AI エージェントの
本番運用までの開発

社内の問い合わせ対応、文書の検索・要約、定型業務の自動化。目標を与えれば自律的にタスクをこなす AI エージェントを、PoC から本番運用まで開発します。既存システムに MCP で安全につなぎ、権限と監査を担保したうえで業務に組み込みます。本番運用まで、実際に使われる形になるよう伴走します。

無料相談する資料をダウンロード

Pain points

よくあるご相談

AI エージェントで大切なのは、作ることより、業務で使われる形にすることです。

デモで試した AI を、実際の業務で使われる形にしたい。

AI に社内データを扱わせたい。権限と監査も含めて設計したい。

生成 AI を、効果の出やすい業務から始めたい。

モデルの進化に合わせて、使う AI を差し替えられるようにしたい。

精度が完璧でない前提で、業務に安全に組み込みたい。

Reasons

特長

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。当社はプロダクトの開発・運営で 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。

自社で AI 駆動開発を実践

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。

本番運用まで担当

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。

モデルを差し替えられる設計

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。

設計段階からの権限・監査

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。

Scope

対応範囲

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。

01 Agent

AI エージェント開発

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

02 MCP

MCP による既存システム接続

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。