評価とヒューマンレビュー付き生成AI開発
Netbase は、プロダクト・オペレーションチーム向けに生成AI機能を構築します。文章生成、要約、書き直し、コンテンツ作成を、スタッフや顧客がすでに使用しているソフトウェアに組み込みます。すべての機能は、評価セット・出力に関わる箇所へのヒューマンレビューステップ・コスト上限を標準装備して提供されます。生成AIは成長中のサービス領域であり、その成熟度を正直に明示しています。
ソリューションレビューを予約する 関連実績を見るReviewed by David (CEO) · Updated 17 Sep 2026
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生成AI開発に含まれるもの
生成AIフィーチャーはモデルを呼び出すだけでは成立しません。データから適切なコンテキストを取得し、コードのようにバージョン管理された指示、返ってきた内容の検証、担当者が結果を承認・編集する仕組み、そして実ユーザーが利用し始めてからの監視が必要です。本サービスはAI & Data ファミリーに属します。
- ユースケースの定義と書面による品質基準
- 基盤モデルのゼロからのトレーニング
- コードでバージョン管理されたプロンプト・コンテキスト・出力設計
- リスクのある箇所へのレビューなしでのAI出力の公開
- Webアプリ、バックオフィス、ワークフローへの統合
- 精度や時間削減効果の保証
- 実際の事例から構築した評価セット
- モデルサブスクリプションの再販
- ユーザーインターフェース上のヒューマンレビュー・編集ステップ
- プロンプトインジェクションとデータ漏洩のガードレール
- 利用状況・コスト・品質のモニタリング
- スタッフが毎日、類似した説明文・返信・要約を作成している
- レビューなしで毎回完璧な出力が求められる
- モデルが回答の根拠にできるコンテンツがすでに存在している
- タスクが計算や検索であればルールまたはクエリを使用する
- 担当者が下書きを自分で書くより早くチェックできる
- 出力品質に責任を持つ担当者がいない
- フィーチャーが自社で管理するプロダクトの中にある
- 少数のスタッフ向けにチャットサブスクリプションが必要なだけ
カスタムフィーチャーよりパッケージ化された2つのルートが適する場合もあります。社内文書への回答にはAIナレッジアシスタントを、エージェントへの引き継ぎを伴う顧客対応にはカスタマーサービスAIをご覧ください。その他のルートはサービスディレクトリでご確認いただけます。
成果と購買担当者のジョブ
プロダクト・オペレーションリーダーが生成AI開発を発注する目的：
スタッフは空白フィールドではなく、根拠のある下書きから作業を開始できます。
出力が顧客に届くすべての箇所で、下書きはレビュー待ちの状態を保ちます。
評価セットにより、自社の事例においてフィーチャーがどのように動作するかが分かります。
利用制限・キャッシュ・モデルの選択により、リクエストあたりのコストを可視化します。
フィーチャーは書き直しなしでモデルを変更できるように構築されます。
機能モジュールと成果物
対象タスク、良い・悪い出力の例、レビュールール
モデルが受け取るデータソース・検索ルール・指示
編集・承認ステップを含むAPI・ユーザーインターフェース・ワークフロー統合
リリース前にスコアリングされる自社データからのテストケース
インジェクション・漏洩・有害コンテンツに対する入出力チェック
プロンプト・バージョン・コスト・レビュアー編集のログ
再利用可能な起点
Netbase のプロダクト化モジュールライブラリには、AIチャットボットとWorkChatインテグレーター、そしてワークフロー自動化ツールキットが含まれます。適合するモジュールがある場合はそこから構築を開始します。モジュールはライセンス提供であり、お客様のために構築されたカスタム部分はお客様のものです。
デリバリープロセス・チーム・ガバナンス
生成AIの作業は6ステップのデリバリーライフサイクルに従います：
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ディスカバリーと戦略的整合性。
実際の事例を収集し、品質基準に合意し、レビューが必要な箇所を決定します。
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チーム編成とアーキテクチャ計画。
アーキテクトがコンテキスト・モデルインターフェース・モデル障害時のフォールバックを設計します。
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成果ベースのマイルストーンによるアジャイル実行。
各マイルストーンはデモだけでなく、評価セットに基づいてスコアリングされます。
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モジュラーおよびプロダクト化コンポーネント。
再利用可能なモジュールがチャット・ワークフロー・統合の基盤をカバーします。
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トレーニング・展開・最適化。
ユーザーが下書きのレビューと編集を学習し、まず小規模グループにフィーチャーが公開されます。
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継続サポートと共同構築。
レビュアーの編集が出力の不足点を示すにつれ、プロンプト・コンテキスト・モデルの選択が調整されます。
3〜30名のチームは通常、ディスカバリーから1〜2週間以内に開始します。スプリントはアジャイルで、ハノイからリモートファーストで英語対応し、週次レビュー・KPIダッシュボード・担当アカウントマネージャーおよびプロジェクトマネージャーを配置します。モデルはAPIレイヤー経由で呼び出されるため、プロバイダーの変更が可能です。セキュリティ対策には、セキュアコードレビューとバージョン管理、ロールベースアクセス制御、転送時のTLSと保管時のAES暗号化、脆弱性スキャンが含まれます。NDAおよびDPAはご要望に応じて提供いたします。
公開されたリスクリストに基づいてテストを実施しています。OWASP Top 10 for LLM Applications（2025年版）はプロンプトインジェクションを1位、機密情報の開示を2位にランク付けしており、NIST AI 600-1（AI RMFの生成AIプロファイル、2024年7月）は生成AIのリスクと推奨アクションを規定しています。
本サービスにおけるAIの活用
本サービスではAIがプロダクトであると同時に、デリバリーの一部でもあります。エンジニアはAI支援によるコード補完とテスト生成を活用し、すべての変更はコードレビューを通過します。フィーチャー自体では、プロンプトとモデル設定がバージョン管理され、各リリース前に評価セットが実行され、レビュアーの編集がフィードバックとして記録され、リクエストあたりのコストが監視されます。
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納品実績（匿名クライアント）：WhatsApp AIチャットボット。
WhatsApp BusinessでCRMと同期した言語モデルチャットボット。クライアント名は非公開です。
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納品実績：商品レコメンデーションエンジン。
同じプロジェクトで4over4向けに納品されました。
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納品実績（匿名クライアント）：RAGナレッジアシスタント。
社内文書から引用付きで回答する言語モデル。クライアント名は非公開です。
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成長中の機能：文章生成・要約・コンテンツ向け生成AIフィーチャー。
現在成長中の機能であり、公開済みの生成AIケーススタディとはまだ紐付いていません。
契約モデルとコストに影響する要因
Netbase のほとんどのプロジェクトはディスカバリー後に合意した固定価格契約で納品されます。生成AIについては、合意した評価セット付きの固定価格初回リリースが通常の開始方法です。継続的なチューニングには、マイルストーンベース・月次チームリテイナー・KPI連動型の条件も提供しています。料金表は公開していません。
工数とコストに影響する要因：フィーチャーがカバーするタスク数、取得が必要なコンテキストの量、レビューが必要な箇所、想定リクエスト量、データ保護規則、対応言語。
実装上の技術選択
Netbase はモデル非依存です。OpenAI、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）、Meta（Llama）をはじめ、お客様自身のクラウドでホストされるオープンウェイトモデルを含む商用・オープンウェイトモデルを使用し、評価セット上の品質・データレジデンシー・レイテンシー・コストに基づいてプロジェクトごとに選択します。コンポーネントとその成熟度ラベルについてはデータとAIスタックのページをご覧ください。
業界別応用例
印刷・包装業界。大規模テンプレートカタログの商品説明、アートワーク指示書、見積返信、校正コメントは、明確なパターンを持ち、確認担当者がいるテキスト中心のタスクです。
コマースおよびカスタマーオペレーション。注文状況の返信、返品説明、顧客履歴の社内サマリーはレビュー付き下書き作成に適しています。欧州委員会によるEU AI法の概要では、チャットボットと対話する際はその旨をユーザーに伝えるべきとされているため、顧客向けフィーチャーではAIが関与していることを開示します。
印刷・パッケージ：オンライン受注、AIアートワークチェック、製造ハンドオフ
NetbaseはAIを活用して、印刷・パッケージ企業の受注、アートワーク承認、製造ハンドオフをオンライン化します。顧客が1つのフローで設定、デザイン、校正、支払いを完了し、プレスフロアはクリーンなジョブを受け取れます。6件の公開済み印刷コマース事例と50+のカスタムWeb to Printプラットフォーム（アパレル、パッケージ、サイネージ、販促品、B2Bポータル）がこのページを裏付けます。
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実績：納品済みAIとプラットフォームの証拠
エビデンスの成熟度：生成AI開発は成長中の機能です。匿名クライアント向けのRAGナレッジアシスタントとCRM連携付きWhatsApp AIチャットボット（いずれもクライアント名は非公開）以外に、現時点で公開済みの生成AIプロジェクトはありません。以下の記録は、Netbase が納品したAIと、生成フィーチャーが接続するプラットフォームの種類を示しています。
納品済みAI：4over4（オンライン印刷、米国）。Netbase は広範なストアプロジェクトの中で、閲覧・購買履歴に基づいたレコメンデーションエンジンを構築しました。4over4のケースを読む。
プラットフォーム実績：Printcart（Netbase Business Division）。受注を印刷データに変換し、フルフィルメントを自動振り分けするWeb to Printおよびプリントオンデマンドプラットフォームで、オンラインデザインツールを備えています。AIプロダクトではありませんが、生成コンテンツが本番前にレビューを必要とするワークフローの典型例です。Printcartの記録を見る。
その他のプロジェクトは実績一覧でご覧いただけます。
米国のオンライン印刷店4over4はトラフィックは十分あったものの、受注数が伸び悩んでいました。Netbase JSCはチェックアウト・検索・ナビゲーションを改善し、Adobe Illustrator（.ai）からSVGへのファイル変換を自動化してレコメンド機能を追加。4over4はECサイト売上82%向上とコンバージョン率48%向上を報告しています。
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PrintcartはNetbase自社のWeb to Print SaaSであり、本レコードはその構築内容を示しています。Netbaseはマルチテナントプラットフォームを設計・開発・運用しており、オンラインデザインスタジオ、印刷用ファイルの自動生成、印刷受注管理、ストアアプリ、任意のストアフロントに接続できるAPIを提供しています。スコープ、スタック、運用を網羅しており、パフォーマンス指標は公開していません。
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Netbaseは、AIコンサルティング・エンジニアリング・インテグレーションを組み合わせた役割で、クライアント向けに検索拡張生成（RAG）ナレッジアシスタントを納品しました。クライアント名は非公開です。この匿名ポートフォリオ記録には、AIシステムの種別とNetbaseの担当内容のみを記載しており、クライアント名・ロゴ・所在地・日程・モデル選択・数値・結果は一切公開していません。
続きを読むPlan the next step with a Netbase consultant
購買担当者FAQ
どのモデルを使用しますか？
お客様のデータとコスト制限の範囲内で評価セット上の性能が最も優れたものを選択します。Netbase はモデル非依存です。
弊社のデータはパブリックモデルのトレーニングに使用されますか？
データ取り扱いはディスカバリーで合意しDPAに記載されます。プロバイダーとホスティングをそれに合わせて設定します。
出力の品質が十分かどうかはどのように判断しますか？
自社の事例から作成した評価セットが各リリース前にスコアリングされ、ローンチ後はレビュアーの編集が追跡されます。
モデルが事実を作り上げてしまった場合はどうなりますか？
フィーチャーは可能な限りお客様のデータに基づいて回答し、出典を示し、出力にリスクが伴う箇所では常に人が関与します。
構築したものの所有権はどこにありますか？
お客様のために作成されたIPはお客様のものです。Netbase のプロダクト化モジュールはライセンス提供であり、譲渡ではありません。
最大のリスクは何ですか？
デモをそのまま本番リリースすることです。評価セットとレビューステップなしでは、品質上の問題がユーザーの前に現れて初めて発覚します。
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サービスオーナーと次のステップ
本サービスはNetbase会長・創業者・CEOのDavidが所有し、Netbase Editorial Teamが管理しています。チームが日々行っている文章作業の実例をいくつかご用意の上、ソリューションレビューを予約するか、先に関連実績を見ることもできます。
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