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つの支援領域
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支援します。
- 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
自社サービスのバックエンドで生まれるログは、サービス改善の基になる貴重なデータだ。高度なセキュリティ運用においても、膨大なログデータを十分に活用することは容易ではない。この課題解決に挑んだのが不正ログイン対策サービスを展開している Capy だ。自社サービスのインフラ運用を任せている grasys と協力して、LLM（大規模言語モデル）を活用したログデータ…
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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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。
はい。業務量、判断の明確さ、データの準備状況、リスクと期待効果から候補を整理します。
対象API、データ、権限と操作範囲を確認し、安全に参照・実行できる連携方式を設計します。
はい。評価観点、テストデータ、ログ、監視と改善サイクルを実装・運用計画へ組み込みます。
対象業務、連携先、必要なツール、品質・セキュリティ要件と支援期間を確認して個別にお見積もりします。
はい。PoCの評価結果を業務フロー、判断基準、例外処理、人との分担へ落とし込み、利用開始後も改善できる実装と運用を設計します。
データとツールへの権限、実行範囲、ログ、品質評価、監査、停止・承認条件を整理し、対象業務のリスクに合わせて設計します。