AIエージェント開発・導入支援サービス

顧客情報、商談履歴、Web行動、企業ニュース、市場情報などを収集し、アプローチ先の優先順位付け、提案仮説の整理、商談準備資料の作成、CRM／SFAの更新、フォローアップまでを支援するAIエージェントを構築します。

営業担当者へ一律の文章を大量生成するのではなく、顧客ごとの状況や過去の接点を踏まえて次のアクションを提示します。外部へのメール送信やCRM更新などの操作は、承認付き実行や対象件数の制限を設けることで、安全性と業務効率を両立します。

• 企業・顧客・市場情報の自動収集と提案仮説の整理
• 商談準備資料・提案書・メール文案の作成
• 商談議事録の生成とCRM／SFAへの自動登録
• 停滞案件・失注リスク・次に取るべきアクションの提示
• 広告・販促・顧客データをもとにした施策分析・改善提案

FAQやマニュアルから回答するだけでなく、顧客情報・契約情報・対応履歴を確認し、問い合わせ分類、本人確認、予約変更、返品・返金、住所変更などの手続き、CRMへの記録までを一つの流れとして処理します。

メール、Webチャット、社内チャット、音声など複数のチャネルに対応可能です。AIで解決できない問い合わせは、収集済みの情報や会話の要約、確認すべき事項を付けて担当者へ引き継ぎます。初回解決率、平均処理時間、有人転送率、顧客満足度などをKPIとして効果を検証します。

• FAQ・契約情報・対応履歴を参照した顧客別回答
• 問い合わせ分類、優先順位付け、担当部署への振り分け
• 予約変更・返品・各種申請などの手続き実行
• 対応内容のCRM登録と再問い合わせ・解約リスクの検知
• 有人担当者への要約付きエスカレーション

請求書・領収書・申請書の読み取り、契約書の確認、見積比較、社内規程との照合、システム入力、承認依頼など、複数部門・複数システムをまたぐバックオフィス業務を支援します。

金額、契約条件、取引先、処理内容などに応じた承認ルールを設定し、重要な判断は人が確認する構成にします。生成AIによる柔軟な文書理解と、ルールエンジンや既存ワークフローによる確定的な処理を組み合わせることで、業務の正確性と監査可能性を確保します。

• 請求書・領収書の読み取り、内容確認、仕訳候補作成
• 契約書の条項抽出、差分確認、リスク候補の提示
• 購買依頼の確認、取引先調査、見積比較
• 社内規程を参照した申請チェック・問い合わせ対応
• 基幹システムへの入力、承認依頼、関係者への通知

社内文書、議事録、提案書、マニュアル、規程、過去案件、外部Web情報などを横断的に調査し、根拠を示しながら回答や資料を作成します。単純な文書検索にとどまらず、複数の情報源を比較し、共通点、相違点、リスク、未確認事項を整理します。

RAGを導入するだけでは、信頼できるナレッジ基盤にはなりません。文書の正式版・更新日・アクセス権限・重複・引用元を管理し、利用者が参照可能な情報だけをAIエージェントが扱う設計にします。

• 社内文書・過去案件・議事録・規程の横断検索
• 市場・競合・顧客・技術・法制度の外部リサーチ
• 複数情報源の比較と要点・相違点・リスクの整理
• 経営会議・商品企画・営業提案向け資料の作成
• 回答根拠・参照文書・引用箇所の提示

要望や課題から仕様・受け入れ条件・開発タスクを整理し、既存コードの調査、機能追加、テスト、コードレビュー、障害原因の分析など、ソフトウェア開発とIT運用を支援します。

AIが生成したコードをそのまま本番へ反映するのではなく、テスト、レビュー、承認、CI/CD、監視と組み合わせます。開発速度だけでなく、保守性、セキュリティ、既存設計との整合性、テスト網羅性を含めて評価します。

• 要件・仕様・受け入れ条件・開発タスクの整理
• 既存コード調査、実装、リファクタリング
• テストコード生成、テスト実行、失敗原因の分析
• コードレビュー、脆弱性・依存関係のチェック
• ログ・監視情報を用いた障害調査と復旧手順の提示

自然言語による質問から、必要なデータと指標を特定し、SQLやPythonを生成・実行して、集計、可視化、統計解析、機械学習、レポート作成までを支援します。売上、顧客、マーケティング、在庫、価格などのデータを横断し、数値変動の原因候補や次に確認すべき事項を整理します。

AIが生成するSQLや分析結果には、もっともらしい誤りが含まれる可能性があります。指標定義、テーブル間の関係、集計粒度、対象期間、分析手法の妥当性を確認する仕組みを組み込み、重要な分析では人間のアナリストが検証可能な状態を維持します。

• 自然言語からのSQL・Python生成とデータ抽出
• 欠損・外れ値・重複・定義不整合などの検知
• 集計、可視化、統計解析、予測モデル構築
• ダッシュボード・定例レポート・経営会議資料の作成
• 数値変動の要因整理と施策・追加分析候補の提示

採用、配置、育成、キャリア相談、組織課題の把握、専門人材の知識継承など、人事領域における情報整理と意思決定を支援します。求人要件や候補者情報の整理、面接で確認すべき事項の提示、従業員のスキル・経験・希望を踏まえたキャリア支援などに活用できます。

経営層、管理職、専門人材などの知識・判断基準を構造化し、若手社員の壁打ち役となるAIエージェントの開発にも対応します。ただし、特定個人の思考・価値観・発言スタイルを反映する場合は、本人同意、利用目的、アクセス範囲、データや成果物の権利、異動・退職後の利用停止・削除などを事前に整理します。

• 採用要件・候補者情報の整理と面接確認事項の提示
• スキル・経験・希望を踏まえた配置・育成候補案
• 従業員向けキャリア・学習支援AIメンター
• エンゲージメントサーベイ・自由記述の分析
• 専門人材・管理職の知識や判断基準の組織的継承

AIエージェント開発では、LLMによる推論、RAGによるナレッジ検索、API・データベース・MCPによるツール連携、メモリ・状態管理、ワークフロー制御、評価・監視などを組み合わせます。用途に応じて、単一エージェント、マルチエージェント、音声エージェント、Computer Use型などを選択します。

マルチエージェントや自律的な処理ループは複雑な業務に有効ですが、コスト、処理時間、障害箇所、制御の難しさも増加します。すべてを生成AIに置き換えるのではなく、確定的な業務ルールや従来型プログラムと組み合わせ、安定性・費用・保守性のバランスを取ります。

• LLMと業務ワークフロー・ルールエンジンの組み合わせ
• RAGによる社内ナレッジ検索と出典・権限管理
• API・データベース・MCPによる業務ツール連携
• 複数エージェント間の役割分担と連携
• ブラウザ・PC画面を操作するComputer Use
• リアルタイム音声AIエージェント
• メモリ・状態・実行履歴の管理
• 評価データセット・実行ログ・モニタリング

まず、現行業務、担当者、使用データ、既存システム、例外処理、課題、KPIを整理します。その上で、AIエージェントに適した業務、従来型の自動化が適した業務、人が判断すべき業務を切り分け、ユースケースと実装範囲を決定します。

PoCでは、限定した業務範囲とデータを用いて、精度、タスク完了率、処理時間、コスト、使いやすさ、誤操作・情報漏洩リスクなどを検証します。本番開発では、認証・権限管理、監査ログ、エラー処理、再試行、人への引き継ぎ、モニタリングまで実装します。

導入後は、利用ログと業務成果を確認しながら、プロンプト、検索、利用ツール、業務フローを改善します。価値が確認できた業務から対象部門・ユーザー・連携システムを段階的に拡張します。

• ユースケース探索・業務整理・構想策定
• 要件定義・KPI・成功条件の設定
• PoC・プロトタイプ開発と効果検証
• 本番アーキテクチャ・UI・API・データベース開発
• 認証・権限・監査ログ・セキュリティ設計
• 評価・モニタリング・運用改善
• 社内チームへの技術移管・ガイドライン整備