AIエージェント開発 -作業を「指示する」から、「任せる」へ。-
サービス内容
AIエージェントで自動化できる範囲は、業務によってかなり違います。当社が作っているのは、たとえば次のような処理を、AIと既存のシステムをつないで続けて実行する仕組みです。
- メールを読んで担当者を決める
- PDFから必要な項目を抜き出す
- 過去の資料を検索して、根拠として渡す
- 台帳や既存システムを更新する
- Slackやメールへ通知する
処理が1つだけなら、既存のツールで足りることもあります。いくつかの処理がつながっていて、途中に判断が挟まるときに、エージェントの形にする意味が出てきます。
実際に作っているもの
開発・運用している主なものです。
- AI-OCR（領収書をスキャンし、Googleドライブや各種システムに保存）
- freee の MCP／API連携（勘定科目に合わせたデータ連携）
- YouTube動画の全自動制作（動画・音声・字幕の生成までを自動化）
- 動画からの文字起こし
- クリエイティブの自動判定と自己改善（生成物を評価し、基準に近づける）
- RAGを使った社内情報チャットボット（社内文書を根拠に回答）
- 社外向けチャットボット
- 自動リサーチ・レポート作成
どこまで任せるかは、決められます
- 一部だけ任せる：人が判断する工程は残し、繰り返している作業だけをAIに任せる
- 最初から最後まで任せる：開始から完了までをAIに任せる
まずは一部から始めて、動いているところを見ながら範囲を広げる進め方をおすすめしています。
できること
- 定型〜半定型の繰り返し作業の自動化
- 大量の文書・データの読み取り、要約、分類
- 情報収集（リサーチ）とレポート化
- 社内ドキュメントを根拠にした質問応答（RAG）
- 文章・字幕・音声・画像素材などの生成と、その自己チェック・修正
- 複数のツールやAPIをまたいだ処理の連結
- 人が繰り返している定型処理を、夜間や休日も動かす
できないこと（正直にお伝えします）
苦手なことも先にお伝えします。
- ミスをゼロにする保証はできません。重要な工程には、人が最終確認を入れる設計にします。
- 前提があいまいな意思決定の丸投げには向きません。判断の基準を言葉にできるほど、精度は上がります。
- 与えていない情報を勝手に知ることはできません。学習範囲の外にある最新情報や、社内にしかない情報は、こちらから渡して初めて扱えます。
- 結果に対する法的・倫理的な責任を引き受けることはできません。
- ロボット等と連携しない限り、物理的な作業はできません。
何を人が見て、何をAIに任せるかを決めるところに、いちばん時間をかけます。
「AIエージェント」という言葉について
この言葉に決まった定義はなく、人によって指すものが違います。当社では「目標を渡すと、手順を自分で組み立て、必要なツールを使い、途中の結果を見ながら最後まで進める仕組み」を指しています。
たとえば「この動画から記事を作って」と渡すと、文字起こし → 内容の整理 → 構成案 → 本文執筆 → 体裁の調整まで、人の手を挟まずに続けて処理します。
数年前まで現実的でなかったことが、いまは実際に動きます。一度検討して見送った業務でも、もう一度見てみる余地があります。
「この業務、任せられる？」という段階からご相談いただけます。まずは1つの作業を自動化するところからで構いません。
