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。
複数システムの手作業を減らしたい企業へ
AIエージェントの失敗を、任せる範囲と止め方の設計で防ぐ
調査、判断、入力、通知など複数システムをまたぐ作業は、ユースケース確定が最重要です。任せる範囲、権限、承認、例外、ログを決めてから実装します。
エージェント設計の核は、できることを増やすより、安全に任せる範囲を決めることです。
削減対象
手作業
安全性
承認フロー
監査
実行ログ
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
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。
なぜ、自動化が進まないのか
AIエージェントが失敗する原因は、任せる範囲と止め方が曖昧だから
自動化が進まない、暴走が怖い。この2つは裏表で、「どこまで任せ、どこで人が承認するか」の設計が無いことに根があります。
人が「つなぎ役」になっている
調査・入力・通知が別々のシステムにまたがり、それらをつないで判断を担う設計が無いため、定型業務でも自動化が進みません。
任せる範囲と止め方の設計が無い
承認フローや実行できる操作の範囲を決めずに任せると暴走リスクが怖く、結局手作業に戻ります。ガバナンス設計の不在が導入をためらわせます。
安全に組む「型」が社内に無い
どう設計すれば安全に動くかのパターンが無いため、PoCの先へ進める判断ができないまま止まります。
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。
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。
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。
SERVICE PACKAGE
約束 × 工程 × 成果物を、最初に明確にする
「支援します」だけでは、何を買うのか分かりません。このサービスでどこまで進め、何が手元に残るかを先に共有します。
PROMISE / 約束
一つの業務フローから、AIに任せる操作と人が承認する操作を分け、安全に実行・停止・監査できるエージェントを導入します。
PROCESS / 工程
- 1.業務フロー分析
- 2.権限・承認設計
- 3.PoC・ツール接続
- 4.異常系・攻撃テスト
- 5.本番連携
- 6.監視・自律度拡張
DELIVERABLES / 成果物
- ✓人とAIの責任分界
- ✓権限・承認・禁止操作の定義
- ✓動くAIエージェント
- ✓ツール / MCP連携
- ✓異常系テスト結果・実行ログ
- ✓監視・復旧・運用ルール
SCOPE / 前提・境界
権限が大きいほど自動化効果と事故コストの両方が上がります。最小権限から始め、テストと監査性を確認してから自律度を広げます。
どういう仕組みで実現するか
AI AGENT DESIGN
任せる範囲と、止め方を先に決める
できることを増やす前に、禁止操作・人へ戻す条件・ログを設計します。
INPUT
ユースケース
権限
承認
例外処理
CONNECT
CONNECT
エージェント設計
CONNECT
DELIVERABLES
✓
安全な自動実行
✓
監査できるログ
1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
なぜ、できることより先に止め方を決めるのか
自律的に動くAIは、便利さと事故のリスクが同じ設計から生まれます。実行してよい操作、承認が要る操作、失敗したときの戻し方を先に決めるので、任せる範囲を段階的に広げても、取り返しのつかない操作が起きません。
AI UNCERTAINTY / RISK MANAGEMENT
AIエージェントは、できることより先に「止め方」を設計する
エージェントは外部システムを操作できる分、誤回答より事故コストが大きくなります。権限、承認、再実行、監査ログを先に設計し、任せる範囲を段階的に広げます。
RISK
誤った操作・高権限の実行
どう抑えるか
最小権限、操作ごとの許可、重要操作前の人間承認、禁止操作を明示します。
GO / NO-GO
自動実行してよい操作と人が承認すべき操作を業務責任者が合意できるかを確認します。
RISK
API失敗や二重実行で業務データが壊れる
どう抑えるか
冪等性、再試行、タイムアウト、途中状態の保存、ロールバック方針を設計します。
GO / NO-GO
失敗時に人が復旧でき、同じ操作を重複実行しないことをテストします。
RISK
プロンプトインジェクション・情報漏洩
どう抑えるか
外部入力を命令として信用しない設計、ツール権限分離、機密データの送信制限、監査ログを組み込みます。
GO / NO-GO
攻撃入力を含む異常系テストで、権限外操作や機密出力が起きないかを確認します。
RISK
自動化範囲が広がり、誰も判断根拠を追えなくなる
どう抑えるか
実行理由、入力、使用ツール、結果、承認者をログに残し、後から追跡できる状態にします。
GO / NO-GO
監査・事故調査に必要な情報が残るかを確認してから自動化範囲を広げます。
STOP RULE
検証で基準を満たさなければ、本開発へ進めません
AIは実データを当てるまで精度・速度・費用を完全には読めません。最初に成功基準と中止基準を合意し、実データで評価します。基準を満たさない場合は、無理に本開発へ進めず、原因・検証結果・代替案を成果物として残します。見送りを早く判断できることも、検証の成果です。
02CASE 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が手作業で行っており、1件あたり平均40分かかって対応漏れや転記ミスも起きていました。
解決策
メール受信をきっかけに在庫照会・見積計算・ドラフト作成までAIが進め、最終確認と送信だけを人が行う形にしました。
成果
- 1件40分が10分に
- 転記ミスがなくなった
- 営業事務の残業が減った
Beekleだからできたこと
全部を自動化せず、送信の直前に人を残す設計にしています。誤送信の責任を人が持てる形にするので、現場が任せる判断をしやすくなります。
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
情シス部門に月200件以上の社内問い合わせが集まり、本来のインフラ業務に手が回らない状態でした。
解決策
Slack上でナレッジ検索と手順提示に加え、パスワードリセットのような簡易な操作まで実行し、対応できない案件は担当者へ引き継ぐエージェントを構築しました。
成果
- 定型問い合わせの7割を自動対応
- 情シスの対応工数が減る
- 夜間も待たされない
Beekleだからできたこと
操作まで任せるかどうかを業務ごとに切り分けます。読むだけのAIで止めないので効果が出て、危ない操作は任せないので事故りません。
03SOLUTIONS
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。
どこから任せるか決まる
人とAIの役割が明確になる
小さく始めて広げられる
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。
複数システムをまたいで動く
触れる範囲を限定できる
既存システムを改修せずに済む
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。
いつ何をしたかを追える
重要な判断は人が承認
費用と品質を継続監視
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
技術選定から運用まで、必要な範囲をまとめて引き受けます
MCPサーバー構築
社内システムや外部APIを、AIが呼び出してよい範囲を決めたうえでつなぎます。何にでも触れる状態にしないので、情シスの承認を取りやすくなります。
マルチステップ推論設計
調査から判断、実行、確認までをAIが続けて進めます。途中で失敗したときの戻し方まで設計するので、止まったまま放置されません。
人間承認フローの組み込み
金額の大きな処理や外部への送信は、実行前に人が止められます。任せた結果が取り返しのつかない事態になるのを防げます。
実行ログと監査基盤
いつ、何を、なぜ実行したかが残ります。監査やトラブルのときに、AIの動きを人が説明できます。
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
相談から本番運用まで、どう進めるか
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 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、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
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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。