AIエージェント・LLM開発
AIエージェントを、実務で使えるところまで。
社内システムや業務ツールとつながり、人の確認を挟みながら安全に仕事を進めるAIエージェントを開発します。設計から実装、リリース後の運用まで担当します。
本番システムの構成例
AIに任せる範囲を決め、動きを追えるようにする
AIモデルだけでは、業務システムとして安全に動きません。依頼を受けてから処理を終えるまで、各工程の役割と失敗時の対応を設計します。
依頼を受け付ける
依頼内容、利用者の権限、扱うデータを確認してから処理を始めます。
進め方を管理する
実行する手順と費用を管理し、判断できない場合は担当者へ確認を回します。
モデル・ツール・社内データ
用途に合うモデルを選び、利用を許可したツールと社内データだけに接続します。
処理を実行する
既存のAPIやデータベースと連携し、結果を業務システムへ反映します。
成果・実行ログ・評価を、次の判断へ反映
開発対象
実際の業務に合わせてつくります
業務自動化エージェント
問い合わせの分類、情報収集、下書きの作成、社内システムへの入力などを自動化します。重要な処理には担当者の確認を入れます。
ナレッジ・意思決定支援
社内資料を横断して必要な情報を探し、参照元と一緒に回答します。調査や専門家による確認にかかる時間を減らします。
既存サービスへのAI機能追加
SaaSやFintechサービスに、データの分離、利用制限、使用状況の計測まで含めてLLM機能を組み込みます。
設計で決めること
動くだけでなく、安心して使い続けられるように
どこまでAIに任せるか
自動で進める処理、人の確認が必要な処理、AIには任せない処理を明確に分けます。
品質をどう測るか
実際の業務に近いテストケースを用意し、何をもって成功とするかを決めます。変更後の品質低下も継続的に確認します。
失敗したときにどう戻すか
実行履歴を残し、再試行や取り消しができる設計にします。処理を続けられない場合は担当者へ引き継ぎます。
費用をどう抑えるか
処理に応じてモデルを使い分け、入力上限やキャッシュを設定します。業務ごとの利用量と費用も確認できるようにします。
進め方
小さく試し、確かめながら本番へ
対象業務を決める
効果が見込める業務を選び、必要なデータ、連携先、失敗した場合の影響、成功条件を整理します。
一つの流れを実装する
実際のツールとデータを使い、対象業務を最初から最後まで動かします。結果を見て、広げる価値があるかを判断します。
本番で使える状態にする
品質評価、監視、セキュリティ、費用の上限を整え、リリース後の運用方法を社内チームへ引き継ぎます。
AIありきではなく、解決したい業務をお聞かせください
現在の仕事の進め方、時間がかかっている部分、利用中のシステムをお聞かせください。AIエージェントが適しているのか、もっと単純な自動化で十分なのかも含めてご提案します。
対象の業務、利用中のシステム、扱うデータ、希望時期、予算の目安があればご記載ください。