Claude API Integration
Claude API組み込みシステム開発
「Claudeを業務システムに組み込みたい」——そのご相談、当社の得意分野です。 自社の開発も運用もClaudeで回している会社として、組み込みパターンの選定から モデル選び・コスト設計・データの扱いまで、実体験に基づいて設計・実装します。
Situations
こんなご相談をいただいています
「ChatGPTではなくClaudeで」というご相談は、実際に増えています。
「ChatGPTよりClaudeの回答が業務に合っている。システムに組み込みたい」
組み込みパターンから一緒に選びます
「毎日届く書類・メールの読み取りと仕分けをAIに任せたい」
文書処理の組み込みが得意分野です
「顧客データを渡して大丈夫なのか、判断できる人が社内にいない」
データの扱いを先に設計します
「APIを触れる社員はいるが、本番運用まで持っていく自信がない」
設計・実装から運用まで伴走します
Patterns
Claudeは業務システムにどう組み込めますか？
文書処理・要約・社内チャット・AIエージェントの4パターンが代表的です。どれが効くかは業務によって違うため、棚卸しから一緒に選びます。
文書処理・読み取り
請求書・申込書・報告書など、届いた文書の内容を読み取り、基幹システムに流し込める形に整えます。
要約・下書き生成
問い合わせ履歴の要約、報告書や返信文の下書きなど、書く仕事の前半をAIが受け持つ形にします。
社内チャット・ナレッジ応答
社内資料を読ませたチャットで、「聞かないと分からない」を減らします。RAG構築と組み合わせます。
AIエージェント
判断と手順を伴う一連の業務を、ツールを呼び出しながら進めるエージェントとして組み込みます。
AI開発全般（RAG構築・AIエージェント開発ほか）のサービス内容はAIソフトウェア開発をご覧ください。
Model & Cost
モデル選びとコストはどう決めますか？
Claudeには性能と料金の異なる複数のモデルがあり、選び方で月々のコストが桁で変わります。処理ごとに適したモデルを使い分けるのが設計の要です。
処理ごとのモデル使い分け
大量の定型処理は軽いモデルで、判断の重い処理は高性能モデルで。全部を最上位モデルで動かす必要はありません。
月額コストの事前試算
処理件数×文字量からAPI利用料を設計段階で試算し、「使い始めてから請求に驚く」を防ぎます。
データの扱いの設計
何をAPIに送ってよいか・何は送らないかの分類と、学習に使われない構成の選択。社内規程やNDAとの整合も確認します。
Process
どう進みますか？
棚卸しから運用まで4ステップ。小さく試したい場合はAI PoC開発から始められます。
業務の棚卸し
どの業務のどの部分にClaudeを入れると効くのか、費用対効果込みで整理します。
設計
組み込みパターン・モデル選定・データの扱い・月々のAPIコストをこの段階で見える化します。
実装・本番導入
既存システムへの組み込み、または新規開発。精度の検証を挟みながら本番に載せます。
運用・改善
モデルの更新やプロンプトの調整など、使いながら精度とコストを改善していきます。
業務の棚卸し
どの業務のどの部分にClaudeを入れると効くのか、費用対効果込みで整理します。
設計
組み込みパターン・モデル選定・データの扱い・月々のAPIコストをこの段階で見える化します。
実装・本番導入
既存システムへの組み込み、または新規開発。精度の検証を挟みながら本番に載せます。
運用・改善
モデルの更新やプロンプトの調整など、使いながら精度とコストを改善していきます。
Assurance
導入して終わりにしません
本番導入後もAPIやモデルは更新され続けます。動かし続けるところまで伴走します。
本番導入後の保守サポート
モデルのバージョンアップやAPI仕様変更への追従など、動かし続けるための保守を継続的にサポートします。
コストの見える化
API利用料が想定外に膨らまないよう、コスト構造を可視化した上で運用します。
ソースコードは御社の資産に
実装したソースコードは納品物として御社に帰属します。将来的な内製化や他社への引き継ぎも制限しません。
FAQ
よくある質問
Q. 入力したデータはAIの学習に使われませんか？
A. Claude APIに送信したデータは、既定でモデルの学習に使われない契約形態を選べます。設計の最初にデータの分類（何を送ってよいか・何は送らないか）を決め、社内規程に沿った構成にします。詳しくはコラム「生成AIに学習させない設定まとめ」でも解説しています。
Q. なぜClaude専門なのですか？ChatGPTでは駄目ですか？
A. 他のAIも扱えますが、当社は自社の開発・運用でClaudeを日常的に使い込んでおり、モデルごとの得意不得意やコストの勘所を実体験として持っています。比較の上でClaude以外が適していればそのようにお伝えします。
Q. 月々のAPI利用料はどのくらいかかりますか？
A. 処理量とモデルの選び方で大きく変わるため、設計段階で試算を出します。安いモデルで足りる処理と高性能モデルが必要な処理を分けることで、コストは大きく抑えられます。
Q. 既存の業務システムへの組み込みもできますか？
A. はい。既存システムのAPI連携・画面追加という形での組み込みに対応します。ソースコードや仕様書の状態が分からない場合も、まず現状を拝見して判断します。
Q. 小さく試してから決めたいのですが
A. AI PoC開発として、数週間の試作で「自社の業務データで実際にどこまでできるか」を確かめてから本開発に進めます。試して駄目なら止める判断も歓迎です。
Tech Stack
対応する技術スタック
課題に合わせて、ちょうどいい技術を選んで組み立てます。一覧にない技術もご相談ください。
Next.jsFramework
ReactLibrary
TypeScriptLanguage
ViteBuild
PythonLanguage
FastAPIFramework
SupabaseBaaS
FirebaseBaaS
ClaudeLLM
OpenAILLM
GeminiLLM
LangChainFramework
LangGraphFramework
ExpoMobile
AWSCloud
Google CloudCloud
AzureCloud
CloudflareEdge / CDNContact
どの業務に効くか、から一緒に考えます
「Claudeで何ができるか知りたい」段階のご相談で大丈夫です。
組み込みどころと概算コストを、率直にお伝えします。
ご相談・お見積もりは無料です