LLM / RAG / ノーコード自動化｜受託開発・制作会社・情シス向け
LLM・RAGを組み込んだ業務ツールを、納品前にリスク登録簿で説明できる状態へ。
社内展開・顧客納品・外部公開の前に、テナント分離、権限フィルタ、外部LLMへの送信データ範囲、プロンプトインジェクション、ハルシネーション、APIキーやトークンの露出、監査ログ、レート制限・コスト上限、不可逆な外部アクションの人間承認を確認。リスク登録簿・改善バックログ・説明用サマリとして整理し、関係者の判断を支えます。
AIリリースチェックの要約
- 最短5営業日
- 98,000円〜（税別）
- リスク整理レポート納品
- 秘密情報の共有不要
- 受託・社内DX・ノーコード向け
相談だけで発注は確定しません。顧客データは外部に出さない運用です。構成資料は匿名化・マスキングした状態で確認します。
判断に必要な材料を、関係者へ説明しやすい形で整理します。
対象（サンプル）: 顧客向けAIチャットボット（RAG＋外部LLM API）を納品する前提
主要リスク一覧
| 確認観点 | 所見 | 優先度 | 次アクション |
|---|---|---|---|
| 権限・参照範囲 | 別顧客の情報が回答に混在し得る | High | テナント分離＋権限フィルタ |
| 外部送信 | 送信データの範囲が未特定 | High | 送信データの分類・マスキング |
| ログ | 機密情報がログに平文で残り得る | Medium | マスキング／鍵ローテーション |
| 運用・引き継ぎ | 障害時の一次対応者が未整備 | Low | 一次対応者と手順を整備 |
改善優先度
スコア＝影響度×発生可能性。関係者が優先度をそろえるための整理です。
実際の納品レポートの一部イメージ（架空ケース・実データなし）
3分で分かる AIリリースチェック
誰向け
顧客納品を行う受託開発・制作会社、社内DX・情シス、ノーコード制作者
何を確認
テナント分離・権限フィルタ・外部送信・監査ログ・LLM固有リスクなど10カテゴリ・約50観点
何が納品
リスク登録簿・改善バックログ・説明用サマリを含むリスク整理レポート
何をしない
侵入検証・制度適合確認・責任引受・リリース可否の代行判断は行わない
費用
ライト 98,000円／スタンダード 298,000円／Plus 598,000円（すべて税別）
特におすすめの方
こんな立場の方に向いています
AI機能付きツールを顧客へ納品予定。納品前に第三者資料で説明できるようにしておきたい。
社内FAQ・RAG・AIチャットボットを全社展開する前に、情シス・稟議で説明できる形に整理したい。
Dify / n8n / Make / Zapier などで作った自動化を業務利用する前に、外部連携・APIキー・誤実行の確認をしたい。
顧客や情シスに聞かれやすい「外部送信」「権限」「ログ」「誤回答」「責任分界」を、リリース前に説明できる資料へ整理します。
納品されるもの
リスク登録簿と改善バックログを、説明用サマリとともに納品
技術所見・優先度・残るリスクを、関係者が判断できる形で整理します。
- リスク登録簿
- High / Medium / Low の優先度
- 改善バックログ
- 説明用サマリ
- 確認範囲と対象外の明文化
AI・自動チェックの結果はそのまま採用せず、人の確認を通して、説明に使える形へ整理します。下に、実際のサンプル報告書を掲載しています。
成果物
こんなレポートをお渡しします
社内説明・稟議・顧客説明にも使える形で整理します。
どんなリスクを
外部送信・権限・ログ・誤回答などを、影響度×発生可能性のスコアで整理
どう直すか
High / Medium / Low の優先度と、改善バックログで具体化
誰が決めるか
関係者が判断しやすいよう、根拠と判断材料を残します
対象（サンプル）: 受託開発した顧客向けAIチャットボット（RAG＋外部LLM API）を顧客へ納品する前提
扱うデータ: 顧客向けに参照する自社データ・過去の問い合わせ履歴（顧客名・契約情報を含み得る）
所見サマリ（リスク重大度）
スコア＝影響度×発生可能性。改善優先度をそろえるための目安です。
リスク登録簿（主な所見）
- High 外部LLM APIへ送信されるデータ範囲が未特定で、顧客・契約情報が外部送信され得る（スコア20）
- High 顧客・テナント別データが境界分離不足・権限フィルタ未適用で、別顧客の情報が回答に混在し得る（スコア25）
- High アプリ・AI・エラーログに顧客情報やAPIキーが平文で出力され得る（スコア20）
- High AI出力の人間確認・差し戻しフローと利用ルールが未整備で、AI回答がそのまま顧客対応に転用され得る（スコア16）
- Medium インデックスの鮮度管理がなく、古い版・廃止済みの資料が回答に残る（スコア12）
…ほか、全12件をサンプル報告書に記載。
改善バックログ（最優先）
- 改善 RISK-001 送信データの分類・マスキングと事業者確認
- 改善 RISK-002 顧客/テナント分離＋サーバ側強制フィルタ
- 改善 RISK-003 ログのマスキングとシークレット検出/鍵ローテーション
- 改善 RISK-004 AI出力の確認・差し戻しフローと利用ルール整備（顧客対応拡大前に）
レポートに含まれる内容
- 確認範囲と前提条件
- リスクの分類・深刻度（影響度×発生可能性）・確認優先度の整理
- 改善の方向性／追加確認が必要な事項
- 社内説明・顧客説明に使いやすい所見サマリ
- 依頼者の意思決定に向けた判断材料
配布されるサンプル報告書のイメージ（架空・実データなし）
上記は架空ケースに基づくサンプルです。実在の企業・データは使用していません。レポートはリリース前の確認点と改善優先度を共有するための整理資料です。詳細版サンプルはお問い合わせ後にご案内します。
納品物の使い道
レポートは、リリース前後の実務に使えます
読むだけの資料ではなく、関係者への説明・判断に使う納品物です。
顧客納品時の補足資料
確認した範囲・残るリスク・改善予定を、顧客に説明する材料に。
社内稟議・リリース可否を検討する会議の添付資料
何を確認し、どのリスクをどう扱うかを関係者で共有できます。
開発チームへの改善指示
優先度つきの修正・確認項目として渡せます。
情シス・管理部門への説明資料
第三者視点で整理した確認結果を提示できます。
責任分界の整理
レビュー対象・対象外・未確認事項を明記し、認識違いを防ぎます。
関係者が判断しやすい状態をつくるための実務資料です。
30秒セルフチェック
あなたのツールはレビュー対象になりそうか、3問で確認
レビューが向く状況か、確認の入口を見つけるための目安です。ツールの安全性や合否を判定するものではありません。
- 個人情報・顧客情報・機密情報を扱う（扱う予定がある）
- 外部のAI・API（外部LLM等）にデータを送信する構成がある
- 顧客へ納品する、または社内・外部へ展開する予定がある
受託開発・制作会社の方へ
納品前の「説明できない不安」を、説明できる資料に。
AI機能付きツールは、通常のWeb開発より顧客に説明すべき論点が増えます。納品前に第三者視点で整理し、そのまま顧客説明・社内稟議に使える形でお渡しします。
顧客に出せる第三者資料
外部送信・権限・APIキー・誤回答時の運用など、顧客の情報システム部門から聞かれやすい観点を、リスク一覧と改善優先度のレポートに整理。納品物に添付できます。
手戻り・トラブルの予防
公開・納品後に発覚しやすい論点を前倒しで洗い出し。リリース後の指摘や手戻りのリスクを下げます。
責任分界の整理
確認した範囲／対象外を明文化。「どこまで見たか」を残すことで、発注者との責任範囲を整理しやすくなります。
案件の見積に「納品前レビュー範囲」として説明しやすい支援です。納品物に第三者資料を添付でき、顧客情シスへの説明材料・納品後の指摘や手戻りに備える材料にもなります。
原則ソースコード全体の提出なしでも進められます。秘密情報・実データの提出は不要です。
導入前後
「出してよいか分からない」を、説明できる状態へ。
Before
- 出してよいか判断できない
- 情報漏えい・権限ミス・外部送信の確認漏れが怖い
- AI回答やRAGのリスクをどう説明すべきか分からない
- 顧客や情シスに渡せる確認資料がない
- 誰が、何を、どこまで確認したのか残っていない
After
- リスク一覧と優先度が整理される
- 関係者に説明できる確認資料ができる
- 確認範囲と対象外が明文化される
- 改善指示として開発チームに渡せる
- 関係者が判断するための材料が揃う
結果として、リリース判断を担当者の感覚ではなく、説明可能な資料ベースで進められます。
確認範囲
3つの確認範囲
迷ったら、まずは スタンダード を基準に。標準的な対象範囲の価格を明記しています。
税別
主要リスクに絞った一次確認。社内利用前に最低限の不安を潰したい小規模ツールに。
向く対象
社内限定の小規模ツール。個人情報なし・外部公開なしで、まず最低限のリリース前確認を整理したい場合。
- 簡易レビューシート
- 主要リスク 10項目以内
- 30分の説明
税別
主要カテゴリを横断した標準レビュー。顧客納品前に説明資料としても使いたい方に。
向く対象
顧客納品前の業務ツール。顧客説明資料が必要で、外部API連携やAI回答による業務影響を整理したい場合。
迷ったらこれ。AI機能付きツールを顧客へ出す前の確認の基準にしやすい標準プランです。
- レビュー報告書
- リスク一覧・改善優先度
- 改善バックログ
- 顧客説明用サマリ
- 60分の説明
税別
網羅的な確認と改善まで。個人情報・権限・外部連携・AI判断が絡む、顧客納品・外部公開前に。
向く対象
個人情報・権限管理・RAG・外部公開を含む影響の大きいツール。改善後の再チェックまで含めて確認したい場合。
- 詳細報告書
- 改善バックログ
- 再チェック 1回
- 90分の説明
- 関係者別サマリ（情シス・法務・経営）
プランの選び方
目安：社内限定ならライト／顧客納品前なら基本スタンダード／個人情報・RAG・外部連携・外部公開を含むならPlus。
| プラン | 向くケース | 主な成果物 | 選ぶ基準 |
|---|---|---|---|
| ライト 98,000円（税別） | 社内限定・小規模ツール | 簡易レビューシート／主要リスク10項目以内／30分説明 | 個人情報なし・外部公開なし。まず確認すべき点だけ整理したい |
| スタンダード 298,000円（税別） | 顧客納品前のAIツール | レビュー報告書／リスク一覧・改善優先度／改善バックログ／顧客説明用サマリ／60分説明 | 顧客説明・社内稟議に使える報告書が必要。外部API・AI回答がある |
| Plus 598,000円（税別） | 外部公開・個人情報・RAG・複数連携あり | 詳細報告書／改善バックログ／再チェック1回／90分説明／関係者別サマリ | 影響が大きく、改善後の再チェックまで必要 |
表示価格は税別で、標準的な対象範囲の価格です。大規模な構成、複数システムを横断する確認、特急納期は別途お見積りします。改善実装そのものは標準メニューに含みません。
範囲に含まれる作業
チェックリスト確認ではなく、整理して納品まで
レビュー範囲には、対象の把握から説明用サマリの作成・納品後の説明まで含められます。
- 対象ツールの概要・構成・利用データの把握
- 外部送信・権限・ログ・AI誤回答・運用体制の確認
- リスク候補の整理
- 影響度・発生可能性による優先度付け
- 改善バックログの作成
- 社内説明・顧客説明に使えるサマリ作成
- 納品後の説明ミーティング
開発実装そのもの（コード修正等）は含みませんが、開発チームへ渡せる改善指示として使える形に整理します。
こんなケースは特に
1つでも当てはまるなら、出す前の確認をおすすめします
納品後・社内展開後に聞かれやすいこと
動いているだけでは、説明が足りないことがあります
AI機能付きツールは、リリース後に次のような質問を受けがちです。
- Q 外部LLMへ、どのデータを送っていますか？
- Q 顧客情報・個人情報はログに残りませんか？
- Q 他部署・別顧客の情報が回答に混ざる可能性はありませんか？
- Q AIが誤回答した場合、誰が確認しますか？
- Q APIキー・トークンはどこで管理していますか？
- Q リリース可否は誰が、何を根拠に判断しましたか？
本サービスでは、これらに口頭ではなく、確認範囲・残リスク・改善優先度を整理した資料として残します。
進め方
レビューの流れ
提供いただいた情報・資料・環境の範囲内で確認します。
事前ヒアリング・資料受領
対象ツールの概要と、構成・設定・ドキュメント等の資料を確認します。
レビュー範囲の合意
確認する範囲と対象外を明確にし、進め方を合意します。
リスク候補の確認・所見の整理
シークレットスキャン、依存関係の既知脆弱性、設定不備を自動ツール・AI補助で抽出し、人間レビュアーが文脈・影響・誤検知を確認します。
レポート・納品説明
リスクの分類・深刻度・改善の方向性を整理し、判断材料としてお渡しします。
AI・自動ツールの検出結果はリスク候補であり、確定リスクとして扱う前に人間レビュアーが文脈・影響・誤検知を確認し、所見として整理します。
対応構成（例）
このような構成をレビューできます
下記は対応構成の例です。記載のないツール・構成もご相談ください。
チェック観点
確認する主な観点
AI/LLM 固有の観点を含め、10カテゴリ・約50観点で確認します。
情報の取り扱い・外部送信
外部LLMへの送信データ範囲、匿名化・マスキング、保存先・保持期間、学習利用の設定が特定されているか。
シークレット（APIキー・トークン）
シークレット（APIキー・トークン）露出がないか、ログ・CI/CD・設定ファイルに平文で残っていないか。
権限・参照範囲（RAG）
テナント分離と権限フィルタが強制されているか、RAGインデックスの参照範囲・鮮度・失効が管理されているか。
AI/LLM の挙動
プロンプトインジェクションとハルシネーションへの緩和策、不可逆な外部アクションの人間承認があるか。
ログ・監視・運用
監査ログ、異常検知、レート制限・コスト上限、緊急停止とインシデント対応手順が整備されているか。
コスト・ガバナンス
責任分界、利用ルール、保守担当、一次対応者、引き継ぎ手順が明文化されているか。
確認は、提供いただいた情報・資料・環境の範囲内で行います。提供されない領域・隠れた挙動・提供後の変更は対象外です。
リリース前に確認すべきリスクと改善点を整理する実務レビューです。
チェック観点（全体）
10カテゴリ・約50観点の一覧
確認の出発点となる観点です。リリース前に確認すべき点を洗い出すための項目です。
全観点（50）を表示する 閉じる
利用目的・対象範囲
- 利用目的（何に使うか）の明文化
- 展開先（社内・顧客納品・外部公開）の特定
- AI自動範囲と人間確認範囲の境界
- 禁止用途・対象外業務の明記
- 想定利用者区分と権限要件の整理
データ・個人情報・機密情報
- 個人情報・機密情報の棚卸し
- 外部LLM／APIへの送信範囲と顧客合意
- 保存先・保存期間・削除方針
- ログへの機密情報の平文混入
- 外部AIの学習・二次利用とオプトアウト
シークレット・依存・サプライチェーン
- シークレット（APIキー等）の露出
- .env・設定ファイルの管理手段
- 依存ライブラリの既知脆弱性
- 出所不明・なりすまし依存
- CI/CD・デプロイ設定のシークレット
認証・認可・権限
- 認証の必須化と方式の妥当性
- ロール・最小権限設計（越境防止）
- 退職者・契約終了者のアカウント失効
- 管理者・特権ロールの最小化
- RAG・検索結果の権限フィルタ
プロンプト・誤回答・出力制御
- 出力テキストの人間確認フロー
- 無確認直送経路の有無・限定
- ハルシネーション緩和策
- システムプロンプト・秘匿設定の露出対策
- プロンプトインジェクション耐性
ナレッジ検索・参照範囲
- インデックス対象の限定
- インデックス鮮度・失効管理
- 顧客・部署・テナント分離
- 参照元（出典）の提示
- ベクトルDB・ストレージの保護
外部アクション・API連携
- 実行可能操作のホワイトリスト化
- 連携クレデンシャルの最小権限
- 不可逆・対外操作前の人間承認
- 誤実行時の取り消し・復旧手段
- 自動実行の上限・緊急停止
ログ・監視・運用
- 利用ログ（誰が・いつ・何を）
- 重要操作の変更記録
- エラーログの原因情報と機密非混入
- 重大事象・コスト急増のアラート
- インシデント対応手順
コスト・利用量・レート制限
- 利用量・予算上限と到達時の挙動
- レート制限・リトライ暴走防止
- 急増（スパイク）検知
- 課金アラート（しきい値通知）
- 高コスト処理の洗い出しと概算
利用ルール・責任分界・引き継ぎ
- 利用ルールの文書化・周知
- 禁止事項と違反時の対応
- 利用者の問い合わせ窓口
- リリース後の保守・一次対応者
- 運用継続できる文書化（引き継ぎ）
各観点は確認の出発点です。詳細はお問い合わせ後にご説明します。確認は、提供いただいた情報・資料・環境の範囲内で行います。
想定ケース
こんなツールのリリース前に使われます
顧客向けAIチャットボット 納品前
外部LLMへの送信範囲・顧客/テナント分離・誤回答時の運用・ログ保存を確認し、顧客説明資料として納品物に添付。
社内FAQ・RAG 全社展開前
部署別資料の権限分離・古い資料の混在・回答根拠の提示・外部送信を確認し、情シス説明・稟議に使える形へ。
n8n / Dify / Make 業務自動化
APIキー管理・外部SaaS連携・実行範囲・誤実行時の停止/復旧・利用量とコスト上限を確認。
架空ケースで見る
顧客向けAIチャットボットを納品前に確認した場合
いずれも架空のケースです（実在の案件ではありません）。
状況
受託開発で、顧客向けのAIチャットボット（外部LLM API＋自社データ参照）を構築。動作確認は完了していたが、納品前に「外部LLMへ何を送っているか」「問い合わせ内容のログ保存範囲」「誤回答時の責任分界」「顧客へ説明すべき残リスク」が未整理のままだった。
レビューで整理した主な確認点
- 外部LLMへ送信されるデータ範囲
- 顧客・テナントごとの参照範囲の分離
- 顧客情報・問い合わせ内容のログ保存範囲
- AI回答を人間が確認する条件
- 誤回答時の問い合わせ・修正フロー
- 納品時に顧客へ説明すべき残リスク
納品物の使い道
顧客への納品時説明資料／受注先への報告添付／開発チームへの改善指示／責任分界（確認範囲・対象外）の記録 として活用できます。
レビュー体制
誰が、どのように確認するか
AI・自動ツールでリスク候補を抽出したうえで、人が文脈を確認して整理します。
AI
資料整理・リスク候補の抽出・レポート草案
自動ツール
シークレットスキャン・依存関係の既知脆弱性・設定確認
人間レビュアー
文脈判断・誤検知の除外・所見の確定
依頼者（あなた）
レポートをもとにリリース可否を検討
AI・自動ツールの出力は、そのまま確定リスクにはしません。人間レビュアーが検証してから、説明しやすい判断材料として整理します。
- 1 AI・自動ツールでシークレット露出、依存関係の既知脆弱性、設定不備を含むリスク候補を抽出する
- 2 対象ツールの用途・利用者・扱うデータ・外部連携・運用体制を踏まえて文脈を確認する
- 3 影響範囲・対外/不可逆性・発生しやすさを踏まえ、High / Medium / Low と改善優先度を整理する
- 4 社内説明・顧客説明・稟議に使いやすい形でレポート化する
人が文脈を確認する理由。たとえば同じ外部API連携でも、社内限定の補助ツールなのか、顧客に回答を返すAIチャットなのか、個人情報を扱うのか、誤回答時に人間確認があるのかで、優先して確認すべき点は変わります。こうした違いを踏まえて整理するために、人が確認します。
確認は、業務システム開発・クラウド構成・生成AI活用・セキュリティの実務に20年以上携わってきた経験をもとに行います。リリース前に確認すべき点を、これらの観点から整理します。
営業ヒアリングだけで終わらせたり、外部委託へ丸投げしたり、AI出力をそのまま貼り付けたりはしません。実務経験をもつレビュアーが直接確認し、確認範囲と対象外を明文化して、リスク登録簿として納品します。
主な確認対象
本サービスで行わないこと
- 攻撃的な侵入検証
- 制度対応の適合確認
- 責任引受書の発行
- すべての欠陥の不存在確認
- リリース可否の代行判断
本サービスは、リリース前に説明すべきリスクを整理し、関係者が判断できる状態にすることを提供します。
会社・代表者の情報は会社案内をご覧ください。
他サービスとの違い
専門診断・コンサルとの違い
AIツールを社内展開・顧客納品・外部公開する前の「リスク整理」に特化しています。
| 比較対象 | 主な目的 | 本サービスとの違い |
|---|---|---|
| 専門的な侵入検証 | 技術的な欠陥を深く探す | AIツール公開前のリスク整理が中心です |
| コードレビュー | 実装品質を見る | 原則ソースコード全体の提出なしでも進められます |
| 制度対応の適合確認 | 基準への適合を確認 | 判断材料の整理を行います |
| AI導入コンサル | 導入方針や活用支援 | リリース前の確認観点と改善優先度の整理に特化 |
| 顧問情シス | 継続的な相談 | 特定ツールの公開・納品前チェックに特化 |
よくある質問
よくある質問
リリース可否を決めるサービスですか？
リリース前に確認すべきリスクと改善点を整理し、関係者が判断しやすい材料を提供します。
一般的なセキュリティ診断とは違いますか？
目的が異なります。本サービスは、AIの誤回答・プロンプト・外部送信・権限・運用まで横断的に確認し、リリース前に説明すべき実務リスクを整理します。
レビュー結果でリリース可否を決めてもらえますか？
レビュー結果をもとに、関係者がリリース可否を検討しやすいよう、確認範囲・残るリスク・改善優先度を整理します。
顧客データやAPIキーはAIに入れますか？
原則として、顧客の機密情報・個人情報・APIキー・トークン等はAIに投入しません。これらは提供前にマスキング・除去をお願いします。レビューに必要なのは構成・設定・挙動が分かる資料であり、実データそのものは原則不要です。
完成前でも相談できますか？
完成前でも相談できます。画面・構成図・利用しているAI/API・想定ユーザー・データの流れが分かる範囲で確認します。
何を送ればよいですか？ソースコードは必要ですか？
ソースコード全体の提出は原則不要です。構成・設定・挙動が分かる資料があれば確認できます。難しい場合も、確認できる範囲で整理します。
相談したらすぐ発注になりますか？期間はどのくらいですか？
なりません。まずは範囲と概算のご相談から。期間は対象範囲により数営業日〜数週間が目安です。
その他のご質問も、お気軽にご相談ください。
相談前に
相談時に、分かる範囲で教えてほしいこと
初回相談では、秘密情報・APIキー・個人情報の共有は不要です。分かる範囲で問題ありません。
お問い合わせ後
お問い合わせ後に届くもの
まずは相談だけでも大丈夫です。送信後の流れをお伝えします。
- 1
担当者からの初回返信
通常数営業日以内ご相談内容を確認し、レビュー範囲・進め方のご提案と、サンプル報告書をご案内します。
- 2
15分の事前相談（オンライン）
任意対象ツールがレビュー対象になるか、概算とあわせてご相談いただけます。
このページから相談する
30秒で相談・サンプル請求
対象ツールの概要だけで結構です。APIキー・個人情報・実データは入力しないでください。
迷ったら、まず「サンプル報告書がほしい」だけでOK。 対象ツールの概要を数行いただければ、レビュー対象になりそうか・どの範囲で確認できるかを初回返信でお伝えします。APIキー・個人情報・顧客データの共有は不要です。
入力例：「顧客向けAIチャットボットを納品予定。RAG構成で外部LLM APIを利用。顧客情報の外部送信・ログ保存・誤回答時の責任分界が不安。」
送信できませんでした
受付できませんでした。時間を置いて再送してください。
必須の項目が空のままでした。お名前・メールアドレス・同意のチェックをご確認ください。
メールアドレスの形式が正しくありませんでした。@より後ろまでご確認ください。
入力された文字数が上限を超えていました。文章を短くしてお送りください。
選択項目に想定外の値が入っていました。もう一度選び直してください。
どのフォームからの送信か判別できませんでした。ページを開き直してお送りください。
送信内容を読み取れませんでした。もう一度お送りください。
当社側の受付処理で問題が起きました。お手数ですが時間を置いて再送してください。
うまくいかない場合は support@ih1.co.jp へご連絡ください。
リリース前のリスク、まず整理しませんか？
対象ツールの概要・ご相談内容をお聞かせください。完成前でも、フォームから数分で送れます。レビュー範囲・進め方をご相談します。
納品・社内展開の2週間前までのご相談がおすすめです。リリース直前の発覚は、手戻り・説明資料作成・顧客調整が重くなります。
相談だけで発注は確定しません。秘密情報・APIキー・個人情報の共有は不要です。対象になるか分からない段階でも、画面・構成図・利用AI/APIが分かる範囲で確認できます。最終的なリリース判断はお客様が行えるよう、必要な判断材料を整えてお渡しします。