複数のツールやシステムを自律的に使い分け、判断を伴う業務タスクを完遂するAIエージェントを構築します。チャットボットとは違い、「調べて、判断して、実行して、確認する」まで一気通貫で動きます。
複数のツールやシステムを自律的に使い分け、業務タスクを遂行するAIエージェントを設計・実装します。
お客様が直面している主な課題
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。
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。
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。
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。
私たちが提供する具体的な解決策
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。
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。
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。
「答える」と「実行する」の根本的な差
チャットボットは「質問に回答する」のが役割です。社内規程について聞けば答えを返してくれます。しかし、その回答に基づいて何かを実行することはしません。
AIエージェントは「調べて、判断して、実行して、確認する」まで自律的に動きます。たとえば「在庫を確認して、足りなければ発注して、担当者にメールしておいて」という指示に対して、在庫管理システムを参照し、発注基準と照合し、発注書を作成し、メールを送信するまでを一連の流れで処理します。
複数のシステムをまたいで業務を完遂するために、MCP（Model Context Protocol）という仕組みで各システムと安全に接続します。既存システムを改修する必要はなく、外部からAPI経由でアクセスする設計です。ただし、AIが自律的に動く以上、暴走リスクへの対策が必須です。金額の大きな処理や外部送信には人間の承認を挟み、全操作を記録する監査ログを標準で組み込みます。
実際のお客様の成功事例
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
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
提供サービスの詳細
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。
「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。
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。
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。
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
AIエージェント案件を発注する前に、用途・体制・リスクで確認すべきこと。
記事を読む →発注先候補をどう絞り、何を比較すれば外さないか。検討段階で押さえる判断軸。
記事を読む →PoC止まりになる典型パターンと、本番化に進めるための評価設計の考え方。
記事を読む →受託開発のフェーズごとに発注側がやることを整理した実務ガイド。
記事を読む →お客様からよくいただく質問にお答えします
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。
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。
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。
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。
「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。
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。