判断と実行を、業務の中でつなぐ。
大規模言語モデルに外部ツールや社内データを接続し、業務上の判断と実行を支援するAIエージェントを設計・開発します。
Service blueprint
成果までの設計
Approach
業務から逆算
Delivery
定着まで伴走
チャットで答えるだけから、業務を前へ進めるAIへ。
AIエージェントの価値は、会話の自然さではなく、必要な情報を参照し、ツールを動かし、次の作業へつなげられることにあります。現場の業務から逆算して設計します。
- 01
生成AIが既存システムや社内データとつながっていない
- 02
定型作業の途中に判断があり、単純な自動化では対応できない
- 03
試作はできたが、精度、権限、監査の設計が不足している
支援後に残すのは、次へ進める力です。
業務とつながる
API、データベース、ファイルなど必要な情報源と連携します。
安全に任せられる
権限、ログ、人の確認ポイントを含めて実行範囲を設計します。
改善を続けられる
評価データを蓄積し、精度と業務効果を継続的に見直します。
提供内容
目的や現在地を伺い、必要な内容を組み合わせて設計します。
ユースケース設計
業務を分解し、AIが判断・実行する範囲を定めます。
エージェント実装
モデル、ツール、データを組み合わせた処理フローを開発します。
評価・運用設計
精度評価、権限管理、ログ、人の確認手順を整えます。
進め方
業務分析
現在の作業と判断ポイントを分解します。
設計・試作
小さな範囲で動くエージェントを作り検証します。
統合・評価
既存環境と接続し、精度と安全性を確認します。
運用・改善
本番導入後のログを基に継続して改善します。
Designed for
このような企業に
- 社内データや既存システムと生成AIを連携したい企業
- 判断を含む業務プロセスを効率化したい部門
- 試作ではなく、本番運用できるAIを開発したい企業
よくあるご質問
AIエージェント開発について、よくいただく質問にお答えします。
どの業務がAIエージェントに向いていますか？
情報収集、分類、文書作成、システム操作など複数の工程を伴う業務が候補です。業務分析から適性を判断します。
既存システムとの連携は可能ですか？
APIやデータ出力など既存環境の条件を確認し、実現可能な連携方法を設計します。
誤った実行を防ぐ仕組みも作れますか？
はい。権限の制限、実行前の人による承認、ログ、評価テストなどを組み合わせます。
Start with a question.
やりたいことが明確でなくても、まずはお話ししましょう。
AIエージェント開発が適しているか分からない段階でも構いません。現在の業務と課題を伺い、何から始めるべきかを一緒に整理します。
平日 10:00–18:00 ／ 1枠60分
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