AI・チャットボット開発 (RPA開発 Nodejs) の依頼・外注

あなたのWebサイトに、公開情報を活かしたナレッジ型のAIチャットボットを導入します。

「同じような問い合わせが何度も来る」
「営業時間外にも案内できるようにしたい」
「FAQページはあるけど、うまく活用できていない」
そんなお悩みに対して、Webサイト上の情報をもとに自動で案内できるAIチャットボットを構築・導入いたします。

このサービスは、WordPressサイトや企業サイト、サービスサイトなどに対して、FAQ対応・サービス案内・問い合わせ前の自己解決サポートを行えるチャットボットを導入したい方に向いています。

対応内容

• ・AIチャットボットの導入
• ・公開ページ、FAQ、案内ページなどの読み込み設定
• ・基本的な回答内容の初期調整
• ・WordPressサイトへの設置対応
• ・必要に応じたクイック質問ボタンや導線設計の追加

このような方におすすめです

• ・企業サイトやサービスサイトにAIチャットボットを設置したい方
• ・FAQ対応や問い合わせ対応の負担を減らしたい方
• ・Webサイトの公開情報をもっと有効活用したい方
• ・まずは小さく導入して、今後育てていきたい方

特徴

• ・Webサイトの公開情報を活かしたナレッジ型AIチャットボット
• ・FAQだけでなく、サービス内容の案内にも活用可能
• ・営業時間外でも自動で案内できる
• ・WordPressサイトへの導入にも対応
• ・既存サイトの情報を“使える資産”として活かせる

プランの違い
ベーシック：
公開情報をもとにした基本FAQ対応AIチャットボットを導入します。

スタンダード：
FAQ対応に加え、案内強化・回答精度調整まで含めて導入します。

プレミアム：
導入に加え、回答設計や導線調整まで含めた本格的なAIチャットボットを構築します。

まずは「うちのサイトにも入れられる？」という段階でも大丈夫です。
サイトの内容や目的に応じて、導入しやすい形をご提案いたします。

LINE公式アカウント×Gemini AIで、顧客対応を24時間自動化しませんか？

「問い合わせ対応に追われて本業に集中できない」「営業時間外の問い合わせを逃している」「LINE公式アカウントをもっと活用したい」——そんなお悩みを、Google Gemini APIを活用したAIチャットボットで解決します。

▼ サービス内容

お客様のLINE公式アカウントに、Google Gemini（最新AI）を搭載したチャットボットを構築・導入します。よくある質問への自動応答はもちろん、予約受付・顧客管理・セグメント配信まで、ビジネスの規模に合わせた最適なプランをご用意しています。

▼ こんな方におすすめ

• 飲食店・美容サロン・クリニックなど、LINE予約を導入したい店舗オーナー様
• 問い合わせ対応の人件費を削減したい中小企業様
• LINE公式アカウントの友だち数を活かしきれていない方
• 24時間365日の自動応答で顧客満足度を向上させたい方
• 既存のCRMや予約システムとLINEを連携させたい方

▼ 対応技術

• Google Gemini API
• LINE Messaging API / LINE公式アカウント
• Python / Node.js
• クラウドサーバー（GCP / AWS）
• Webhook連携 / REST API

▼ ご購入後の流れ

1. ヒアリング（ご要望・現状の課題を確認）
2. シナリオ設計・ご提案
3. LINE Bot開発・Gemini API連携
4. テスト・動作確認
5. 納品・操作説明

▼ なぜ当サービスが選ばれるのか

LINE Bot × Google Geminiの組み合わせは、まだ競合が少ないブルーオーシャン領域です。ChatGPTではなくGeminiを採用することで、Googleエコシステムとの親和性が高く、コストパフォーマンスに優れたAIチャットボットを実現できます。Web開発とAI開発の両方の実務経験を持つエンジニアが、設計から実装・運用サポートまでワンストップで対応いたします。

■ パッケージ概要
新規Webアプリケーション開発を、要件定義から本番運用まで一貫してご支援します。
当社CEO・COOには12年以上の要件定義リード経験があり、お客様の事業課題を技術的観点で深く理解した上で開発を進めます。

■ 採用技術スタック（本番運用実績あり）

• Frontend: TypeScript, React, Next.js（または Vue, Nuxt）
• Backend: Node.js, NestJS（または Laravel, FastAPI）
• Database: PostgreSQL, MySQL, MongoDB
• Infrastructure: AWS東京リージョン
• DevOps: GitHub Actions, Docker, Kubernetes
• Monitoring: CloudWatch, Datadog

■ 対応可能な業務範囲

1. 要件定義（業務フロー分析、機能要件定義）
2. 基本設計（画面遷移、データモデル、API設計）
3. UI/UXデザイン（Figma対応、デザイナーアサイン可能）
4. フロントエンド・バックエンド実装
5. インフラ構築（AWS、Docker、CI/CD）
6. テスト（単体、結合、E2E）
7. 本番デプロイ・運用引き継ぎ

■ 対応外項目（明確化）

• レガシーシステムのみのリプレース（別途見積）
• ハードウェア・組込システム
• ブロックチェーン・Web3特化開発
• 完全オフライン環境のシステム

■ 当社の特徴
AIネイティブ開発体制により、Claude Code・GitHub Copilot・自動テスト生成を
日常的に活用。従来比で開発速度・品質を向上させながら、コストを最適化します。

貢献
・ビジュアルエディタのプロトタイプの作成と、UIのブラッシュアップ
・ビジュアルプログラムの実行処理や、JSON形式での実行状態の保持などを実装
・プロジェクトリーダー

技術的工夫点
・ビジュアルプログラミングのノードエディタをほぼフルスクラッチで自作
・LIFF / LINE Messaging API / Share・Target Picker / Deep Linkなどを利用し、シームレスなUXを実現
・ビジュアルプログラムの実行処理をNode.jsで作成し、フロントにBundleするほか、FunctionsとしてデプロイしサーバーからHTTPS経由で利用可能にした

利用技術
・フロントエンド: TypeScript, Next.js, Tailwind.css, LIFF, MUI, Vercel, LINE Login, LINE Bot
・バックエンド: TypeScript, React, Next.js, Tailwind.css, MUI, Vercel
・その他: github_actions

開発期間
2022-07 ~ 2022-9（3か月）

担当
リーダー, ノードエディタ, プログラムの実行処理, LIFF繋ぎこみ

メンバー
6人（フロント4人、バックエンド2人）

発表
大学の実習, 技育展, ヒーローズリーグ

AIプラットフォーム「Dify」を駆使！御社の業務を劇的に効率化します 🚀

🔍 このようなお悩みはありませんか？

• 日々の業務が非効率で人手不足、コストを削減したい
• 社内問い合わせの対応やマニュアル共有に、毎日多くの時間が取られている
• AIを導入したいけれど、専門知識がなくて難しそうと感じている
• 過去の資料やノウハウが散乱しており、必要な情報の検索に時間がかかる

そのお悩み、Difyを活用したAIチャットボットとワークフロー構築でスマートに解決します。定型的な業務をゼロに近づけ、貴社の生産性を最大化するお手伝いをさせてください。

🛠 提供内容（納品物）

貴社のニーズに合わせ、以下の構成でAIシステムを構築・納品いたします。

1. 業務特化型AIチャットボット（Difyベース）
   直感的で使い勝手の良いチャット画面を提供します。
2. 高精度なRAG（ナレッジ検索）機能
   PDF、Notion、Google Docsなどの社内ドキュメントをAIに学習させ、自社データに基づいた正確な回答を可能にします。
3. 外部ツール連携（オプション）
   SlackやLINE、Notionなど、現在お使いのツール上でAIを動かせるよう設定します。
4. README形式の操作マニュアル
   納品後、どなたでもすぐに運用を開始できるよう丁寧に解説した資料を同梱します。

🚀 発注から納品までの流れ

1. まずはご相談ください
   ランサーズのメッセージにて、お困りごとやご希望、予算、納期などをお聞かせください。AIで解決できる可能性について、丁寧にお話しいたします。ご相談は無料です。

2. 企画・ご提案
   ヒアリング内容に基づき、AI活用の具体的なプランを作成します。最適な構成と費用・納期について詳しくご説明いたします。

3. 契約・仮払い
   提案内容にご納得いただけましたら、ランサーズ上でのお手続きをお願いいたします。これをもってプロジェクト開始となります。

4. 開発・コミュニケーション
   進行中はメッセージやビデオ通話を活用し、密に連絡を取りながら進めてまいります。進捗は適宜共有いたしますのでご安心ください。

5. 納品・完了
   成果物の最終確認をしていただき、問題なければ完了報告を行います。

💪 私の強み

• Dify活用したRAG構築の実績
  複雑なAIフローの設計に長けており、短納期でプロトタイプを提供可能です。
• 技術者視点 ＋ ビジネス視点
  単にツールを作るだけでなく、導入後に現場でどう使われるかを意識した、ユーザーフレンドリーな設計を心がけています。

📅 制作スケジュール（目安）

プロジェクト内容によりますが、最短7日での納品が可能です。

• 要件定義・目標設定：約2〜3日
• システム開発・実装：約3〜10日
• テスト・調整・修正：約2〜5日
• 納品・導入サポート：約1〜2日

📩 まずはお気軽にご相談ください！

業務の非効率でお困りではありませんか？最新のAIプラットフォーム「Dify」を導入することで、驚くほどスムーズな業務環境が手に入ります。
AI導入の第一歩を、私が全力でサポートいたします。まずは相談するボタンから、現在のお悩みをお聞かせください。ご相談は無料です。

LINE公式アカウントとWebサイト、社内システム、RPAを連携したAIチャットボットを、中小企業、サービス業、EC、医療、教育などの業務効率化と自動化に向けて設計・開発・運用支援します。お客様には、AI導入に対する不安をできるだけ抑えながら、実際に成果を実感できるサービスを提供することを重視しています。

まず、ヒアリング・要件整理フェーズでは、お客様の問い合わせ状況（電話、メール、Webフォーム、LINE、社内チャット）と、よくある質問内容を整理し、AIチャットボットが対応する一次対応と、人間が対応すべき二次対応を明確に分けます。
この段階で、AIチャットボットを導入する目的とKPIを設定し、「問い合わせ対応時間の削減率」「手動対応件数」「FAQ回答率」「AI対応率」など、数値で効果を確認できる指標をクライアントと共有します。

次に、データ構築・RAG設計フェーズでは、FAQ、社内マニュアル、規則、商品情報、レポート資料などをテキストデータとして整理し、LLM（大規模言語モデル）とベクトル検索を組み合わせたRAG構成を構築します。
Pythonを用いて、ドキュメントの分割、埋め込みベクトル化、検索精度の検証を行い、回答の一致性と信頼性を担保します。これにより、クライアントの質問に対して、正確な情報源に基づいた自然な回答をAIチャットボットが返せるようになります。

バックエンド・API設計フェーズでは、FastAPIやFlaskを用いて、LINE公式アカウント、Webサイト、社内チャット、SMS、RPAなど複数のメッセージングプラットフォームとのAPI連携を設計し、ユーザーからの質問を受け取り、RAGで検索・生成した回答を返す一連のフローを構築します。
AIチャットボットの応答遅延を最小限に抑え、社内利用者・外部利用者の双方がストレスなく必要な情報を取得できるように設計します。

RPA＋AI連携フェーズでは、RPAツール（UiPathやPower Automateなど）とAIチャットボットを連携させ、チャット上の自然な指示（例：「Excelに入力してほしい」「レポートを作成してほしい」「申請書類を出力してほしい」）をもとに、バックエンドのRPAを自動実行する仕組みを構築します。
これにより、単発の問い合わせ対応だけでなく、社内業務の一部まで自動化し、人間の担当者はより高度な判断や対応に集中できるようになります。
また、この構成により、AIチャットボットの導入効果やROI（投資対効果）を定量的に可視化し、クライアントのWeb施策にも活用できます。

運用・改善フェーズでは、導入前後の効果を定期的にレビューし、ログとKPIを可視化しながら、AIチャットボットの回答精度を継続的に改善します。導入後は、問い合わせ内容を分析し、SEOキーワードや顧客ニーズを可視化したうえで、クライアントのホームページやWebコンテンツに反映させることで、SEO流入の増加にもつなげます。

カスタム・コンサルティングフェーズでは、社内システム、CRM、SFA、勤怠、経費、RPAなど、最大3〜5システムとの連携設計を行い、社内業務全体をAIチャットボットとRPAの組み合わせで最適化するフルカスタム案件を提供します。
このフェーズでは、クライアントの業務プロセス、ITシステム、運用体制を踏まえた個別設計と、導入後の運用継続支援を一貫して行います。

医療機関向けAIチャットボット開発（要件定義〜実装・運用まで一貫対応）

本プロジェクトでは、医療機関の問い合わせ対応を効率化し、患者体験を向上させるためのAIチャットボット（予約案内・診療案内・書類手続き支援）を企画・開発しました。単なるFAQ自動化ではなく、医療特有の表記揺れ・専門用語・症状説明などを前提とした高精度な自然言語処理基盤の構築を担当しました。

■ 課題設定

導入前の医療機関では、予約変更・初診可否・必要書類に関する電話問い合わせが多く、

1件あたりの対応に平均4〜6分
忙しい時間帯に電話がつながらない
不正確な情報伝達のリスク
が課題として顕在化していました。
また「単純なキーワードマッチ型チャットボットでは医療特有の問い合わせに対応できない」という問題もあり、高精度・低誤検知・説明可能性が求められました。
■ 実施した取り組み（How）

課題の性質に応じて、以下のように技術選定と設計を行いました。

医療NLP前処理パイプラインの構築
症状・薬品名・検査名の表記ゆれを正規化
MeCab＋辞書拡張により医療用語の分かち書きを最適化
ノイズ除去と固有表現抽出により検索精度を改善
対話ログのクラスタリングとFAQ再設計
過去数万件のログをTF-IDF＋K-meansで自動分類
問い合わせボリュームの大きいカテゴリを特定し、回答文章を医療従事者と共に監修
精度改善のためのフィードバックループ（誤分類ログの収集→再学習→しきい値調整）を構築
バックエンド基盤の安定化
FastAPIでAPIを構築し、レスポンスを平均150ms以内に最適化
Celery＋Redisでバッチ処理を非同期化し、混雑時間帯の負荷を分散
ログ分析基盤を設計し、日次で改善指標（誤検知率・ユーザー離脱率）を可視化
■ 成果

導入後3ヶ月で、以下のような具体的な改善を実現しました。

問い合わせ対応時間を66%削減（平均4.8分 → 1.6分）
誤検知率を32% → 11%へ改善（高精度NLPにより）
患者側の自己解決率が23%向上
職員の電話対応時間が削減され、月20時間以上の工数削減を達成
医療機関アンケートでユーザー満足度がNPS +13ポイント改善

単なる自動応答ではなく、医療機関の業務負荷を確実に下げながら、安全かつ正確な情報提供ができるチャットボットとして評価されています。