法律業向け AI法律相談チャットボットの導入事例｜LLM活用で問い合わせ対応時間60%短縮・相談件数1.5倍を実現

プロジェクトの背景と課題を整理し、改善の方向性を明確化しました。

要件に合わせた設計と実装により、業務フローとユーザー体験を改善しました。

AWS / Python を中心に、拡張性と運用性を重視した構成を採用しました。

運用負荷の軽減と体験向上により、継続利用と成果指標の改善に寄与しました。

仕様変更が発生しても品質とスピードを維持できる開発プロセスが求められました。

リリース後の保守運用を想定し、監視や改善サイクルを回しやすい設計が必要でした。

ステークホルダーとの認識合わせを重ね、スコープを整理しながら段階的にリリース。業務にフィットする体験を実装しました。

スケーラビリティを確保し、運用負荷を抑えるインフラ構成を採用しました。

プロジェクト要件に適したフレームワーク選定と、再利用性の高い設計を行いました。

データ品質と処理の安定性を重視し、拡張可能なパイプラインを構築しました。