AI Agent
AIエージェント導入
AIを“導入して終わり”にせず、 現場で動き続ける仕組みに。
情報収集、判断、入力、承認、報告といった業務を、AIが支援・実行できる仕組み（AIエージェント）として構築します。
技術的に動くだけでなく、権限・例外処理・人による確認まで設計し、既存システムやデータとも連携させることで、現場で継続的に使われる状態を目指します。
このような課題を解決します
- AIツールを導入したが、現場で使われていない
- 一度作ったAIの精度が上がらず、使われなくなった
- 情報収集・判断・入力・報告などの手作業が多い
- 自社の業務に合うAIを、誰に相談すればよいか分からない
- 内製したいが、社内にAIを扱える人材がいない
- 単発の開発で終わり、改善が続かない
AIを“追加”するのではなく、業務に組み込みます
AIツールを脇に足すだけでは、現場に定着しません。業務・判断・データを整理したうえで、実際の業務フローに合うAIエージェントを設計し、導入・改善まで進めます。
AIに任せる範囲は、機能だけでなく、権限・判断の根拠・責任・確認・学習の仕組みまで設計します。完全な自動化を前提とせず、人が確認できる範囲から段階的に広げます。
使われ続ける設計
AIの機能だけでなく、例外処理や人が確認するポイントまで設計し、使われなくなるのではなく現場で定着する仕組みにします。
権限・責任の設計
完全な自動化を前提とせず、AIに任せる範囲、人が承認すべき範囲、例外時の扱いを設計し、安全な範囲から広げます。
既存システム・データとの連携
既存のシステム・SaaS・データと接続し、切り離された存在ではなく、実際の業務フローの中でAIが動く形にします。
継続的な改善
利用状況や、人が修正した理由を蓄積し、導入して終わりにせず、AIの精度を継続的に高めます。
具体的な支援内容
業務の整理から、設計・連携・検証・導入・継続改善まで、一体的に対応します。
01
業務とAI活用範囲の整理
どの業務・判断をAIが支援すべきか、任せない範囲はどこかを切り分けて整理します。
02
AIエージェントの設計
機能だけでなく、権限・判断の根拠・責任・評価・学習の仕組みまで設計します。
03
既存システム・SaaS・データとの連携
すでに使っているシステムやデータと接続し、実際の業務フローの中でAIが動く形にします。
04
小さく作って検証（PoC）
効果の見えやすい範囲から小さく作り、精度と業務への適合を確認してから広げます。
05
本番導入と運用設計
切り替え、監視、人による承認フローまで設計し、実運用に乗せます。
06
継続的な改善
利用状況や人の修正をもとに改善を続け、対象範囲を段階的に広げます。
進め方
最初から完全自動化を目指さず、安全に任せられる範囲から段階的に広げます。
導入によって目指す状態
- AIが現場で日常的に使われている
- 手作業や確認作業が減っている
- AIの出力を人が適切に確認できる
- 担当者が変わっても運用が続く
- 利用状況に応じて継続的に改善できる
※成果を断定するものではなく、「目指す状態」として記載しています。対象範囲や成果は契約内容により異なります。
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累計100社を超える企業様とのお取り組み
戦略構築から実装、データ基盤整備まで、様々な領域でご一緒させていただいた企業様の一部をご紹介します。
ここに掲載しているのは、ご一緒させていただいた企業様の一部です。詳しい実績や事例については、お問い合わせいただけますと幸いです。
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導入の前に「何を変えるか」を整理することも、AIが動き続けるために「データを整える」ことも、継続的に一緒に改善する体制（FDE）を組むこともできます。どの段階からでも着手できます。