AI エージェント開発でつまずくのは、作ることより「業務に載せきる」ことです。
生成 AI で難しいのは「作ること」より「実際の業務で使われる形にすること」です。当社は自社プロダクトで AI 駆動開発を実践しており、その知見をそのまま持ち込みます。
規程ログ・警備サインなどの自社 SaaS の開発・運用で、AI コーディングと MCP を日常的に使っています。実務で回している知見をそのまま持ち込みます。
PoC から本番運用までを通して担当します。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形へ落とし込みます。
特定の LLM 製品に密結合させず、より良いモデルが出たときに差し替えられる構成にします。進化の速い領域で、乗り換えの余地を残します。
MCP 経由で AI が触れてよいデータの範囲を最小限に絞り、誰がいつ何を実行したかを監査ログに残します。社内データを扱わせる不安に、設計で応えます。
AI エージェントの設計・開発から、既存システムとの接続、運用までを一貫して。
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。
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。
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。
まず 1 業務で「使えるか」を確かめ、そこから広げます。
1 業務での検証から始め、段階的に広げます。範囲は案件に合わせて設計します。
「試すこと」はどの手段でもできます。分かれ目は、実際の業務に安全に載せきり、運用で維持できるかどうかです。
普段使いの Google Chat 上に、社内の情報やツールに接続した専用の秘書 AI（ボット）を導入しました。問い合わせ対応や定型業務を、使い慣れたチャットの中で完結できるようにしています。
福利厚生サービスのチケット発行と管理画面を、Laravel / Docker / AWS の構成で開発しました。管理・製造の両面を担い、運用部門が迷わず使える管理画面と、発行〜利用までを一貫して扱える基盤を整えています。
紙とExcelで運用されていた警備員の配置・管制業務を、React + Supabase + Vercelで業務システムとして構築しました。企画段階から伴走し、現場ヒアリングを起点に、画面と業務フローを同時に設計しています。
業務を自律的にこなす「AIエージェント」開発の外注が急増しています。PoC止まりで終わらせないための開発会社の選び方、費用感、発注前に整理すべきことを解説します。
レガシーシステムの全面リプレイスが失敗しやすい構造的な理由と、段階的に移行するストラングラーパターン、生成AIによって解析・移行コストがどう変わったかを、着手前の整理事項とあわせて解説します。
会議の録音・文字起こし・議事録には機密が詰まっています。データの所有権、暗号化、アクセス制御、外部 AI の扱いまで、AI 会議ツールを選ぶときに確認すべき観点と、クラウド／オンプレミスの判断基準を整理します。
具体的なご要望が固まっていない段階でも構いません。営業日2日以内にご返信します。
お電話（050-1794-9651／自動音声でお受けし営業日に折り返し）でも承ります。予算・開始時期などを添えて詳しくご相談される場合はお問い合わせフォームもご利用ください。なお営業（売り込み）目的のご連絡はお受けしておりません。
