AI エージェントの
本番運用までの開発

問い合わせ対応・文書処理・定型業務の自動化など⁠、目標に対して自律的に動く AI エージェントを開発します⁠。人が確認すべき箇所（ヒューマンインザループ⁠）を業務に合わせて設計し⁠、精度が完璧でない前提でも安全に回る運用へ落とし込みます⁠。当社自身が自社 SaaS の開発・運用で AI 駆動開発と MCP を日常的に使っており⁠、その実務知見をそのまま持ち込みます⁠。

• 業務フローの棚卸しとエージェント化範囲の設計
• ツール実行・自律ループの実装
• ヒューマンインザループの確認点設計
• 合格基準（精度・許容誤差⁠）の定義
• 失敗時のフォールバック・エスカレーション
• 実行ログの記録と振り返り

社内 DB・グループウェア・SaaS などに MCP（Model Context Protocol⁠）で接続し⁠、AI から安全に扱える状態をつくります⁠。既存システムはそのままに⁠、AI が触れてよいデータの範囲を最小限に絞ったうえで⁠、権限と監査ログを担保した接続層を用意します⁠。MCP は当社が日々の開発で使い込んでいる技術で⁠、標準化された方法だからこそ接続先の追加や入れ替えにも柔軟に対応できます⁠。

• 社内 DB / グループウェア / SaaS への接続
• 読み取り・書き込み権限の最小化設計
• 監査ログの記録と保管
• 既存システムに接続層を追加
• API レート・タイムアウトの制御
• 接続先の追加・入れ替え対応

社内文書・ナレッジを AI が参照して回答する仕組み（RAG⁠）を構築します⁠。回答には根拠となる出典を必ず示し⁠、担当者がその場で正誤を確かめられる形で業務に組み込みます⁠。文書の更新は増分で反映し⁠、閲覧権限に応じて参照できる範囲を制御し⁠、権限のある情報だけを回答に使います⁠。

• 社内文書・ナレッジの取り込み
• ベクトル検索・再ランキング
• 出典（引用元⁠）の提示
• 更新の反映（増分インデックス⁠）
• アクセス権限に応じた参照制御
• 回答精度の評価

導入後の精度と応答時間を監視し⁠、プロンプト・データ・モデルの更新に追従します⁠。モデルを差し替えられる作りにしておくことで⁠、より良いモデルが出たときに差し替えられる状態を保ちます⁠。誤り事例は収集してレビューし⁠、コストやトークン使用量も可視化したうえで⁠、次の業務への横展開につなげます⁠。

• 精度・応答時間のモニタリング
• プロンプト・データの継続改善
• モデルの差し替え
• コスト・トークン使用量の可視化
• 誤り事例の収集とレビュー
• 次の業務への横展開