1
今の状態
画面を行き来して手作業
情報を探し、別システムへ入力し、担当者へ連絡する作業が毎回発生します。
複数システムの手作業を減らしたい企業へ
人がつないでいる定型業務を、AIで安全に前へ進める
調査、判断、入力、通知など複数システムをまたぐ作業を、承認フロー付きのAIエージェントとして設計します。
人は最終判断に集中し、繰り返し作業や転記作業をAIに任せられます。
1 定型作業を削減
2 複数システムを連携
3 承認でリスクを抑制
4 実行ログを残す
BEFORE / AFTER
人がつないでいる作業を、承認つきで前へ進める
調査、入力、通知など、複数システムをまたぐ作業をAIがまとめて進めます。重要な操作は人が承認します。
2
Beekleの設計
AIが下準備と実行を担う
許可した範囲でAIが作業し、発注や更新など重要操作の前に承認を求めます。
3
導入後
人は最終判断に集中
繰り返し作業を減らし、実行履歴を確認しながら安全に自動化できます。
✓
在庫確認、申請処理、調査、通知など、複数工程がつながる定型業務を効率化できます。
01PAIN POINTS
導入は、どこでつまずくのか
検討が止まる典型パターンを先に押さえます
01
定型業務の自動化が進まない
RPA やスクリプトで自動化できる範囲は限られ、判断を伴う業務はいまだに人手で回している。AIで自動化したいが、どこから手をつけるべきかわからない。
02
AIエージェントの設計パターンがわからない
Function Calling、Tool Use、MCPなど技術要素は耳にするが、自社の業務にどう組み合わせるべきか社内に知見がない。
03
複数システムをまたぐ業務の統合が難しい
CRM、会計、在庫管理、メールなど複数のシステムを人間がつないでいる。AIに一連の業務フローを任せたいが、システム連携の設計が見えない。
04
暴走リスクとガバナンスの不安
AIが自律的に動くことへの不安がある。誤った判断で業務に悪影響が出た場合の歯止めや、実行ログの監査体制をどう設計すべきかわからない。
02SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
業務分析とエージェント設計
業務フローを分析し、AIエージェントが担うべき範囲と人間が判断すべき範囲を切り分けます。ツール呼び出しの設計、エラーハンドリング、フォールバック戦略を含むアーキテクチャを策定します。
自動化すべき業務の優先順位が明確に
人間とAIの役割分担が設計できる
リスクを抑えた段階的な導入計画
SOLUTION 02
MCP・Function Callingによるツール連携実装
MCP（Model Context Protocol）サーバー構築やFunction Callingの実装により、AIエージェントが社内外の複数ツールを安全に呼び出せる基盤を構築します。API連携、DB参照、ファイル操作、外部サービス呼び出しに対応。
複数システムをAIが自律的に操作
安全なツール呼び出しの仕組み
既存システムを改修せずに連携
SOLUTION 03
ガバナンス設計と本番運用
AIエージェントの実行ログ記録、承認フロー組み込み、異常検知アラート、コスト監視を整備。段階的に自律度を上げる運用設計で、安全に本番稼働させます。
全実行ログの記録と監査対応
重要判断での人間承認フロー
コスト・品質の継続モニタリング
03CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
どのような課題を、どう実装に落としたか
営業事務AIエージェントの構築（製造業・従業員200名）
課題
見積依頼の受付から在庫確認、見積書作成、メール返信までを営業事務担当者が手作業で対応。1件あたり平均40分かかり、対応漏れや転記ミスが頻発していた。
解決策
メール受信をトリガーに、在庫管理システムへの照会、見積計算、ドラフト作成までをAIエージェントが自律実行。最終確認と送信は人間が行うハイブリッド運用を構築。
成果
- 見積対応時間を40分から10分に短縮
- 転記ミスの発生がゼロに
- 営業事務担当者の残業時間を削減
社内問い合わせ対応エージェント（IT企業・従業員500名）
課題
情シス部門に寄せられる社内問い合わせ（パスワードリセット、VPN設定、ソフトウェアインストール等）が月200件以上。対応に追われて本来のインフラ業務に手が回らない状態。
解決策
Slack上で動作するAIエージェントを構築。社内ナレッジベースの検索、手順書の提示、簡易なシステム操作（パスワードリセット等）までを自律実行。対応不能な案件は担当者にエスカレーション。
成果
- 定型問い合わせの70%をAIが自律対応
- 情シス部門の問い合わせ対応工数を大幅削減
- 24時間対応で社員の待ち時間を解消
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
MCPサーバー構築
Model Context Protocolに準拠したサーバーを構築し、AIエージェントが社内システム・外部APIを安全に呼び出せる基盤を提供します。
マルチステップ推論設計
「調査→判断→実行→確認」のような複数ステップの業務フローをAIが自律的に遂行できるよう、推論チェーンとエラーハンドリングを設計します。
人間承認フローの組み込み
金額の大きな処理や外部送信など重要な判断ポイントでは人間の承認を挟む仕組みを組み込み、暴走リスクを防ぎます。
実行ログと監査基盤
AIエージェントの全操作を記録し、いつ・何を・なぜ実行したかを追跡できる監査基盤を構築。コンプライアンス対応にも活用できます。
答えるだけでなく、業務を最後まで進める
複数システムをまたぐ作業を、安全に自動化する
具体例
「在庫を確認して、足りなければ発注して、担当者に連絡して」
チャットボットは質問に答えるだけです。実際の業務では、調査、判断、システム入力、通知までが一連の作業になっています。
1
依頼
複数作業がつながっている
在庫確認、発注判断、書類作成、通知が別システムに分かれています。
2
チャットボット
手順の説明で止まる
何をすべきかは答えられても、実際の処理は人が行います。
3
AIエージェント
確認しながら実行する
必要な情報を集め、条件に沿って処理し、重要操作は人間承認を挟みます。
一般的な作り方
便利そうだが、現場に残る負担がある
AIが手順を説明しても、担当者の作業は残る。
Beekleの作り方
業務で使える状態まで設計する
調査・判断・実行・通知まで一連の業務として進められる。
Beekleが強い理由
既存システムと安全に連携し、AIが実行してよい範囲、人間承認が必要な範囲、監査ログを設計します。便利さだけでなく、業務リスクを抑えた実装にします。
✓
複数システムと連携
✓
承認フローを組み込む
✓
操作ログを残せる
発注の流れ
小さく試してから決める、AI開発の始め方
いきなり大きく作らず、検証で効果を見極めてから実装へ進みます。NDAを結んで実データで確かめ、準委任で柔軟にPoC・開発・検証を回し、効果が見込めた部分だけを実導入します。
- 1
STEP 1
ヒアリング
解決したい業務課題と「何にAIを使いたいか」を整理します。効果が出そうか、どこから着手すべきかの当たりをここでつけます。費用はかからず、相談だけでも歓迎です。
- 2
STEP 2
NDAを結び、データで検証方針を決める
AI開発は「やってみないと効果が読めない」不確実性の高い領域です。まずNDA（秘密保持契約）を締結して実データをお預かりし、本格的なPoCに進むか、簡易デモで素早く確かめるかを見極めます。
- 3
STEP 3
準委任契約でPoC・開発・検証
成果物を固定する請負ではなく、状況に合わせて柔軟に進められる準委任契約で契約します。PoCを実装し、評価設計で「現場で使えるか・効果が出るか」を測りながら、開発と検証を回します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、効果が出る部分だけを実導入。失敗リスクを抑えて、AIを「使える業務改善」に変えます。
05RELATED COLUMNS
もっと詳しく知りたい方へ
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発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q AIエージェントとチャットボットの違いは何ですか？ +
チャットボットは「質問に回答する」のが主な役割ですが、AIエージェントは「複数のツールを使い分けて業務タスクを完遂する」点が異なります。たとえばチャットボットは「在庫を確認してください」に対して回答しますが、AIエージェントは在庫を確認した上で発注判断を行い、発注書を作成してメール送信まで自律的に実行します。
Q AIエージェントが暴走するリスクはありませんか？ +
設計段階でガバナンスを組み込みます。具体的には、金額閾値を超える処理や外部送信での人間承認フロー、異常検知アラート、1日あたりの実行回数上限、全操作の実行ログ記録を標準で組み込みます。段階的に自律度を上げる運用をおすすめしており、いきなり全自動にはしません。
Q MCP（Model Context Protocol）とは何ですか？ +
Anthropic社が策定したオープンプロトコルで、AIモデルが外部ツールやデータソースに安全にアクセスするための標準規格です。MCPサーバーを構築すると、AIエージェントがデータベース参照、API呼び出し、ファイル操作などを統一的なインターフェースで行えるようになります。
Q AIエージェント開発の費用感を教えてください +
業務分析とPoC構築で300〜600万円、本番化（ツール連携・ガバナンス設計・運用基盤込み）で800〜2,000万円が目安です。対象業務の複雑さと連携するシステム数によって変動します。まずは1業務フローに絞ったPoCから始めて効果を検証するアプローチを推奨しています。
Q どのような業務がAIエージェント化に向いていますか？ +
「手順は決まっているが判断ポイントがある」「複数システムをまたいで作業する」「繰り返し頻度が高い」業務が向いています。たとえば見積対応、受発注処理、社内問い合わせ対応、レポート作成、データ収集・集計などが典型です。
Q 既存のシステムを改修する必要はありますか？ +
基本的に既存システムの改修は不要です。MCPサーバーやAPI連携で外部からアクセスする設計のため、既存システムをそのまま使いながらAIエージェントを追加できます。ただしAPIが公開されていないシステムについては、連携方法の検討が必要です。