成果物
Production AI
There's a massive gap between an AI demo and a production AI system. A demo calls the OpenAI API and returns a response. A production system handles error states, manages rate limits, enforces cost controls, and includes monitoring and alerting — so your team knows when something breaks before your users do.
The same gap exists across every AI pattern:
Production RAG needs a deliberate chunking strategy, retrieval tuning, re-ranking, and hallucination guards. Without these, your system returns confidently wrong answers — the worst possible outcome for enterprise AI.
AI agents need tool-use architecture, memory management, and fallback logic. An agent that can't gracefully handle a failed API call or an unexpected user input isn't ready for production — it's a liability.
A production LLM system manages token budgets, implements caching layers, handles model failover, and logs every interaction for debugging and compliance. Cost without controls can spiral from $500/month to $50,000/month overnight.
Most “AI development agencies” bolt LLM APIs onto existing apps and call it AI development. NKKTech architects from scratch — designing systems that are observable, cost-controlled, and built to scale from day one.
Technical Guide
Most enterprise projects need RAG. Fine-tuning is often oversold by agencies looking to increase project scope. We'll tell you which is right for your use case on the discovery call — honestly, even if it means a smaller project.
技術スタック
プロセス
お客様のデータ、ワークフロー、目標を監査し、最もインパクトの高いAI機会を特定します。
アーキテクチャ、タイムライン、固定スコープの料金を含む詳細な技術提案書を3日以内にお届け。
シニアエンジニアが毎週のデモを行いながら反復的に構築。テックリードへのSlack直接アクセス。
本番デプロイメント、ドキュメント作成、モニタリングセットアップ、およびオプションの継続サポート。
OpenAI GPT-4、Anthropic Claude、Llama、Mistralに対応し、お客様のユースケースに合わせたオープンソースモデルのファインチューニングも可能です。
RAG（検索拡張生成）はLLMをお客様の独自データ（ドキュメント、データベース、API）に接続します。AIがビジネスデータに関する質問に回答する必要がある場合、RAGが必要です。
一般的なプロジェクトは10〜16週間です。シンプルなLLMインテグレーションは6週間で出荷可能。複雑なマルチエージェントシステムは20週間以上かかる場合があります。
はい。クライアントの約40%が非技術系の創業者です。ディスカバリープロセスはそれを前提に設計されています。ビジネス上の課題をお伝えいただければ、技術アーキテクチャに変換します。明確な成果物、タイムライン、料金を記載した分かりやすい提案書をお届けします。構築中は毎週のデモで、コードを読まなくても進捗を確認できます。テックリードがすべての決定をビジネス用語で説明します。
料金
NKKTechのAI開発プロジェクトは通常3つのティアに分かれます。すべてのご契約は無料のスコーピングコールから始まり、作業開始前に確定した固定スコープ価格をご提示します。
API接続、プロンプトエンジニアリング、基本的なチャットボット
4〜6週間
ドキュメント取り込み、ベクトル検索、LLM検索
8〜14週間
自律的ワークフロー、ツール使用、メモリ、オーケストレーション
14〜24週間
すべてのプロジェクトは固定スコープです。契約前に確定価格をご提示します。T&M請求もスコープクリープもありません。プロジェクト途中で要件が変更された場合は、透明性をもって再スコーピング・再見積もりを行います。
See full pricing details業界別
KYC/AMLコンプライアンスのためのドキュメントインテリジェンス、自動契約分析、規制書類の抽出、不正検知モデル。既存の銀行ミドルウェアと連携するSOC 2対応AIシステムを構築。
AI機能をプロダクトに直接組み込み — スマート検索、AI生成レポート、自然言語クエリ、ワークフロー自動化。SaaSチームがAI機能を数四半期ではなく数週間で出荷できるよう支援。
AI搭載の商品レコメンデーション、意図を理解するセマンティック検索（キーワードだけでなく）、ダイナミックプライシングモデル、カタログで学習したパーソナライズドカスタマーサポートチャットボット。
非構造化医療記録から構造化データを抽出する臨床NLP、患者受付自動化、検査レポート解析、ヘルステックプラットフォーム向けHIPAA準拠AIパイプライン。
svcAiDev.useCase5Desc
svcAiDev.useCase6Desc
NKKTechの強み
プロジェクトに参加する全エンジニアが5年以上の経験を持ちます。ジュニアがお客様の予算で学ぶことはありません。シニア比率は100% — 一般的なオフショア企業の30〜40%とは異なります。
契約前に確定価格をご提示。時間課金なし、スコープクリープなし、予想外の請求書なし。スコープが変更された場合は、作業継続前に透明性をもって再見積もり。
提案書署名から最初のスタンダップまで14日以内。エンジニアリング能力を事前に確保し、数ヶ月待つことはありません。
システムを構築するエンジニアと直接やり取り — アカウントマネージャーやプロジェクトコーディネーターではありません。日次Slackアクセス、週次デモ、コミュニケーション層ゼロ。
最初のディスカバリーコール前にNDAを締結。IP、データ、ビジネスロジックは初日から保護 — すべてを共有した後ではありません。
関連する導入事例
OCR、分類、抽出、検証を備えたLLMパイプラインを構築し、アナリスト1人あたり週40時間以上の手動ドキュメントレビューを置き換えました。
年間$200K削減 · 精度95%
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