引き渡し

PoC 完成後の本番運用を見据えたコード品質・ドキュメント・運用設計までスコープに含めて提供します。

TypeScript strictテストCI/CD
TypeScript strict / テスト / CI/CD 標準対応
PRODUCTION READY
BeyonZ を選ぶ決定的な理由

「動くデモ」を作れる会社は多い。でも、〈業務に馴染んで、組織に広がる〉AIエージェントを提供できる会社は、まだ多くありません。

TECH STACK

コードファーストの裏付け

案件特性で最適なフレームワーク・モデルを選び、ノーコードで届かない要件まで実装します。

FRAMEWORKS
  • Next.js / React
  • FastAPI / Python
  • LangGraph
  • Mastra
  • Dify
LLMS
  • Anthropic Claude
  • OpenAI GPT
  • Google Gemini
  • ※ 案件特性で選択
INFRA
  • Supabase (Auth / DB / pgvector)
  • Vercel / Render
  • Cloudflare Pages
  • ※ AWS / GCP 等のクライアント環境にも対応
QUALITY
  • pgvector RAG
  • OAuth2 (Slack / Notion)
  • Human-in-the-loop
  • SSE streaming / TS strict
POC PROCESS

PoC 導入フロー

50万円〜 / 最短2週間 で動作するプロトタイプをお届けします
構成による目安: RAGチャット・提案エージェント系 2〜4週間 / 自律データ分析系 4〜5週間

01

壁打ち・要件ヒアリング

業務課題と AI 活用候補を整理。NDA は初回前後どちらでも締結可能です。

数日〜1週間
02

技術検証・スコープ確定

実現性検証と PoC の範囲・成果物・料金を確定し、お見積もりをご提示します。

数日〜1週間
03

PoC 構築・実装

実データで動作するプロトタイプを構築。週次で進捗を共有しながら反復します。

1〜2週間
04

デモ・引き渡し・運用相談

成果物デモと評価。本格運用・追加開発・保守も切れ目なくご相談いただけます。

数日〜1週間
FAQ

ご検討段階でよくある質問

NDA・著作権・既存システム連携・引き渡しなど、商談前に押さえておきたい論点をまとめました。

Q

NDA は対応可能ですか?

はい、初回お打ち合わせ前後どちらでも締結可能です。御社の雛形にもそのまま対応いたします。

Q

成果物の著作権はどちらに帰属しますか?

検収完了時点で御社に帰属する形を基本としております。契約条件は柔軟に調整可能です。

Q

既存システムとの連携はどこまで可能ですか?

Slack / Notion / Salesforce / 社内 DB など、REST API や OAuth が用意されているサービスはほぼ対応可能です。

Q

オンプレ環境やセキュリティ要件が厳しい業界でも対応できますか?

オンプレ・閉域網へのデプロイ実績もあります。Azure OpenAI などプライベートエンドポイントもご提案可能です。

Q

PoC 後の本番運用や保守も依頼できますか?

保守契約・追加開発・運用代行までシームレスにご移行いただけます。体制構築のご相談も可能です。

Q

デモと違う業界・業務でも対応できますか?

はい。各デモは補助金・営業提案・データ分析を題材にした構築例のひとつで、RAG・エージェント・分析基盤の設計は業界を問わず応用できます。まずは課題感をお聞かせください。

GET IN TOUCH

“この業務、AIでなんとかならないか”と思ったら。

構想段階の壁打ちだけでも歓迎です。

メール一通、30分の打合せから始められます。

返信目安: 2営業日以内 · NDA対応可 · 初回打合せ無料