AI / ユースケースから運用まで
実務で使える企業向けAIを開発する、ベトナムのAI開発会社
Friday Worksは、ベトナム・ホーチミン市で登記し、フルリモートでベトナム国内外のチームと協働するAI開発会社です。企業向けのAIソリューションを、具体的なボトルネック、管理できるデータソース、測定できる成功基準を軸に設計します。まず範囲を絞った試験導入（パイロット）から始め、運用上の根拠がはっきりしてから拡大します。
- 参考予算
- 700万〜4,000万ドン試験導入または第1フェーズの場合。AIモデルの利用料は別途
- 試験導入の期間
- 1〜6週間課題の種類、データの準備状況、システム連携によって変動
- 管理体制
- 人が承認AIは提案まで。影響の大きい判断は担当者が承認
- 拡大の判断
- 測定結果にもとづく品質、時間、コストを現在のやり方と比較
よくある課題
企業からよくご相談いただく課題
ケース 01
経営陣はAIを活用したいが、どの業務から始めればよいかわからない。
Friday Worksの対応
繰り返しが多い業務、時間がかかる業務、ミスが起きやすい業務を洗い出し、価値とデータの準備状況で点数を付けて、最初に試験導入する価値のある課題を1つ選びます。
ケース 02
ChatGPTを試したが、回答が自社の文書にもとづいていない。
Friday Worksの対応
RAG（AIが回答する前に、アクセス権限のある社内文書を検索する仕組み）を使い、すべての回答に利用者が確認できる出典を付けます。
ケース 03
社内データがAIツールを通じて漏れないか心配。
Friday Worksの対応
利用してよいデータを決め、機密情報を伏せ、アクセス権限を設定し、データ保管の要件に合ったAIサービスのプランを選びます。
ケース 04
AIのデモは見栄えがよかったが、実際の効果を誰も測定できない。
Friday Worksの対応
すべての試験導入に、現状の基準値（ベースライン）、評価用の事例セット、明確な指標を用意します。指標は品質、処理時間、1件あたりのコスト、人に引き継いだ件数の割合です。
案件の種類
主にお引き受けしている案件
社内ナレッジアシスタント
アクセス権限のある文書から情報を探してまとめ、利用者が確認できる出典を添えます。
営業・顧客対応の支援
決められた範囲の中で、問い合わせの分類、返信の下書き作成、次の対応の提案を行います。
コンテンツの処理とチェック
大量のコンテンツの要約、分類、抽出、チェックを行い、例外は人が確認する流れで管理します。
AI導入を始めるのに適したタイミングは？
向いているケース
- 繰り返しが多く時間のかかる業務があり、その結果に責任を持つ担当者がいる場合。
- 入力となる文書やデータがあり、誰がアクセスしてよいかが明確な場合。
- 拡大する前に、範囲を絞って効果を測る試験導入から始めることに納得している場合。
向いていないケース
- 法務上・財務上の影響が大きい判断を、承認の手順なしにAIに任せたい場合。
- 現状の基準値や運用データがない段階で、具体的なROI（投資対効果）の約束が必要な場合。
進め方
ステップごとの役割分担と成果物
取り組む課題を決めたあと、1つの業務フローでAIの試験導入を行う場合のスケジュール例です（3〜6週間）。シンプルな自動化なら、より短くなることもあります。本番運用や他の業務フローへの展開は、試験導入のデータがそろってから計画します。
- 01契約前
ヒアリングと方向性の決定
最も時間を取られている業務を見つけ、AIが本当に適した解決策かどうかを確かめます。
Friday Worksが行うこと
- 繰り返しが多い業務、ミスが起きやすい業務、工数のかかる業務についてお話を伺います。
- 候補となる課題を洗い出し、手元にあるデータを簡易的に評価します。
- 明確な指標を持つ小さな試験導入を提案します。AIが適さない場合は、そのことを率直にお伝えします。
お客様にお願いすること
業務フロー、業務量、成果に責任を持つ担当者を共有していただきます。
成果物
- 試験導入の提案書：課題、データ、成功基準、範囲
- スケジュールと見積もり
確認ポイント提案書へのご署名と、第1回のお支払い（40%）。↗︎
- 02第1週
課題とデータの評価
試験導入の結果を公平に比較できるよう、現在のやり方を測定します。
Friday Worksが行うこと
- 実際にその業務を担う方にヒアリングし、時間、ミス、コストの基準値（ベースライン）を測ります。
- データソース、アクセス権、機密情報を特定します。
- 貴社が確認した正解付きの、評価用の事例セットを作成します。
お客様にお願いすること
文書と、機密情報を伏せたサンプルデータをご提供いただき、正解例をご確認いただきます。
成果物
- 課題とデータリスクの評価
- 基準値と評価用の事例セット
確認ポイント試験導入の成功基準を確定。↗︎
- 03第1〜3週
プロトタイプの構築
業務フローに組み込む前に、実データでAIを試します。
Friday Worksが行うこと
- 品質、速度、コスト、データ要件をもとにAIモデルを選びます。
- モデルへの指示文を作成し、文書検索を設定し、ガードレール（AIの回答や動作に設ける安全上の制限）を設けます。
- 評価用の事例セットで動かし、基準値と比較します。
お客様にお願いすること
出力のサンプルを確認し、AIが業務を誤解している箇所をご指摘いただきます。
成果物
- 実データで動くプロトタイプ
- 初回の評価レポート
確認ポイント結果のデモと、第2回のお支払い（40%）。↗︎
- 04第3〜5週
実際の業務フローでの試験導入
チームが普段使っているツールに、人の承認を挟む形で、小規模にAIを組み込みます。
Friday Worksが行うこと
- API、Webhook、自動化ツールを使って、Webサイト、メール、Googleスプレッドシート、CRM、既存のソフトウェアと連携します。
- 人による承認、操作ログ、アラートを追加します。
- AIの確信度が十分でない場合は、担当者に引き継ぎます。
お客様にお願いすること
試験導入に参加するユーザーを指名し、毎週フィードバックをお送りいただきます。
成果物
- 実際の業務フローで稼働する試験導入の仕組み
- 品質とコストの追跡表
- 05第5〜6週
測定と判断
数値をもとに、拡大・調整・中止のどれにするかを決めます。
Friday Worksが行うこと
- 品質、時間、コストを基準値と比較します。
- エラー、例外、人に引き継いだ事例を分析します。
- 本番運用した場合の月額運用コストを見積もります。
お客様にお願いすること
データを一緒に確認し、次のステップを選んでいただきます。
成果物
- 試験導入の結果レポート
- 拡大・調整・中止に関する提言
確認ポイント試験導入の検収と、最終回のお支払い（20%）。↗︎
- 06試験導入後
引き渡しと運用
設定内容、コスト、ソリューションの運用方法を、貴社で把握できる状態にします。
Friday Worksが行うこと
- ソースコード、設定、モデルへの指示文、アカウントを引き渡します。
- データの更新方法と、ログやコストの見方をご説明します。
- 保証期間中の不具合を修正します。
お客様にお願いすること
品質とコストを毎月確認する担当者を決めていただきます。
成果物
- 運用ドキュメントとアカウント
- Friday Worksが開発した部分の3か月の不具合保証
納品物
お届けするもの
評価と計画
- 優先順位を付けたAI活用の候補それぞれに、期待される効果、必要なデータ、リスクを添えます。
- 基準値と評価用の事例セットAI導入の前後を客観的に比較するための土台です。
- データリスクの評価どのデータを使い、誰がアクセスでき、何を伏せるべきかを整理します。
AIの試験導入
- プロトタイプと業務フロー内での試験導入チームが普段使うツールの中で、実データを使って動かします。
- モデルと文書検索の設定モデルへの指示文、ナレッジの参照元、ガードレール。
- 人による承認のステップ重要な結果は担当者が承認し、AIは確信が持てないときに人へ引き継ぎます。
測定と判断
- 品質とコストの追跡表正確性、処理時間、1件あたりのコスト、人への引き継ぎ率。
- 試験導入の結果レポート基準値との比較に、エラーと例外の分析を加えます。
- 提言とロードマップ拡大・調整・中止の判断を、運用コストの見積もりとあわせて示します。
引き渡し
- ソースコードと設定貴社名義で登録したAIサービスのアカウントとあわせて引き渡します。
- 運用ドキュメントデータの更新、ログの確認、コストの監視の方法をまとめます。
- 3か月の不具合保証Friday Worksが開発した部分の不具合を、検収後に修正します。
主に使用する技術・ツール
具体的な技術構成は案件ごとに選び、提案書に明記します。どの課題にも同じプラットフォームを当てはめることはしません。
- AIモデルOpenAI、Anthropic Claude、Google Geminiなどから、品質、速度、データ要件、予算に合ったモデルを選びます。
- RAGとベクトルデータベース貴社の文書、製品、ポリシーにもとづいて回答し、参照元を示します。
- 自動化とシステム連携API、Webhook、n8n、Make、または独自のフローで、AIを既存のツールとつなぎます。
- 管理と監視権限、データの利用範囲、ログ、利用コストの追跡。
協力体制
双方で準備すること
お客様にご用意いただくもの
- 試験導入の成果に責任を持つ、業務プロセスの責任者。
- 機密情報を伏せた文書とサンプルデータ。
- 時間、件数、ミスに関する現状の数値。または第1週にそれらを測定する許可。
- 貴社名義のAIサービスのアカウント。または利用料の請求方法についての合意。
- 定期的にフィードバックをくださる、試験導入の参加ユーザー。
納品前に確認すること
- 評価用の事例セットで、合意した品質基準を満たしている。
- 結果に、利用者が確認できる出典または根拠が示されている。
- AIが確信を持てないケースは、推測で処理せず人に引き継ぐ。
- 機密情報が、許可なくログや出力に現れない。
- 1件あたりのコストを測定し、想定予算の範囲内に収まっている。
- すべての処理がログに記録され、必要なときに追跡できる。
料金
パッケージの目安と予算の決まり方
関連するパッケージ
2026年10月20日時点 · 通貨：ベトナムドン（VND）業務フローの自動化
700万〜1,800万ドン/ 業務フロー
期間の目安：1〜3週間
基本の作業範囲：最大2システム・10ステップの業務フロー1つ。必要に応じて承認ステップ1つ、通知、ログ記録、基本的なエラー処理。
含まれないもの：外部プラットフォームやAPIの利用料。
資料にもとづくAIチャットボット
1,500万〜3,000万ドン/ 第1フェーズ
期間の目安：3〜5週間
基本の作業範囲：Webサイト上のチャットボット1つ（1言語）。機械で読み取れる資料最大100ページ、出典付きの回答、根拠が見つからない場合の明示、資料の更新画面。
含まれないもの：スキャン書類のOCR、Zalo OA、ユーザーに代わる操作の実行、モデルのファインチューニング、AIの利用料。
書類の読み取り・データ抽出
1,500万〜3,500万ドン/ 試験導入
期間の目安：3〜5週間
基本の作業範囲：書類のフォーマット最大2種、1フォーマットあたり最大15項目、テスト用100ページ。PDF・画像の取り込み、データ抽出、確認画面、Excel出力。
含まれないもの：あらゆるフォーマットや手書き文字への標準対応。本番規模の運用は、試験導入の後にお見積もりします。
企業リサーチツール
2,000万〜4,000万ドン/ 試験導入
期間の目安：3〜6週間
基本の作業範囲：対象とする企業層1つ。公開データまたは利用許諾を得たデータで最大100社を試験的に調査し、Webサイトの確認、出典の記録、要確認箇所の表示、Excel出力を行います。
含まれないもの：すべての企業について個人のメールアドレス・電話番号を取得できる保証、検索・データの利用料、本番運用。
掲載の金額は新規案件の予算の目安であり、確定したお見積もりや過去の契約金額ではありません。範囲・スケジュール・費用は、案件ごとに着手前に確定します。
標準的なスケジュール
- AIを活用した業務自動化（A01）
- 2つのシステムにまたがる最大10ステップの業務フロー1件で、通常1〜3週間です。
- チャットボット・書類処理・リサーチの試験導入（A02〜A04）
- データへのアクセスと連携の要件によって、通常3〜6週間です。
- 本番運用に向けた計画
- 試験導入の後、実際に確認できた品質、利用状況、コスト、リスクをもとに計画します。
予算を左右する要素
- データソースの数、形式、整備の状況。
- AIモデルの選択、利用量、データ保管の要件。
- 業務フロー、システム連携、人による承認ポイントの数。
- 品質評価、セキュリティ、稼働監視、運用サポートに関する要件。
お支払いスケジュール（案）
- 40%プロジェクト開始時
- 40%デモ・主要機能の完成時
- 20%検収・納品時
見積もりを確定する前に
- 着手前に、ページ・機能・データ・検収基準の一覧を合意します。
- スケジュールは、範囲の承認、必要な素材・情報の受領、初回のお支払いの後に開始します。
- ご提案には、検収後3か月間、Friday Worksが開発した部分の不具合修正が含まれます。
- ドメイン、サーバー、メール、AI・API、データ、ライセンス、外部サービス、該当する税金は別途記載します。
納品後
保証・保守・その後の開発
3か月の不具合保証
Friday Worksが開発した部分の不具合は、検収から3か月間修正します。この修正に保守料金はかかりません。
月額保守
200万〜500万ドン / 月
月6時間まで · アプリケーション1つ。ログの確認、互換性を保つためのアップデート、技術サポート。
対応は営業時間内で、24時間365日の体制ではありません。インフラ費用と、含まれる時間を超える作業は別途お見積もりします。保証対象の不具合の修正には、保守料金はかかりません。よくある質問
ご依頼の前に
01企業向けAIソリューションとは何ですか？
企業向けAIソリューションとは、分類、情報の抽出、ナレッジ検索、コンテンツ生成、次の対応の提案といったAIの機能を、使うデータ、アクセス権限、評価基準を定めたうえで業務フローに組み込むことです。具体的にはAIエージェント、RAG（社内文書を検索してから回答する方式）のチャットボット、Document AI・OCR、社内アシスタント、AIによる自動化などがありますが、いずれも測定できる業務上の課題から始めるべきです。
02Friday WorksはベトナムからAI開発を提供していますか？
Friday Worksはベトナム・ホーチミン市で登記し、フルリモートでベトナム国内外のチームと協働しながら、範囲を絞ったAIの試験導入、社内ナレッジアシスタント、業務自動化、本番システムとの連携を手がけています。開発範囲は、業務上の課題、利用できるデータ、アクセス権限、測定可能な検収基準から決めます。
03企業のAI導入費用は何で決まりますか？
企業のAI導入費用は、ユースケース、データの整備状況、AIモデルと利用量、システム連携、品質評価、ガードレール（AIの回答や動作に設ける安全上の制限）、セキュリティ、運用要件によって決まります。範囲を絞った試験導入では、本番導入や全社展開に投資する前に、品質、処理時間、1件あたりのコストを測定します。
04AIを始める前に、データを完璧に整える必要がありますか？
企業がAIを始める段階で、データが完璧である必要はありません。ただし、どのデータが信頼できるか、誰がアクセスしてよいか、AIの出力をどう確認するかは把握しておく必要があります。試験導入を通じて、拡大の前に整備すべきデータが見えてくることもあります。
05自社専用のAIモデルを学習させる必要はありますか？
自社専用のAIモデルの学習は、必ずしも必要ではありません。多くのユースケースは、既存のモデルに指示文、文書検索、専用のガードレールを組み合わせることで対応できます。どちらを選ぶかは、品質、コスト、管理面の要件によって決まります。
06Friday WorksはROI（投資対効果）を保証しますか？
Friday Worksは、現状の基準値（ベースライン）と運用データがない段階で、成果を約束しません。試験導入で品質、時間、コスト、リスクを測定し、企業が根拠をもって判断できるようにします。
07自社のデータがAIモデルの学習に使われることはありますか？
企業のデータがAIモデルの学習に使われるかどうかは、AIサービス提供元の利用規約とアカウントの種類によって異なります。Friday Worksは、顧客データを既定では学習に使わないAPIプランを優先し、必要なデータだけを送信し、機密情報は処理の前に伏せます。
08AIの月額費用はどのくらいかかりますか？
AIの月額費用は、処理回数、文書の長さ、選んだモデルによって決まります。試験導入で1件あたりの実際のコストを測定し、月額を見積もります。AIモデルの利用料は導入費用とは別に扱い、毎月確認します。
Friday Worksに相談する
試す価値のあるAIの使いどころを見つけましょう
時間がかかっている業務、手元にあるデータ、改善したい結果から始めましょう。Friday Worksが、範囲のはっきりした試験導入を一緒に設計します。
プロジェクトを相談するお問い合わせ後の流れ
- 01概要を送る
目的、現状、希望の時期をお知らせください。資料の添付も歓迎します。
- 021営業日以内にご返信
Friday Worksから確認事項をお送りするか、オンラインでの打ち合わせをご提案します。
- 03範囲のすり合わせ
目的とリスクを確認し、予算に合う進め方を一緒に検討します。
- 04書面でご提案
作業範囲、マイルストーンごとのスケジュール、費用、検収基準をまとめてお送りします。