CASE 01
AIを導入したいが、何から始めればいいかわからない
Challenges
こんなお悩みありませんか？
CASE 02
ChatGPTを既存システムへ組み込みたい
CASE 03
社内文書をAI検索できるようにしたい
CASE 04
開発リソースが足りない
私たちは、その課題を解決します。
無料相談する
Service
提供サービス
AI機能の追加からWebシステム開発、保守運用まで。企画・設計・開発・運用をワンストップで対応します。
01 — AI CHATBOT
AIチャットボット開発
Enterprise AI Chatbot
社内ヘルプデスクからお客様対応まで、業務に合わせた企業向けAIチャットボットを開発します。
- 社内問い合わせ対応の自動化
- 既存業務システムとの連携
02 — RAG
RAG（社内文書AI検索）
Knowledge Base / RAG
就業規則・設計書・マニュアルなどの社内文書を、AIが根拠（出典）つきで検索・回答できるようにします。
- 社内ナレッジのAI検索基盤
- 出典つきで信頼できる回答
03 — API INTEGRATION
OpenAI / Claude API連携
LLM API Integration
既存システムへのAI機能の組み込み・API連携を開発。ChatGPTやClaudeを業務システムに安全に統合します。
- 既存システムへのAI機能追加
- セキュリティ・権限管理も考慮
04 — WEB SYSTEM
Webシステム開発
Web System Development
業務システム・WebサービスをReact / Next.js / Python / FastAPI などで設計から開発まで対応します。
- 業務システム・Webサービス開発
- レガシーシステムの刷新・移行
05 — MAINTENANCE
保守・運用
System Maintenance
納品して終わりにしません。障害対応・機能改善・AIモデルの更新まで、長期的に運用を支えます。
- 障害対応・監視・機能改善
- 長期の運用パートナー体制
06 — POC
PoC開発（AI導入検証）
PoC Development
AI導入の効果を、まず小さく検証。最短2週間で「進めるか・止めるか」を判断できる材料をつくります。
- 最短2週間・低コストで検証
- 効果と費用を数字で確認
Architecture
RAGも、Agentも、Runtimeも。課題で使い分ける。
「とりあえずRAG」で終わりません。マルチパスRAG、Agentワークフロー、そしてそれらを支えるRuntime —— 御社の課題・データに合わせて設計し、組み合わせます。
マルチパス RAG
検索精度を作り込む、決定的なアプローチ
Documentsspecs · docs · code
↓
Index buildChunk · Embedding · Graph
↓
Multi-retrieval
Full-text · ESVectorGraph · KG
↓
Rerank + Merge
↓
LLMGPT / Claude
↓
Answer + citations
事前に作り込む分、精度が高く挙動が安定。ドキュメントが定まった領域に強い。
ファイルインデックス + Agent Runtime
実行時にAgentが判断する、いま主流のアプローチ
Filesraw input
↓
File Indexlightweight
↓
AI Agent · Runtimedecide → retrieve / tools
StateToolsLogs · EvalGuardrails
iterate · retrieve / tools
↓
LLMGPT / Claude
↓
Answer / Action
Agentが実行時に「何を取りに行くか」を判断・反復。Runtimeが状態・監視・ガードレールを制御し、柔軟かつ安全に。
AI Agent ワークフロー
複数のAgentが分担して業務を遂行
Taskgoal / request
↓
Orchestratorplan · decompose · assign
Retriever
Coder
Analyst
Review + Human check
loop back to Orchestrator
↓
Result / Deliverable
設計書解析→コード生成のような業務を、複数のAgentが分担・並列で処理。人による確認を挟み、品質を担保します。
※ 唯一の正解はありません。御社の課題・データ・運用に合わせて選定し、ハイブリッド化します。
Demo
社内文書に、AIが根拠つきで答える。
実際の画面イメージです。質問を選ぶと、AIが該当文書を検索し、根拠（出典）を示しながら回答します。
※ サンプルデータで動作するデモです
Demo
設計書から、コードとテストを自動生成。
Orchestratorが依存関係を解決しながら各Agentに作業を割り当て、テスト失敗時などは前工程へ戻って反復します。すべてのステップはRuntime上（状態管理・ツール実行・監視・ガードレール）で実行されます。
設計書.pdf
入力
Orchestrator
計画・依存解決
📄
Reader
⌨️
Coder
🧪
Tester
Review
整合性チェック
Human
最終確認
出力
コード・テスト
↓ すべて Agent Runtime 上で実行 ↓
Agent Runtime
Scheduler
Memory / Context
Retrieval
Tool / Sandbox
Model Router
Test / Eval
Guardrails
Human Gate
State / Checkpoint
Observability
実行トレース
※ 構成の概念イメージです（サンプルデータ）。実際の構成は案件に合わせて最適化します。
Works
開発実績・デモ
自ら企画・開発・運営しているプロダクトと、これまで手がけた開発実績です。実際に触れるデモは上のセクションでご覧いただけます。守秘義務のある案件は内容を一般化して掲載しています。
17年
業務システム開発の実務経験
5
公開・運営中の自社プロダクト
OSS
技術をGitHubで公開
GPT・Claude
主要LLMに対応
自社プロダクト（開発・運営中）
自社・OSS / GitHub
AIナレッジ基盤（KG） ↗ GitHub
企業の設計書・業務文書・コード資産を Knowledge Graph で構造化し、全文・ベクトル・Graph・Visual を統合したAIナレッジ基盤。単なるRAGを超え、影響範囲調査や整合性チェックまで。OSS公開中。
OSS公開4種の検索を統合
自社プロダクト / Web・iOS・Android
LingFlow 公開中
多言語のリアルタイム音声翻訳・会議の文字起こし・画像翻訳ができるアプリ。Web / iOS / Android に対応。
リアルタイム音声翻訳・会議記録
自社プロダクト / Web・公開中
AIHome 公開中
不動産購入支援AIサービス。住所を入れると周辺環境（交通・生活施設・災害リスク・地価）をAIが分析しレポート化。決済まで実装。
決済対応Stripe / PayPay
自社プロダクト / iOS
AiAccounting 公開中
声で話すだけで、AIが金額・日付・カテゴリを判定して記録する家計簿アプリ（iOS）。日本語・中国語・英語に対応。
話すだけで家計簿入力
自社プロダクト / Web
Surf 公開中
個人開発者・小規模チームのWebアプリを掲載・発見できるキュレーション型プラットフォーム。50以上のアプリを8カテゴリで紹介。
50+掲載アプリ
受託・開発実績（守秘のため一般化して掲載）
代表実績 / 某大手企業
AI Agentによるレガシー移行の自動化
既存のVB・RPG資産をJavaへ移行するプロジェクトで、AI Agentワークフローを設計。設計書解析からコード補完・単体テスト生成までを自動化。
残り30%の手作業を自動化
代表実績 / 某社
設計書からコード・テストを自動生成
設計書理解 → Markdown化 → コード生成 → 単体テスト仕様 → バグ修正 までを一連のAI Agentワークフローとして構築。
一連で自動化・支援
業務委託
音声対話型AIエージェント
履歴書解析・質問生成・音声対話を組み合わせたリアルタイム対話AIを設計・開発。TTS / STT / LLM を活用。
リアルタイム音声対話AI
代表実績 / AIツール
Redmine連携 AI分析エージェント
Redmine APIとLLMを連携し、進捗・遅延要因・品質課題を分析するAIツールを開発。MCP連携で管理業務を効率化。
管理業務をAIで可視化
Why Us
私たちが選ばれる理由
背伸びした提案はしません。少人数だからこそ、話が早く、最後まで責任を持てます。
01
日本語で直接対応
打ち合わせからドキュメントまで、すべて日本語で対応。通訳や仲介は入らないので、話が早く、認識のズレも起きにくい。
02
開発から運用までワンストップ
企画・設計・開発・保守運用まで一貫対応。窓口も担当も変わらないので、納品後も安心して任せられます。
03
業務システム17年の高い開発力
COBOL・VB・Javaの基幹システムから最新のLLM・RAGまで。業務を理解した上でAIを設計するので「導入したのに使われない」を避けられます。
04
柔軟な開発体制
小さなPoCのみ、受託開発（請負）、準委任・ラボ型での長期参画まで、御社の状況に合わせた契約形態で対応できます。SIer様の開発パートナー（二次請け）も歓迎です。
Technology — 使用技術
AI / LLM
OpenAIClaudeAzure OpenAIRAGAI AgentLangGraphMCP
フロントエンド
ReactVueNext.jsTypeScript
バックエンド / 言語
PythonFastAPINode.jsJava
DB / インフラ
AWSAzureDockerPostgreSQLMySQL
開発基盤
GitHubGitLabElasticsearchQdrant
Process
開発の流れ
お問い合わせから納品・保守まで、すべて日本語で対応します。まず小さく始めることもできます。
01
お問い合わせ
フォームから気軽にご連絡ください
02
ヒアリング
課題と現状をお聞きします（無料）
03
要件整理
やること・やらないことを整理
04
お見積り
費用と期間をご提示します
05
開発
進捗を共有しながら開発します
06
レビュー
動くものでご確認いただきます
07
納品
ドキュメントとあわせて納品
08
保守・運用
納品後も継続してサポート
Team
少数精鋭で、最後まで責任を持つ。
少人数だからこそ、一人ひとりがお客様と直接向き合います。
劉
劉 衡（リュウ・コウ）
代表社員 / CEO
「すごい技術」を売るのではなく、お客様の課題を一緒に解くこと。それが私たちの原点です。少人数だからこそ、一社一社と誠実に向き合います。まずはお気軽にお声がけください。
田
田地（デンチ）
CTO / AIアーキテクト
業務システム開発の現場に17年。だからこそ新しい技術を入れて終わりにせず、業務を理解した上で「現場で使われる形」まで落とし込みます。レガシーからLLM・Knowledge Graphまで、その両方を実務で扱えるのが強みです。
李
李（リー）
リードエンジニア / Lead Engineer
設計から実装まで、技術で確実に形にします。難しい実装ほど燃えるタイプです。
About
会社に眠る知識を、価値に変える。
AIとソフトウェア開発で、企業に眠る知識やデータを「使える形」に変える少人数のチームです。派手さより、現場でちゃんと使われることを大切にしています。
| 商号 | 合同会社レタ（Leta） |
|---|---|
| 設立 | 2026年◯月 |
| 代表社員 | 劉 衡（リュウ・コウ） |
| CTO / 技術責任者 | 田地（デンチ） |
| 所在地 | 東京都 |
| 事業内容 | AIチャットボット開発 / RAG（社内文書AI検索）/ OpenAI・Claude API連携 / Webシステム開発 / 保守・運用 / PoC開発 |
| 連絡先 | contact@leta.example |
FAQ
よくあるご質問
Q相談だけでも可能ですか？
はい。「AIで何ができるか知りたい」という段階のご相談も歓迎です。初回相談は無料で、無理な営業は一切いたしません。
Q仕様が決まっていなくても大丈夫ですか？
問題ありません。ヒアリングを通じて課題を整理し、要件定義からご一緒します。仕様が固まる前にご相談いただいたほうが、最適なご提案ができます。
QNDA（秘密保持契約）の締結は可能ですか？
はい、可能です。ご相談の初期段階からNDAを締結した上でお話を進められます。
Q小規模な案件でも対応してもらえますか？
はい。小規模なPoCや既存システムの部分改修から対応しています。まずは小さく始めて、効果を確認しながら進められます。
Q開発期間はどれくらいですか？
内容によりますが、PoCは最短2週間、小規模システムで1〜2ヶ月、本格的なシステム開発で3ヶ月〜が目安です。お見積り時に詳細なスケジュールをご提示します。
QSIer様・開発会社様の開発パートナー（二次請け）としての参画は可能ですか？
はい、歓迎です。準委任（ラボ型）・請負のどちらにも対応し、要件定義からテスト・保守まで、必要な工程だけの参画も可能です。NDA締結の上、御社チームの一員として柔軟に稼働します。
Contact
まずは、気軽に話しませんか。
「こんなことできる?」の段階で構いません。初回のご相談は無料です。売り込みはしません。1〜2営業日以内にご返信します。
30分のオンライン無料相談も承ります。下のフォーム、または予約ボタンからどうぞ。
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