会社紹介
AI導入を、実際の運用につなげるチーム
Schiftは文書検索、RAG、ワークフロー、運用設計まで一緒に扱い、チームが実務の文脈の上でAIを動かせるようにします。
- アップロード、検索、回答、次のアクションまでを一つの流れでつなぎます
- チームの運用に合うAI導入モデルを一緒に整理します
- 会社紹介資料の請求から初期相談まで自然につながります
導入の視点
技術選定の前に、運用シナリオを一緒に整えます
Schiftはモデル接続だけで終わらず、チームが実際に使い続けられる運用構造まで一緒に設計します。
文書に基づく回答と次の対応を同じ流れでつなげます
出典とコンテキストが残るのでチームが結果を検証できます
初期導入の検討から運用基準まで同じ視点で揃えられます
なぜチームが相談するのか
AIツールは増えたのに、運用モデルがまだないチームは多いです
ツールが増えても業務コンテキストが分散したままだと、人もAIも毎回最初からやり直すことになります。Schiftはそのギャップを埋めるためにあります。
よくある現状
検索、文書、LLM、承認、運用ログが分かれていると、AIはデモでは動いても実務を引き継げません。
文書と依頼が複数ツールに散らばります
根拠や運用状態をあとから検証しにくいです
AIは入ったが、チーム運用の基準がありません
Schiftが作る状態
文書AIの基盤と運用フローを一緒に整えることで、検証可能な回答と繰り返し使える運用に近づけます。
アップロード → 検索 → 回答 → 次の対応までが一つの流れになります
出典とコンテキストが残るのでチームが結果を検証できます
初期導入と運用構造を同じ視点で揃えられます
提供できること
紹介ページでまず伝えたいのはこの三つです
機能
Document AI Infrastructure
OCR、チャンキング、Embedding、検索、出典付き回答までを素早く立ち上げられます。
機能
Workflow Readiness
検索で終わらず、回答を次の実務フローへつなげる前提で設計します。
機能
Team-level Operating View
単発デモではなく、チームが継続して使える運用構造を目指します。
導入イメージ
自前で進めると長くなり、一緒に整理すると運用に早く近づきます
Schiftは単一APIを売ることより、チームが使える運用構造に早く届くことを重視しています。
従来
導入開始
ツール選定と構成設計が長引きます
文書に基づく回答
出典と根拠が分散し、検証が難しいです
運用への接続
デモは動いてもチーム運用には残りません
Schift導入後
導入開始
紹介資料請求のあと、優先順位をすぐ整理できます
文書に基づく回答
文書の根拠が見える回答構造に整えられます
運用への接続
繰り返し使える実務フローにつながります
Document AIRAGWorkflowOps-readyKorean marketB2B onboarding
既存環境との相性
既存スタックを捨てる前提ではありません
今使っている文書、LLM、SDK、ワークフローの上にSchiftを重ねて導入できます。
LLM
OpenAIClaudeGemini
SDK
PythonTypeScriptREST API
Workflow & Agents
LangChainVercel AI SDKClaude CodeCursor
次のステップ
まず資料を受け取り、そのあとチームに合う導入フローを一緒に整理しましょう
軽い問い合わせからで十分です。現在の状況を共有いただければ、会社紹介資料とあわせて最適な次の一歩をご案内します。
[email protected] · schift.io · 初回相談可能