業務・判断フロー設計
対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。
AIエージェント実装の3つの領域
ユースケース設計、実装、評価と運用を分断せず、業務で使える単位へ落とし込みます。
エージェント・ツール連携実装
必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。
評価・監視・ガバナンス
回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。
企業 AIエージェント 導入をPoCから業務実装へ進める
AIエージェントを業務で使うには、会話だけでなく、判断基準、システム連携、権限、例外処理、品質評価を具体化する必要があります。grasys（グラシス）はユースケース設計から実装、評価、運用・ガバナンスまでを一つの実装単位として担います。
- AIユースケースと業務・判断フローを、実装可能な形へ整理
- エージェントとツール・データを実装し、既存システムと権限を踏まえて安全に連携
- 評価・監視・ガバナンスを実装し、品質評価とガバナンスを運用へ組み込む
AIエージェント実装で目指す4つの価値
PoCから業務実装へ
検証結果を業務フローと判断基準へ落とし込み、実際に使う仕組みへ進めます。
既存システムとの連携
現在のデータとツールを活かし、必要な参照と操作をエージェントへ接続します。
判断根拠と監査性
入力、参照元、実行結果とログを残し、確認可能な運用を設計します。
継続改善できる実装
評価結果と利用状況をもとに、指示、ツール、判断条件を更新できる構成にします。
AI・検索活用の導入事例
生成AI、データ分析、検索を業務へ実装した事例をご紹介します。
LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化
Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。
事例を見る
限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援
開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。
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Discover
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AIエージェント実装の進め方
対象業務の選定から運用改善までを4段階で進めます。
業務・ユースケースの整理
対象業務、判断、データ、利用者と期待する価値を確認します。
エージェント設計
役割、ツール、権限、例外処理、品質評価と人との分担を設計します。
実装・接続・検証
エージェントと連携機能を実装し、実データに近い条件で品質と安全性を検証します。
導入・評価・改善
利用を開始し、ログと評価結果をもとに実装と運用を継続して改善します。
よくあるご質問
AIエージェントの対象選定、連携、運用に関する主なご質問です。