Claude API / OpenAI API で AI機能を既存サービスに組み込みます
できること
ChatGPT・Claudeを使った機能を、業務システムや自社サービスに組み込みたい方へ
「AIを使った何かを始めたいけど、どこから手をつければいいか分からない」「PoCは作ったが本番化で詰まっている」――そういう方の壁打ち相手になります。
実装だけでなく「どこに入れれば一番効くか」「どこは入れない方がいいか」まで一緒に整理していきます。
こんな方におすすめ
- LLMを使ったチャットボット・RAGを既存サービスに組み込みたい
- 社内業務に Claude / GPT を組み込んで自動化したい
- MCP を使ったエージェント開発に興味がある
- AI機能のプロンプト設計や評価方法を知りたい
提供できること
- AI活用のユースケース設計・優先順位付け
- Claude API / OpenAI API の選び方とプロンプト設計
- RAG（検索拡張生成）の実装パターン
- MCP（Model Context Protocol）サーバ作成
- LangChain / LlamaIndex を使うべきか / 使わないべきかの判断
- 評価指標の設計（ハルシネーション・精度・コスト）
実績
- Claude APIでの社内エージェント開発（要件定義から実装まで）
- MCPサーバを介して社内SaaSとLLMを繋ぐPoC
- ChatGPTを業務に組み込むレクチャー・チームメンタリング
主要技術
Claude API / OpenAI API / LangChain / Pinecone / Supabase Vector / MCP / Python / TypeScript / Next.js
こんな相談も歓迎
- 「AI機能を入れた方がいいかどうか」の判断
- 「自社のデータをLLMに学習させたい」
- 「AIエージェントを作りたい」
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