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エージェントという言葉は、人によって指すものが違います。 当社では、難しい定義を並べる前に「結局、何ができて、何ができないのか」を正直にお伝えすることを大切にしています。
AIエージェントとは
「AIエージェント」に厳密な統一定義はなく、文脈によって意味が変わる言葉です。 当社では、実務的に次のように捉えています。
業務の一部、または全体を、人の代わりにAIが自律的に進める仕組み。
ポイントは「自律的に」という部分です。 従来のAIは、1つの指示に対して1つの答えを返すだけでした。 AIエージェントは、目標を与えると、手順を自分で組み立て、必要なツールを使い、途中の結果を確認しながら、ゴールまで進めます。
たとえば「この動画から記事を作って」と頼むと、 文字起こし → 内容の整理 → 構成案 → 本文執筆 → 体裁の調整、という一連の流れを、人の手を介さず連続して処理します。
自動化の範囲はご要望に合わせて設計でき、
- 一部自動化：人が判断する工程は残し、繰り返し作業だけをAIに任せる
- 全自動化：開始から完了までを一気通貫でAIに任せる
のどちらにも対応します。まずは一部自動化から始め、運用しながら範囲を広げていく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・画像素材などのコンテンツ生成と、その自己チェック・改善
- 複数のツールやAPIをまたいだ処理の連結
- 24時間・休まず・同じ品質での反復作業
できないこと（正直にお伝えします）
AIエージェントは万能ではありません。期待値を正しく持っていただくために、苦手なことも明記します。
- ミスをゼロにする保証はできません。重要な工程には人による最終確認を組み込む設計が前提です。
- 前提があいまいな意思決定の丸投げには向きません。判断基準が言語化できるほど、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。学習範囲外の最新情報や、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。
「できないこと」を前提に、人とAIの役割分担を設計するのが、当社の仕事です。
以前はできなかったけれど、できるようになったこと
ここ数年で、AIにできることは大きく変わりました。
- 長い文脈の理解：大量の資料を一度にまとめて読み込み、横断的に扱えるようになりました。
- 多段階タスクの自律実行：ツールの利用やコードの実行を伴う、複数ステップの作業を自分で進められるようになりました。
- 自己改善のループ：自分が出した結果を自分で評価し、基準を満たすまで作り直せるようになりました。
- マルチモーダル対応：文章だけでなく、画像・音声・動画など複数種類のデータをまたいで処理できるようになりました。
「少し前まで現実的でなかったこと」が、今では実用レベルに入っています。だからこそ、過去に検討して見送った業務でも、改めて自動化の余地がある場合があります。
当社の実績
実際に開発・運用している主な事例です。
- 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)
- freeeMCP/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を活用し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
「この業務、任せられる？」という段階のご相談から歓迎です。まずは一部の作業の自動化から、お気軽にご相談ください。
