特徴01現場業務に組み込める“実務エージェント”設計
単なる会話AIではなく、RAG（社内文書検索）、業務システムAPI、ワークフローエンジンなどと連携し、実際の業務フローの一部をAIエージェントに置き換えます。マニュアルや手順書、FAQ、規程集などを読み込ませたドキュメントエージェントから、申請・承認プロセスの起票や定常レポートの自動作成まで、現場オペレーションに直接組み込めるユースケースを起点に設計します。
AIエージェントの開発
通業業務・データ分析・人事をつなぐ『AIエージェント』で、知的労働を再設計する
生成AIと自律エージェント技術の進化により、「指示すると自ら情報を集め、考え、必要なシステムを操作し、結果まで出してくれるAI」が現実的な選択肢になりました。AIエージェントは、環境を認識し、目標に向けてタスクを分解・実行し、経験から学習して性能を高めていくソフトウェアエンティティです。自然言語での指示理解に加えて、社内システムやデータベースへのアクセス、ワークフローの自動実行まで担える点が、従来のチャットボットとの決定的な違いです。
MyStoryの『AIエージェント』サービスは、業務プロセス自動化・データ分析自動化・人事/ピープルアナリティクスなど、ビジネス現場の具体的なユースケースに特化したエージェントを設計・実装します。既存のデータレイク/DWH・業務システムと連携し、「自然言語で依頼するだけで分析やレポート作成が完了する」「ハイパフォーマーの思考プロセスを、組織全体の学習資産として活用する」といった世界観を、PoCから本番運用まで一貫して支援します。
AIエージェントサービスの特徴
特徴02データ分析エージェントで“準備〜可視化〜予測”を自動化
データレイク/DWH/データマートと連携し、データ収集・統合、前処理・クレンジング、自然言語からのSQL自動生成、機械学習モデル構築、ダッシュボード更新までをAIエージェントが一気通貫で支援します。「先月の売上をチャネル別に集計」「解約率が急上昇した要因を分解」「来月の需要予測と在庫シミュレーション」などの問いに対し、技術知識がないビジネスユーザーでも自然言語で指示するだけで高度な分析が実行される環境を構築します。
特徴03人事・組織領域に強いAIエージェントとガバナンス設計
ピープルアナリティクスの専門性を活かし、人事・組織領域におけるAIエージェントも支援します。例えば、ハイパフォーマーの評価データ・業務経験・コンピテンシー情報などから「高評価者に共通する判断軸」をモデル化し、キャリア相談や育成方針の壁打ち相手となる人事AIエージェントを設計することが可能です。一方で、人格的情報や要配慮個人情報の取り扱いには細心の注意が必要なため、人事データ利活用原則や個人情報保護法に沿った同意取得・用途限定・退職後のデータの扱い・削除ポリシーなど、データガバナンスの仕組みづくりまで一体で設計します。
AIエージェントの代表的なユースケース
| テーマ | 概要 |
|---|---|
| 業務ナレッジ・社内問い合わせエージェント | 社内規程・マニュアル・FAQ・議事録などを統合し、自然言語での問い合わせに24時間365日対応。関連資料の検索だけでなく、申請書のドラフトや次のアクション提案まで自動化。 |
| データ分析・レポーティングエージェント | データ基盤と接続し、自然言語の指示からSQL自動生成・集計・可視化・解釈コメント作成までを一気通貫で実行。定例レポートやアドホック分析のリードタイムを大幅短縮。 |
| 営業・マーケティング支援エージェント | 顧客データ・行動ログ・商談履歴などを統合分析し、ABMのターゲット選定、次にアプローチすべき企業・担当者、推奨コンテンツ・メッセージングを自動提案。 |
| 人事・育成・配属支援エージェント | ハイパフォーマーの特徴や人事評価データ、エンゲージメント調査結果などをもとに、「どのような経験・行動が成果につながっているか」を可視化し、育成・配属の示唆やキャリア相談を支援。 |
AIエージェントのアーキテクチャと設計方針
分析/設計概要
AIエージェントの中核には大規模言語モデル（LLM）があり、社内外の情報源へのアクセスやタスク実行のために、検索（RAG）、業務システムAPI、ワークフローエンジン、スクリプト実行環境などの“ツール”が接続されます。これらをオーケストレーションするエージェントフレームワークにより、タスクの分解・計画立案・実行・検証・再試行といったループを自律的に回します。
MyStoryでは、①目的とKPIの明確化、②参照すべき情報源と連携システムの整理、③ガードレール（やってよいこと/いけないこと、承認が必要な操作）の設計、④ログ・監査・説明可能性の確保、という4つの視点からアーキテクチャを定義します。複数のエージェントを役割分担させるマルチエージェント構成（例：リサーチ担当・プランニング担当・レビュー担当）にも対応可能です。
アーキテクチャイメージ
アウトプット
- ユースケース別のAIエージェント設計図（アーキテクチャ図・接続インターフェース・権限設計）
- プロンプト・ツール群・ワークフロー定義を含む実装仕様書
- PoC計画（スコープ・成功指標・リスクとガードレール）
データ分析エージェント：準備〜可視化〜予測の自動化
分析概要
従来のデータ分析では、データ収集・前処理・クレンジングに多くの時間が割かれ、「分析結果が出る頃には環境が変わっている」という課題がありました。データ分析エージェントは、多様なデータソースからの自動収集と統合、欠損値補完・異常値検出・表記揺れ修正・型変換などの前処理、目的に応じたSQLやコードの自動生成、機械学習モデルの構築・精度評価・再学習、ダッシュボード更新・レポート自動生成までを一気通貫で支援します。
ビジネスユーザーは「直近3か月の解約率の変化要因を分解して」「ECのLTVが高いセグメントを教えて」「在庫切れリスクが高いSKUを一覧で」といった自然言語の問いを投げかけるだけで、AIエージェントが最適な分析手法を選択し、結果とインサイトを返す世界観を目指します。これにより、分析部門のボトルネック解消と、全社レベルでの“データ分析の民主化”を同時に実現します。
データ分析エージェントの利用イメージ
アウトプット
- データ分析エージェントのワークフロー定義（収集→前処理→分析→可視化→共有）
- 自然言語クエリからSQL/分析コードを自動生成するプロンプト/テンプレート群
- 代表的な高度分析ユースケース（需要予測・解約予測・顧客セグメンテーション・MMMなど）の自動実行設定
人事・ピープルアナリティクス向けAIエージェント
分析概要
人事領域では、評価データ・勤怠・異動履歴・エンゲージメント調査・ポータブルスキルなど、多様な人事データを組み合わせて「ハイパフォーマーの共通点」や「退職リスクの早期兆候」を可視化する取り組みが広がりつつあります。MyStoryは、従来からのピープルアナリティクス支援で培った知見を活かし、こうした分析ロジックをAIエージェントに組み込むことで、人事/現場マネジャー/従業員それぞれを支援する人事AIエージェントを設計します。
例えば、エース人材の評価軸・意思決定プロセス・キャリアパスを学習したエージェントが、若手社員のキャリア相談の壁打ち相手になったり、人事が配属・育成方針を検討する際に「この部門で活躍している人の傾向」「この社員が活躍しやすい部署の候補」をデータに基づいて提示したりすることが可能です。一方で、人格的情報や思考パターンそのものをAIとして再現する場合には、本人同意・利用目的の明確化・退職後の取り扱い・ライセンスや対価の考え方など、倫理・法務・労使関係を踏まえた設計が不可欠です。
人事AIエージェントの利用イメージ
アウトプット
- ハイパフォーマー分析・退職予測・エンゲージメント分析などを組み込んだ人事AIエージェント設計
- 本人同意・利用目的・保存期間・退職後の扱いなどを定めた人事データ利活用ポリシー案
- 労使協議・従業員説明に活用できるAIエージェント利用ガイドライン（メリット/リスク/相談窓口など）
セキュリティ・データガバナンスとコンプライアンス
設計方針
AIエージェントは、従来のシステム以上に広範なデータにアクセスできるため、セキュリティとガバナンスの設計が最重要テーマとなります。MyStoryでは、役割ベースのアクセス制御（RBAC）による権限設計、個人情報・要配慮個人情報に対する匿名化/仮名化処理、AIエージェントの判断根拠の可視化（XAI）、操作ログ・アクセスログの記録と監査といった観点から、“安全に使えるAIエージェント”の仕組みを構築します。
特に人事・顧客データを扱うユースケースでは、改正個人情報保護法や各種ガイドライン、業界団体が示す人事データ利活用原則を踏まえ、①取得時の本人同意、②利用目的の明確化と用途限定、③第三者提供における同意と契約、④退職後・取引終了後のデータの扱い、⑤ペルソナ（人格）情報のAI表現に関するライセンシング、などの論点を整理します。単にツールを導入するのではなく、“どこまでをAIに任せ、どこから先を人が判断するのか”という線引きを、経営・人事・現場と対話しながら設計します。
セキュリティ・ガバナンス設計イメージ
アウトプット
- ユースケース別のセキュリティ・ガバナンス要件整理シート
- AIエージェントのアクセス権限・ログ・説明可能性に関する設計ドキュメント
- 個人情報・人格的情報の取り扱いに関する社内ルール・雇用契約条項のたたき台（リーガルと連携してブラッシュアップ）
AIエージェント導入の外部パートナーをお探しの方へ
AIエージェントは、PoCでのデモ成功と、実際の業務に乗せたときの定着・効果発現との間に大きなギャップが生まれがちな領域です。MyStoryは、データ分析・ピープルアナリティクス・業務設計の知見を組み合わせ、AIエージェントを“現場で回る仕組み”として導入することを重視しています。
具体的には、①業務・人事・マーケティングなど部門別のユースケース洗い出し、②データ基盤・既存システムとの接続方式の設計、③PoCでのスモールスタートと効果検証、④段階的な対象業務の拡大、⑤運用体制・ガバナンスの整備、というステップで伴走します。生成AI・LLMの選定についても、お客様の技術スタックやセキュリティ要件を踏まえ、特定ベンダーに依存しない中立的な立場で検討します。
MyStoryが選ばれる理由
- データ分析×業務×人事の“横断視点”
- データ分析コンサルティング、ピープルアナリティクス、人事経済学、マーケティング/営業支援などのプロジェクト経験を背景に、単なる技術導入にとどまらず「どの業務を、どこまでAIエージェント化するのが合理的か」を一緒に設計します。
- データ分析自動化エージェントの豊富な知見
- データ収集・前処理・機械学習・可視化・レポーティングまでをAIエージェントで自動化するホワイトペーパーの知見をベースに、実在のデータ基盤（BigQuery、Redshift、Snowflake、各種RDB・BIツール）と接続した実装経験を活かして支援します。
- 人事・人格データに対する慎重なガバナンス設計
- 人格的情報や要配慮個人情報を扱う際のリスクや、退職後の情報の扱い、AIペルソナに対するライセンス・対価の考え方など、国内外の議論動向も踏まえて、人事・労務・法務・労働組合との対話を支援します。
- PoCから本番運用・継続的改善まで伴走
- 数週間〜数ヶ月のアセスメントとPoCでスモールスタートし、効果が確認できたユースケースから本番導入。その後もモデル再学習・プロンプト改善・業務フロー見直しを含む継続的なチューニングまで支援します。
委託費用について
AIエージェント導入の委託費用は、①対象業務の範囲と複雑さ、②連携が必要なシステム・データソースの数、③PoCのスコープ（概念検証か、本番相当のプロトタイプか）、④人事・法務を含むガバナンス設計の深さによって変動します。チャットUI＋ドキュメント検索型のナレッジエージェントのPoCであれば数百万円規模から、データ分析自動化や人事領域を含む全社展開クラスでは数千万円規模になるケースが一般的です。
MyStoryでは、初回ヒアリング時に「ユースケース候補」「期待する効果（工数削減・意思決定の高速化・KPI改善など）」「データ基盤・既存システムの状況」「社内リソース」を整理し、リスクを抑えたスモールスタート案と、中長期の全体像の両方をご提示します。まずは「どの業務からAIエージェント化するのが良いか」を一緒に棚卸しするところからお気軽にご相談ください。
よくあるご相談
社内にデータサイエンティストやMLOpsエンジニアがほとんどいません。それでもAIエージェントを導入できますか？
→ 可能です。既存のBI基盤やDWHを活かしつつ、AIエージェントが自然言語からSQLや分析コードを自動生成する設計にすることで、専門人材の不足を補うことができます。一方で、最低限必要な運用体制や権限設計については、貴社の体制に合わせた現実的なラインを一緒に定義します。
人事領域でハイパフォーマーの思考や判断プロセスをAI化したいが、人格やプライバシーの問題が心配です。
→ ハイパフォーマーの評価軸や行動特性をモデル化し、育成・配属・キャリア支援に活かすことは有効ですが、その過程で取得・生成される情報は人格的情報や要配慮個人情報に該当しうるため、本人同意・用途限定・退職後の扱い・ライセンス設計などを慎重に設計する必要があります。MyStoryでは、人事データ利活用原則や法令・ガイドラインに沿ったガバナンス設計を前提として、実現可能なユースケースをご提案します。
最初の一歩としては何から始めるのが良いでしょうか？
→ 多くの企業では、①社内ナレッジ検索エージェント、②データ分析レポーティングエージェント、③特定部門向けの問い合わせエージェント（人事・経理・情シスなど）のいずれかから着手するケースが多いです。既存のデータ・業務プロセス・リスク許容度を踏まえ、貴社にとっての“スモールスタートに適したユースケース”を一緒に検討します。
