業務特化型AIエージェントで
生産性を革新する。

ChatGPT、Claude、Gemini等最新AIを活用した業務最適化

汎用的なAIツールではなく、お客様の業務や組織に特化したAIエージェントを構築。
既存システムとの連携や独自のナレッジベースを活用して、真に実用的なAIアシスタントを実現します。

AIエージェント導入支援とは

汎用的なAIツールではなく、お客様の業務や組織に特化したAIエージェントを構築。
既存システムとの連携や独自のナレッジベースを活用して、真に実用的なAIアシスタントを実現します。

業務分析・要件定義

現在の業務フローを詳細に分析し、AIで自動化・効率化できる領域を特定。お客様独自の要件に基づいたAIエージェントの仕様を設計します。

  • • 業務プロセス分析
  • • AI適用領域の特定
  • • 要件定義・仕様策定
  • • ROI試算・効果予測

カスタムAIエージェント構築

最適なAIモデルを選定し、お客様の業務データやナレッジを学習させたカスタムエージェントを構築。既存システムとの連携も設計します。

  • • AIモデル選定・調整
  • • 業務データ学習・最適化
  • • システム連携・API開発
  • • UI/UX設計・実装

運用・保守・改善

導入後の運用サポートと継続的な改善を実施。利用状況を分析し、AIエージェントの精度向上と機能拡張を継続的に行います。

  • • 運用監視・パフォーマンス管理
  • • 利用状況分析・改善提案
  • • 継続的学習・精度向上
  • • 機能拡張・バージョンアップ

対応AIモデル・技術

最新のAI技術から安定した実績のあるモデルまで、お客様の要件に最適な技術を選定

OpenAI GPT-4 / ChatGPT

高度な推論能力と汎用性

高度な推論能力と幅広い知識ベースを持つGPT-4を活用。複雑な業務判断や創造的なタスクに対応できるエージェントを構築できます。

文書作成データ分析コード生成カスタマーサポート

Anthropic Claude

安全性と信頼性を重視

安全性と信頼性を重視したClaude。長文処理に優れ、企業での利用に適した慎重な回答生成が特徴です。コンプライアンス重視の業務に最適。

契約書分析リスク評価長文要約法務サポート

Google Gemini

マルチモーダル対応

テキスト、画像、音声を統合処理できるマルチモーダルAI。Google Workspaceとの親和性が高く、既存のGoogleサービスを活用した業務改善に最適。

画像解析Workspace連携データ処理翻訳・多言語

カスタムソリューション

業務特化型の組み合わせ

複数のAIモデルを組み合わせた独自ソリューション。お客様の業務要件に応じて、最適な技術スタックを構成し、独自のAIエージェントを構築します。

ハイブリッド構成業務特化型セキュリティ重視オンプレミス対応

その他、Llama、Mistral、日本語特化モデルなど、お客様の要件に応じて幅広いAI技術に対応します

最適なAIモデル選定相談

AIエージェント活用事例

様々な業務領域でのAIエージェント導入実例

カスタマーサポートエージェント

24時間対応の高品質サポート

製品知識やFAQを学習したAIエージェントが、お客様からの問い合わせに24時間対応。複雑な質問は人間オペレーターにエスカレーションし、効率的なサポート体制を構築。

平均回答時間を80%短縮
夜間・休日対応を自動化
顧客満足度の向上

文書分析・要約エージェント

大量文書の自動処理

契約書、報告書、技術文書などを自動で分析・要約。重要なポイントの抽出やリスクの指摘を行い、文書レビューの効率化を実現。法務・管理部門での活用が進んでいます。

文書レビュー時間を70%削減
重要ポイントの見落とし防止
専門知識の標準化

データ分析・レポートエージェント

自動レポート生成

売上データや業務データを自動で分析し、トレンド把握や異常検知を実施。定期レポートの自動生成により、意思決定に必要な情報を迅速に提供します。

レポート作成時間を90%短縮
異常値の早期発見
意思決定の迅速化

社内ナレッジ管理エージェント

組織知識の活用促進

社内の手順書、マニュアル、過去の事例を学習し、従業員からの質問に即座に回答。新入社員のオンボーディングや業務効率化に貢献しています。

新人研修期間を50%短縮
社内ナレッジの有効活用
属人化の解消

導入プロセス

要件分析から運用開始まで、段階的なアプローチで確実な効果を実現

1

業務分析・課題整理

現在の業務フローを分析し、AI化の対象業務と期待効果を明確化

2

AIモデル選定・設計

要件に最適なAIモデルを選定し、エージェントの仕様を設計

3

プロトタイプ開発

小規模なプロトタイプを開発し、機能検証と調整を実施

4

本格導入・統合

既存システムとの連携を含めた本格的なAIエージェントを構築

5

運用・改善

運用監視と継続的な学習・改善でエージェントの精度を向上

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