01 — CONSULTING
AIソリューション提案 / PoC
課題起点で、最適解を提案
「この課題を解きたい」からご相談OK。業務を整理し、AIで解ける部分と最適な技術・構成を提案。小さく試して(PoC)、進むか止めるかを見極めます。無理にAIを使う提案はしません。
- 課題整理・技術選定
- 費用対効果の見極め
- PoC（最短2週間）
AI SOLUTION STUDIO — 東京 / 少人数
その課題、AIでどう解くかから。
「AIで何ができる?」の段階からご相談OK。御社の課題に合わせて最適なAIの形を提案し、知識基盤・AI Agentワークフロー・実行基盤（ランタイム）まで、動くところまで一貫して構築します。
代表とCTOが最初から最後まで直接ご対応。初回相談は無料・売り込みなしです。
得意領域
AIソリューション提案AI Agent ワークフロー実行基盤 / Runtime
RAG / Knowledge Graphレガシー移行業務システム開発
Service — サービス
課題から、最適なAIの形を。
「これを作ってほしい」ではなく「この課題を解きたい」からご相談ください。提案から、構築・運用まで一貫して対応します。
02 — AI AGENT
AI Agent ワークフロー
Agent Workflow
複数のAIエージェントが連携して業務を遂行するワークフローを設計・実装。設計書解析からコード生成まで。
- マルチエージェント設計
- ツール・API連携
- 人による確認フロー
03 — RUNTIME
AI 実行基盤（ランタイム）
Agent Runtime / Infrastructure
エージェントを安定して動かすための実行基盤を構築。状態管理、ツール実行、ログ・監視・評価、ガードレールや権限管理まで含め、本番運用できる形にします。
- 実行環境・状態管理
- ログ・監視・品質評価
- ガードレール・権限管理
04 — KNOWLEDGE & BUILD
ナレッジ基盤・AIプロダクト開発
RAG / KG / Product
RAG・Knowledge Graph の社内ナレッジ基盤から、ToC / ToB のAIサービス・アプリ開発まで。企画・設計・開発・運用まで一貫して形にします。
- 社内ナレッジ基盤（RAG / KG）
- AI Webサービス・スマホアプリ
- 決済・課金を含むプロダクト開発
Architecture — 設計アプローチ
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。
Process — 進め方
いきなり大きく作りません。
まず小さく試して、効果を確かめてから。だから、はじめての方も安心して始められます。
STEP 01
お話をうかがう
今の業務と課題をお聞きし、AIで解ける部分を一緒に見つけます。
無料 / 1〜2回STEP 02
小さく試す
最小限の形で試作し、効果と費用を数字で確認。合わなければここで止められます。
最短2週間STEP 03
つくる
手ごたえを確かめてから本番を開発。設計から仕上げまで責任を持って対応します。
1〜3ヶ月目安STEP 04
使いながら育てる
納品して終わりにしません。実際の使われ方を見ながら、少しずつ改善します。
継続
Works — 実績
作ったもので、正直にお話しします。
自ら企画・開発・運営しているプロダクトと、代表・CTOがこれまで手がけた開発実績です。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
Founders — 創業者
二人で、最後まで責任を持つ。
少人数だからこそ、代表とCTOが最初から最後まで直接ご対応します。
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。
Why us — 私たちの姿勢
業務を知る人間が、AIをつくる。
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
窓口も、作る人も同じ
代表とCTOが直接ご対応。伝言ゲームや外注がないので、話が早く、認識のズレも起きにくい。
02
業務を分かった上でつくる
17年の業務システム開発が土台。業務を理解してから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。
03
レガシーもAIも、両方分かる
COBOL・VB・Java などの基幹システムから、最新のLLM・Knowledge Graph まで。古い資産と新しい技術の橋渡しができます。
04
「作って終わり」にしない
まず小さく試し、効果を確かめてから進めます。納品後も、実際に使われ改善が回る形まで責任を持ちます。
使っている技術
AI / LLM
OpenAI APIAzure OpenAIRAGKnowledge GraphAI AgentLangGraphMCP
検索基盤
ElasticsearchVector SearchQdrant
バックエンド / 言語
PythonFastAPIKafkaJavaTypeScript
DB / インフラ
PostgreSQLSupabaseAzureDockerVue3
About — 会社概要
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 | ◯◯ ◯◯ |
| CTO / 技術責任者 | 田地（デンチ） |
| 所在地 | 東京都 |
| 事業内容 | AIソリューションの提案・PoC / AI Agentワークフロー・実行基盤（ランタイム）の設計・構築 / 社内ナレッジ基盤（RAG・Knowledge Graph）/ AIプロダクト・Web開発 / レガシー移行支援 |
| 連絡先 | contact@leta.example |
Contact — お問い合わせ
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。
＊ 副業・業務委託で一緒に開発いただける方も歓迎しています。お気軽にご連絡ください。