CASE STUDIES

成果で語る、AI実装の実績

数億レコードの計算基盤から、RAGチャットボット、保守運用を自動化するAIエージェントまで。
MIRAINOTEが手がけたプロジェクトを、課題と成果でご紹介します。

数億
処理レコード規模
80%
バッチ処理時間を削減
90%
チャットボット回答精度
24時間365日
AIによる障害の一次対応
CASE 01 システム開発

数億レコードのバッチ計算、
処理時間を80%削減

課題
数億レコード規模の数値計算は、従来の逐次処理では現実的な時間で終わらない。データが増えるほど、バッチ処理が業務全体のボトルネックになっていきます。
アプローチ
並列処理の設計とメモリ最適化を軸にパフォーマンスチューニングを実施。データ量の増加にも耐えられる、スケーラブルなアーキテクチャとして構築しました。
80% 処理時間削減
数億 処理レコード数
Python NumPy Pandas MySQL AWS
関連サービス AI受託開発・PoC本番化
※画面はイメージです
CASE 02 AI/LLM開発

自社ナレッジで答えるAIチャット、
回答精度90%

課題
汎用のチャットボットは、自社の製品情報や業務ルールといった「固有のナレッジ」に基づく回答ができない。導入しても、結局は人が答え直すことになりがちです。
アプローチ
LangChainとLangGraphでRAG(検索拡張生成)を実装。企業固有のドキュメントを検索し、根拠に基づいた回答を生成します。複雑な会話フローの制御も、既存システムとの連携もシームレスに。
90% 回答精度
60% サポート工数削減
LangChain LangGraph OpenAI API RAG Vector DB Python
関連サービス 社内RAG・FAQ自動化
※画面はイメージです
CASE 03 Webシステム開発

ピッチ評価を3秒で。
LLMによる自動フィードバック

課題
ピッチへのフィードバックは、評価者の経験と時間に依存する。属人的な評価は質にばらつきが生まれ、起業家の改善サイクルもなかなか回りません。
アプローチ
アップロードされた資料をLLMが多角的に分析し、構造化されたスコアと具体的な改善提案を自動生成するWebシステムを開発しました。
3秒 評価時間
95% ユーザー満足度
LLM OpenAI API Django React PostgreSQL
関連サービス AI受託開発・PoC本番化
※画面はイメージです
CASE 04 AIエージェント開発

エラー検知から修正PRまで、
保守運用をAIエージェントで自動化

課題
本番エラーが起きるたび、エンジニアが手を止めて調査・切り分け・修正に追われる。夜間や休日は一次対応が遅れがちで、対応の質もスピードも担当者のスキルに依存していました。
アプローチ
Sentryのエラー検知を起点に、AIエージェントが原因を調査し、根拠付きレポートをSlackへ即時共有。そのままコード修正とテストを実行し、GitHubにDraft PRを自動作成するパイプラインをGoogle Cloud上に構築しました。最終判断は人間のレビューに残す設計です。
24時間
365日 無人の一次対応
30分 検知から修正PR作成まで
AIエージェント Claude / Codex Google Cloud Sentry GitHub Terraform
関連サービス AI受託開発・PoC本番化
※画面はイメージです

NEXT CASE

こんな課題はありませんか?

まずは30分の無料相談から、お気軽にご相談ください。

無料相談を申し込む