NEXAI — 開発ストーリー | AMELA 開発実績

CLIENT

お客様について

業務効率化を牽引する、国内有数の「中堅IT企業様」。

中堅IT企業様は、複数部門に多種多様な knowledge-work を抱える組織。人事部門での大量応募CV選考、営業/マーケ部門での多言語ドキュメント翻訳、CRM部門でのメール配信、経営層への定期レポート ─ 部門ごとに業務時間と意思決定スピードの圧迫が常態化していました。

「全社員が AI を業務にワンクリックで組み込める」ことを目標に、社内向け AI プロダクティビティ・プラットフォームを内製。Web・API・Telegram の3チャネルから同じ AI バックエンドを利用できる、統合ワークスペースとして設計しています。

累計CV処理

12,847件

翻訳ファイル

3,421件

メール検証

89,234件

BUSINESS FLOW

STEP

業務リクエスト

社員・経営層が翻訳/CV選考/データ確認を依頼

STEP

統合受付

Web / API / Telegram から同一バックエンドへ

STEP

AIエンジン処理

Gemini / DeepSeek + 専用パイプラインで自動処理

STEP

即時アウトプット

数秒〜数十秒で結果返却、業務時間を圧縮

CHALLENGE

解くべき設計課題

プラットフォームに求められた、4つの構造要件。

いずれも技術選定の問題ではなく、コスト・処理特性・接点・ストレージに直結する事業要件。ゼロからの新規構築で「同時に成立させる」設計が必要でした。

① 個別 LLM 呼び出しを許せば、コスト管理が崩壊する

各業務ツールがそれぞれ Gemini / DeepSeek を直接呼び出せば、月次コストの予測不能化と レート制限の競合 が起きる。

② AI タスクをひとつの処理キューに集約すれば、処理が詰まる

CV解析は数秒、翻訳は数分、Bot は即応 ─ 処理特性が異なる AI ジョブを同一キューに流せば、即応性が必要な Bot 応答も翻訳ジョブで遅延する。

③ チャネル別に AI を実装すれば、機能が分散する

社員は Web、経営層は Telegram、外部システムは API と接点が異なる。チャネル別に AI ロジックを実装すれば、同じ機能が3度実装される状態になる。

④ ストレージ設計を誤れば、機密データが漏洩リスクに晒される

CV PDF や翻訳ファイルは 機密情報を多く含む。アクセス制御・暗号化・利用ログを最初から設計しなければ、後から組み込むのは極めて困難になる。

ARCHITECTURE

共に築いた構成

知識業務を、4つの領域で「止まらない基盤」へ。

中堅IT企業様の業務を支える AI プラットフォームを、ゼロから内製で構築しました。4つの構造要件 ─ AI 処理基盤、バックエンド構成、ユーザー接点、データ管理 ─ それぞれを Amela と共に設計し、コスト・性能・接点・セキュリティを同時に成立させる構成にまとめています。

領域 ①

AI 処理基盤

課題

各業務ツールが個別に LLM を呼び出すと、コスト管理・レート制御が分散する。

解決策

共通AIゲートウェイで一元化

Gemini / DeepSeek を1つの抽象レイヤから呼び出し、料金キャップ・キャッシュ・フォールバックを実装

領域 ②

バックエンド構成

課題

多種類の AI タスク (CV解析・翻訳・Bot) は処理特性も完了時間も異なる。

解決策

役割別マイクロサービスで非同期分離

NestJS マイクロサービス + Bull Queue + Redis で AI ワーカーを役割別に分け、即応 Bot と長尺翻訳を独立処理

領域 ③

ユーザー接点

課題

社員は Web、経営層は Telegram、外部システムは API と接点が3系統に分かれる。

解決策

3チャネルから同一バックエンドへ

Next.js Web UI + Grammy Telegram Bot + REST API で、同じ AI 機能を3経路から利用可能に

領域 ④

データ管理

課題

CV PDF や翻訳ファイルが多数アップロードされ、ストレージとアクセス制御が必要になる。

解決策

S3 + Prisma で永続化と追跡を一体化

AWS S3 で機密ファイルを暗号化保存、署名付きURLで安全配信。利用ログは Prisma で完全追跡

TECH STACK

Frontend

Next.js

React T TanStack Router s shadcn/ui

Tailwind

i18n

Backend

NestJS

Prisma B Bull Queue

Python Flask

Grammy (Telegram)

Infra & AI

Gemini D DeepSeek

MySQL

Redis

AWS S3

Docker

IMPACT

プラットフォームが生み出す価値

中堅IT企業様の「業務スピード」が、加速する。

この基盤は技術指標ではなく、業務時間削減・意思決定スピード・部門横断のデータ活用といった、ビジネスアウトカムを継続的に生み出します。

① 知識業務時間を圧縮する基盤

CV選考、翻訳、メール検証、レポート集計 ─ 各部門のルーチン作業を AI が自動化。社員は判断業務に集中できる。

② 経営判断を即時化する設計

経営層が Telegram で AI に問いかければ、売上 / パイプライン / アラートがその場で返答。レポート待ち時間がゼロに近づく。

③ 部門横断で AI 価値を最大化する設計

人事・営業・マーケ・経営、それぞれが同じ AI バックエンドを利用。新機能を追加すれば全社員が即座に使える。

④ AI 活用の継続的拡張に集中できる構成

共通AIゲートウェイ + マイクロサービス構成により、新しい AI ユースケースは「新ワーカー追加」のみで本番投入できる。

👥

STAKEHOLDER

人事担当

採用スクリーニング

一般的に

他組織では、大量CVを人の目で1日数十件読むしかない。

中堅IT企業様では

AI が 24h で全件スコアリング、人事は上位10%だけ精読すれば良い。

事業インパクト

スクリーニング 10倍速

優秀候補者の取りこぼし削減

📄

STAKEHOLDER

営業 / マーケ

多言語ドキュメント

一般的に

他組織では、多言語ドキュメント翻訳に外注 or 数時間の手作業に陥りがち。

中堅IT企業様では

ブラウザから投入で数分後に翻訳完了、原文⇄翻訳をその場で確認できる。

事業インパクト

翻訳工数 70%削減

海外展開のスピード向上

✉️

STAKEHOLDER

マーケ / CRM

メール配信品質

一般的に

他組織では、大量メールアドレスのバウンスを配信して初めて検知することが多い。

中堅IT企業様では

配信前に AI が一括検証、無効アドレスを事前除外できる。

事業インパクト

配信失敗率大幅低下

配信プロバイダの信頼スコア改善

📊

STAKEHOLDER

経営層

意思決定スピード

一般的に

他組織では、レポート要求 → 各部署で集計 → 共有という工程に数時間〜数日かかる。

中堅IT企業様では

Telegram で AI に問いかけ、KPI / パイプライン / アラートが即返答される。

事業インパクト

意思決定スピード向上

データドリブン経営の実現

知識業務を、ゼロから内製のAIワークスペースへ。

業務効率化を牽引する、国内有数の「中堅IT企業様」。

プラットフォームに求められた、4つの構造要件。

知識業務を、4つの領域で「止まらない基盤」へ。

中堅IT企業様の「業務スピード」が、加速する。

実際に動くデモで、中堅IT企業様の体験を。