NEXT STANDARDS
お問い合わせ
概要

AIエージェントとは

目的を理解し、情報検索やツール実行まで行い、業務の完了まで支援します。

Difference

回答するAIから、目的を達成するAIへ

質問に回答

従来の生成AI

ユーザー
質問
生成AI
回答
回答
  • 入力に応じて文章を生成
  • 一問一答が中心
  • 人が次の作業を判断・実行

目的達成まで支援

AIエージェント

ユーザー
目的
AIエージェント
実行
完了した結果
  1. 目的を理解
  2. 情報を検索
  3. 計画を立案
  4. ツール・業務システムを実行
  5. 結果を確認・報告
概要

AIエージェントの処理フロー

  1. 01目的・依頼を理解目的と条件を整理
  2. 02必要な情報を検索社内文書・DB・業務システム
  3. 03実行計画を立案順番とツールを判断
  4. 04業務処理を実行検索・計算・分類・API連携
  5. 05結果を確認・補正整合性を確認し再処理
  6. 06結果を報告・記録結果と根拠を提示
Solution

解決できる業務課題

複数システムへの転記が発生
→
情報の取得から登録・通知まで一連で実行
熟練者の知識が属人化
→
組織全体で使える知識基盤を構築
AI導入後の運用が未定着
→
利用状況と回答品質を分析して継続改善
定型業務に工数が増大
→
入力・確認・分類・報告書作成を自動化
Function

活用事例

Price

料金プラン

まずは試しに

初回相談

0円

実現したいシステムについて無料でご相談いただけます。

  • 業務課題・目的のヒアリング
  • AIエージェント活用案の整理
  • 開発可否の確認
  • 概算費用・期間のご案内
オンプレ型LLM実装に向けた準備

導入設計・要件定義

30万円~

最適なLLM実装方針を設計します。

  • 業務・機能要件の整理
  • エージェントの役割・処理フロー設計
  • 利用モデル・検索方式の選定
  • 既存システム・API連携の検討
  • セキュリティ・権限要件の整理
  • 開発計画・概算見積もり作成
実践支援

PoC・本番開発・導入

個別見積

実運用可能なLLMシステムを開発します。

  • AIエージェント開発
  • 社内情報検索・RAG基盤の構築
  • 業務システム・API連携
  • 認証・権限・監査ログの実装
  • クラウド・ローカル・オンプレミス対応
  • 精度・速度・コストの検証
  • 本番導入・利用定着支援
  • 運用監視・継続改善
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