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株式会社ビットオン AI時代の事業基盤を設計・実装する開発会社
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業務システム開発・AI連携・認証/インフラ基盤

AI時代の業務システムを、
設計から実装・運用まで一緒に作ります。

ビットオンは、AI導入の相談だけで終わる会社ではありません。 業務の流れを整理し、Webアプリ、API、データベース、AI/RAG/MCP連携、認証基盤、Docker・VPS・オンプレミス/クラウド基盤まで、実際に動くシステムとして形にします。 「営業メールをAIで下書きしたい」「請求データの転記をなくしたい」「社内文書を安全にAI検索したい」——そうした現場の課題を、開発会社として実装までつなげます。

開発内容を見る まず話してみる
Webシステム開発 / AI連携 / データベース設計 / API開発 / 認証基盤 / Docker・VPS・オンプレミス基盤まで対応します。
「まだ要件が固まっていない」「何に困っているか言語化できていない」段階からご相談いただけます。
開発会社としてできること

AI活用を、業務システム・データベース・認証・インフラまで含めて実装します。

相談や要件整理だけでなく、実際に使えるシステムとして設計・開発・運用できることがビットオンの強みです。 小さな社内ツールから、既存システム連携、AI検索、オンプレミス基盤、SSOまで、現場の業務に合わせて一気通貫で構築します。

Web / Business App

業務システム・Webアプリ開発

受発注管理、顧客管理、社内申請、在庫管理、予約管理、レポート作成など、 Excelや手作業で回している業務を、使いやすいWebシステムとして構築します。

AI / RAG / MCP

AI連携・社内データ活用開発

ChatGPT API、ローカルLLM、RAG、MCPを業務システムに組み込み、 社内文書検索、問い合わせ対応、帳票作成、業務支援AIとして安全に使える形にします。

Auth / Security

認証基盤・SSO・権限管理

LDAP、Keycloak、WebAuthn、VPN連携などを使い、社員IDを中心にした安全な認証・権限管理を設計します。 複数システムのログイン統合や退職者アカウント停止も含めて整えます。

Infrastructure

VPS・Docker・オンプレミス基盤

さくらVPS、クラウド、専用サーバー、Docker Compose、バックアップ、監視、リバースプロキシまで、 小規模企業でも運用しやすい基盤を構築します。

Integration

既存システム連携・API開発

既存の販売管理、会計、グループウェア、ファイルサーバーなどをつなぎ、 二重入力や手作業の転記を減らすAPI連携・バッチ処理・データ連携を開発します。

Operation

運用・改善・内製化支援

作って終わりではなく、ログ、バックアップ、障害時対応、ドキュメント、引き継ぎまで整え、 社内で改善を続けられる状態を目指します。

最新記事 / 継続発信中

技術をどう選び、どう現場に落とし込むか。ビットオンの考え方を定期的にブログで公開しています。

AI活用、実装方針、運用設計まで、実務に近いテーマを継続して発信しています。相談の前に、ビットオンがどう考えて整理する会社なのかを知っていただける入口です。

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注目記事 / まず読んでほしい1本
2024.08.11 ビットオンの考え方

第1回：もう“会社の看板”では勝てない。AI時代に選ばれるのは「対話できる個」

ビットオンが最初にお伝えしたいのは、AI時代の開発会社選びは「大手かどうか」ではなく「誰が考え、誰が伴走し、誰が最後まで責任を持つか」で決まる、ということです。第1回では、その考え方を率直にまとめています。

はじめてビットオンのサイトをご覧いただく方に、まず読んでいただきたい基準記事として、TOPページ内でも特別にご紹介しています。

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AI時代の開発は誰と進めるかで決まるというメッセージを表現した第1回ブログのキービジュアル
代表者メッセージ

AI時代に、ソフトウェアエンジニアは何を作るべきか。市場の大きさだけでは測れない課題に、なぜ技術を向けたいのか。受託開発の先に見ているものを、代表者メッセージとして公開しています。

代表者メッセージを読む → まず相談してみる
よくあるご相談

「AIを入れたい」の前に、まず整理したほうがいいことが見えてくる場合があります。

ご相談の多くは、AIそのものの話からではなく、日々の業務で止まっていること、時間がかかっていることを洗い出すところから始まります。

事例 01

営業・総務・CSが「同じ文章をまた書いている」と感じている

提案メールの下書き、問い合わせへの定型返信、社内向けの報告文——担当者が毎回ゼロから書いている。「AIで楽にできそう」と思いつつ、どの業務から手をつければいいか決まらない状態です。

事例 02

受注データを、ExcelとシステムとSlackに3回入力している

営業がExcelに入力、バックオフィスが基幹システムに転記、進捗をSlackに貼る——同じ情報を違う場所に何度も入れている。AIを入れる前に、まずこの流れ自体を整える必要があります。

事例 03

担当者が辞めたら、誰も使い方がわからなくなるツールになりそう

AIツールを試験導入したが、使いこなしているのは一人だけ。権限設定、運用ルール、引き継ぎ手順が整っておらず、「その人がいないと回らない」状態になるのが不安です。

進め方

いきなり作らず、現場の業務を整理してから、必要なシステムへ落とし込みます。

最初から大きな開発や全面導入を前提にせず、効く場所、先に整える場所、あとから広げる場所を分けて考えます。

1
まず、いちばん手間がかかっている仕事を見つける

「毎朝30分かけて日報をまとめている」「同じ質問に1日10回答えている」「月末の集計だけで半日かかる」——そういった具体的な手間から出発します。

2
AIで助けられる部分と、先に整備すべき部分を分ける

「AIで返信下書きはすぐできる」「でもその前にメールの分類ルールを整えないと効果が薄い」——そうした優先順位を整理して、無理のない順番に並べます。

3
導入して終わりにせず、現場で回る形まで持っていく

「誰がどの操作をできるか」「担当が変わったとき何を引き継ぐか」「使われなくなったときどう見直すか」まで決めてから、現場に渡します。

活用事例

実際の相談は、「AIを入れたい」よりも「この仕事を少し楽にしたい」から始まります。

業務に引きつけて考えると、何を先にやるべきかが見えやすくなります。ここでは、相談の入口になりやすいテーマと、整えたあとに起こりやすい変化を並べています。

活用例 01

CS担当が1日2時間費やしていたメール返信を半分以下に

よくある状態：「返品したい」「使い方がわからない」など似た問い合わせが毎日届く。ベテランは5分で返せるが、新人は30分かかる。過去メールを探しながら書いている。

進め方：よくある質問と回答のパターンを整理し、AIが一次返信の下書きを生成できる仕組みを構築。既存のメールツールと連携して、現場の操作を変えずに使えるようにします。

導入後の変化：新人でもベテランと同水準の速さで初動対応できるようになり、1通あたりの対応時間が平均60%短縮。対応品質のばらつきもなくなります。

活用例 02

「あの資料どこだっけ」に費やす時間を、新人でもゼロに近づける

よくある状態：マニュアルはSharePoint、議事録はNotionとメール、過去提案書はローカルPC——情報が散在していて、中途入社や他部署の人が必要なものを見つけるまでに30分以上かかることも。

進め方：まず資料の置き場と命名ルールを整理し、一元アクセスできる構造を作ります。その後、AIによる自然言語検索を載せることで「あの件の提案書」と打つだけで見つかる状態にします。

導入後の変化：「聞かないとわからない」が減り、新人の立ち上がりが早くなります。ベテランへの確認依頼も週単位で目に見えて減ります。

活用例 03

入社・退社のたびに情シスが半日つぶれるアカウント管理を自動化

よくある状態：入社のたびにSlack・Gmail・kintone・Salesforceを個別に設定、退社時は設定漏れが怖くてチェックリストを手動確認。情シス担当が1人で、月に数回の異動・入退社対応だけで午前中が終わる。

進め方：SSO（シングルサインオン）と統合認証基盤を整備し、1か所の操作で全サービスのアカウントを一括制御できる仕組みを構築します。既存サービスとの連携可否も事前に整理します。

導入後の変化：入退社対応が1人あたり5分以内で完了。設定漏れによるセキュリティリスクがなくなり、情シス担当が本来の業務に集中できます。

ビットオンが選ばれる理由

大事なのは、流行の言葉を増やすことではなく、
今の業務に合わせて、ちゃんと前へ進めることです。

AIも、システム改善も、基盤整備も、単体で考えるとうまくいきません。ビットオンは、いまの業務や体制を見ながら、何を先にやると前に進みやすいかを整理し、実装までつなげます。

相談しやすいところから始められます

  • テーマが固まっていなくても大丈夫です
  • 「何に困っているか」から一緒に整理できます
  • 小さく始めて、あとから広げる進め方にも対応できます

技術だけでなく、運用まで考えます

  • AIだけでなく、データ、認証、権限、運用も含めて設計します
  • オンプレミス、クラウド、ハイブリッドも要件に応じて考えます
  • 導入後に改善しやすい形を最初から意識します
導入効果のイメージ

導入の目的は、AIを入れることではなく、仕事を前に進めやすくすることです。

会社によって状況は違いますが、よくある改善の方向は共通しています。目指すのは「派手な変化」ではなく、日々の仕事が止まりにくくなる状態です。

効果 01

「また同じ作業」が減る

提案書の下書き、定型メールの返信、転記作業——毎日繰り返している細かな作業が、半分以下の時間で終わるようになります。

効果 02

新人でもベテランと同じ速さで動ける

「あの人じゃないとわからない」という属人化が解消され、担当者が変わっても対応品質・スピードが安定します。

効果 03

「とりあえず動く」ではなく、次も改善できる形にする

場当たり的に仕組みを追加するのではなく、全体を見ながら整えることで、半年後・1年後の改善につながる土台ができます。

強み

新しい技術に期待しつつ、
現場で使い続けられる形まで考えます。

AIの導入は、単体では完結しません。基盤、認証、権限、監視、運用までつながってはじめて、事業の中で機能します。

  • 新規開発だけでなく、既存資産を活かした段階的な刷新にも対応
  • クラウド一辺倒ではなく、要件に応じてオンプレミスやハイブリッドも検討
  • 導入後も改善しやすく、社内に知識が残る形を重視
お取引実績（一部）

🎓
東京大学生産技術研究所・東京大学
研究機関向けシステム開発・基盤整備
🏭
ソニー株式会社 / 三菱重工健康保険組合
大手企業・健保組合向け業務システム・認証基盤構築
⚾
公益財団法人 日本野球連盟 / 株式会社リクルート
団体・事業会社向けWebシステム・情報基盤開発

※その他多数の中小企業・自治体・教育機関・財団法人様

※順不同。敬称略。

安心して相談いただける理由

相談しやすさと、技術の確かさ。
その両方を大切にしています。

最初から大きな投資を前提にするのではなく、貴社に合う進め方を見極めながら、必要な範囲から着実に整えていきます。

技術選定を急がない

まずは目的と現状を整理し、本当に必要な技術から選びます。

ブラックボックス化しない

将来の改善や引き継ぎがしやすいよう、社内に知識が残る形を意識します。

導入後まで見据える

使い始めた後の調整や改善まで考え、長く運用しやすい構成を設計します。

よくあるご質問

よくあるご相談

「まだ相談する段階ではないかも」と感じている場合でも、こうしたテーマからご相談いただけます。

Q1

AIを導入したいのですが、テーマがまだ決まっていません。

問題ありません。まずは今の業務を整理し、AIが役立ちやすい部分と、先に整えるべき部分を切り分けます。

Q2

既存システムが古いのですが、全部作り直すべきですか。

必ずしもそうではありません。活かせる資産と、刷新した方がよい部分を見ながら、段階的な進め方を考えます。

Q3

クラウドに寄せるべきか、社内基盤を残すべきか迷っています。

セキュリティ、運用体制、既存資産などを見ながら、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの中から現実的な構成を検討します。

Q4

相談時点で要件が固まっていなくても大丈夫ですか。

大丈夫です。むしろ、何を整理すべきか分からない段階からご相談いただくことを想定しています。

お問い合わせ

まだ構想段階でも大丈夫です。
まずは、今の状況を一緒に整理しませんか。

AI導入の方向整理、新規サービス開発、既存システムの見直し、オンプレ / クラウド基盤、認証基盤、内製化支援まで幅広くご相談いただけます。

  • 何から始めればよいか分からない
  • AIを使いたいが、現場にどうつなげるべきか迷っている
  • 既存システムを少しずつ改善したい
  • セキュリティや運用も含めて相談したい