DUOLABS
提供サービス

社内AI構築

社内LLMと文書検索・質疑応答を自社サーバーに構築します。データは社外に出ず、使っても呼び出し費用はかかりません。

構築費用
200~3,000万ウォン
着手まで
当日~数日

こんな会社に向いています

  • 同じ質問に人が毎回同じ答えを書いている会社
  • 規程・マニュアル・過去の見積が溜まっているのに必要な時に見つけられない組織
  • AIを使いたいが社内文書を外部サービスに上げてよいか引っかかる会社

どこまで対応しますか

見積に含む

  • どの質問に答えさせるかの範囲決め
  • 社内文書の収集と検索用インデックス構成
  • 回答と根拠文書を一緒に示す画面
  • 既存の業務ツール(メッセンジャー・業務システム)との連携
  • 回答品質の点検方法と改善手順
  • 運用文書と引き継ぎ

含まれないもの

  • 散らばった文書を人が読んで整理・作成する作業
  • モデル利用料やGPUサーバーなどインフラ実費
  • 回答内容に対する法務・会計面のレビュー
  • 全社教育と導入後の常駐支援

規模別の構築費用

AIチャットボット・自動化2~6週

規模構築費用
小さく始めるコア機能のみ200~520万ウォン
標準一般的な規模400~800万ウォン
大きく画面が多く複雑640~1,000万ウォン

オンプレミスLLM構築1~3ヶ月

規模構築費用
検証型単一モデル・推論API検証1,000~1,800万ウォン
部門型部門向け認証・利用量管理1,500~2,500万ウォン
全社型マルチノード・高可用性2,100~3,000万ウォン

範囲の例です。要件が確定すれば固定見積をお出しします。保守は月額として別に請求します。

上記の金額は2026年8月時点のものです。最新の範囲は料金ページでご確認いただけます。

進め方

  1. 01

    企画・発見

    核心となるユーザー課題を定義し、範囲と優先順位を一緒に決めます。

  2. 02

    設計・デザイン

    情報構造と画面フローを設計し、プロトタイプで素早く検証します。

  3. 03

    開発・実装

    テストとコードレビューを備えた、保守可能な構造で実装します。

  4. 04

    リリース・デプロイ

    リリース自動化やストア審査まで、安定的に公開します。

  5. 05

    運用・改善

    可観測性・ログと指標をもとに、長期的に運用・改善します。

よくある質問

どちらの方式を選ぶかによります。外部モデルを使う場合、質問と関連文書の一部がそのサービスへ送信されます。オンプレミスLLMはモデルを自社サーバーに置くため文書は外に出ず、使うほど呼び出し費用がかさむこともありません。その代わり初期費用と機器が必要です。文書の機微さと利用量を見て、どちらが適するか一緒に決めます。

間違えうることを前提に作ります。答えだけを出さず、どの文書のどの箇所を根拠にしたかを一緒に示します。人がその場で確認できて初めて実務に使えます。根拠が見つからない場合は作り話をせず、分からないと答えるよう調整します。ここが導入可否を分ける点なので、最初からこの方式で設計します。

始められます。ただし全部は入れません。よく聞かれる質問を十個ほど先に選び、その答えが実際に載っている文書だけを入れてみます。すると、どの文書が役に立ち、どの文書が古いかが見えてきます。多くの場合この過程で整理も一緒に進みます。全部整理してから始めようとすると、始められないことが多いです。

文書を外に出してよいかが最初の分かれ道です。出してよいならチャットボットの方が早く安く始められます。出せないならオンプレミスです。次は利用量です。外部モデルは使うほど呼び出し費用がかかるため、毎日多く使うならある時点からオンプレミスの方が安くなります。相談で文書の性格と想定利用量を見て、その分岐点をお伝えします。

関連する公開文書

提案書と範囲ガイド、構築事例を公開しています。

公開文書をすべて見る

範囲が曖昧でも大丈夫です

今の状況を教えていただければ、必要な範囲とおおよその規模をお伝えします。