業務をこなす AI を、
本番で動く形にする。

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。既存システムを作り替えず、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
• 既存システムを作り替えない接続層
• 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するので、見せてはいけない情報が混ざる心配を抑えられます。

• 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。特定の LLM 製品に固定しない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
• モデル差し替え（非固定設計）
• 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

社内ヘルプデスクや顧客からの問い合わせに対し、FAQ・過去対応・マニュアルを参照して回答案を作成します。人が最終確認して送信する運用にすれば、精度が完璧でなくても安全に導入できます。

議事録・規程・仕様書などから必要な情報を横断検索し、要点を要約して出典リンク付きで提示します。「どこに書いてあったか分からない」を減らし、探す時間を短縮します。

申請の振り分け、データ入力・転記、定型メールの作成など、ルールと判断が混ざる作業を代行します。判断が難しいものだけ人にエスカレーションする形に設計します。

見積書・契約書・申請書の記載漏れや不整合を、チェックリストと突き合わせて指摘します。人の目視だけでは見落としやすい確認を、機械的に一次スクリーニングします。

複数のシステムから数値を集め、定例レポートのドラフトを生成します。毎回手作業で集計・整形していた作業を、確認と修正だけで済む状態に近づけます。

会議の文字起こしを整形し、決定事項と ToDo を抽出します。担当者・期限まで拾えるので、会議後の共有と抜け漏れ防止に使えます。