AI Agent Development
AIエージェント開発
業務を「自律的にこなす」AIエージェントを設計・開発・運用まで一気通貫で支援します。Claude / GPT / Geminiなど最新LLMを基盤に、要件定義からPoC、本番運用、継続改善までを伴走。チャットボットではなく、「実際に業務を任せられる相棒」を構築します。
Pricing
料金プラン
PoC一括＋月次運用支援の組み合わせを基本とします。成果連動型（解決チケット課金など）の設計もご相談可能。
PoCパック
業務理解〜エージェント設計〜PoC構築・検証まで。本番化前の意思決定に最適。
- 業務ヒアリング・現状可視化
- エージェント設計書納品
- プロトタイプ実装（最大3ユースケース）
- 20-50ケース評価レポート
- 本番化判断のための投資対効果試算
本番開発パック
PoCを踏まえた本番実装・既存システム統合・運用基盤構築まで。3〜4ヶ月で本番リリース。
- 既存システム / API 連携実装
- 認証・権限・監視・ログ整備
- Runbook・教育コンテンツ作成
- 本番リリース立ち会い
- リリース後1ヶ月のハイパーケア
運用支援
本番稼働後の品質モニタリング、プロンプト/ツールチューニング、新ユースケース追加を継続支援。
- 週次品質モニタリング
- プロンプト・ツール継続改善
- LLMコスト最適化
- 新ユースケース追加（月1件目安）
- Slack/メール無制限相談
※最低3ヶ月契約から
申し込む表示価格は税抜。本番開発パックは難易度・スコープにより個別見積もり（600万〜3,000万円目安）。成果連動型（解決1件・商談獲得1件・売上連動など）の契約設計もご相談可能です。
Why Agent
なぜ「AIエージェント」なのか。
単なるチャットボットでも、単発の自動化スクリプトでもない。状況を判断し、ツールを使いこなし、複数ステップの業務を最後まで完遂する「働くAI」が、今の生成AIで実装可能になりました。
チャットボットの限界を超える
問い合わせに答えるだけでなく、社内システムを参照し、データを更新し、人間にエスカレーションする。業務フロー全体を任せられる設計に。
RPA・既存自動化との違い
事前定義のシナリオでは対応できない例外を、LLMの判断力でハンドリング。曖昧な指示・自然文の依頼にも対応できる柔軟性。
人を採用するより速く・安く
1人月100万円超のホワイトカラー業務の一部を、月数万〜数十万円のエージェント運用コストで継続実行。スケールも一瞬。
「使えるAI」だけを実装する
PoC止まりにしない。本番運用・効果測定・継続改善まで責任を持つ伴走体制で、「導入しただけ」のAIを作りません。
Agent Types
提供するエージェントの種類
業務領域ごとに専門化したエージェントテンプレートを保有。要件に応じてカスタマイズして提供します。
カスタマーサポート エージェント
FAQ参照・社内DB照会・チケット起票・人手エスカレーション判断までを自律実行。1次対応の解決率70-90%を狙います。
- メール／チャット問い合わせ自動応答
- Zendesk / Intercom 連携
- 回答品質モニタリングダッシュボード
営業・インサイドセールス エージェント
リード調査・パーソナライズメール生成・MA連携・商談前ブリーフ作成まで。SDR1名分の工数を1/3に圧縮。
- 企業情報の自動リサーチ
- コールド/フォローアップメール起案
- HubSpot / Salesforce 連携
コーディング・エンジニア エージェント
Claude Code / GitHub Copilot を基盤に、社内コードベースを理解した上で実装・レビュー・テストまで自律実行。
- バグ修正の自律実装
- PR起票・コードレビュー
- リファクタリング・テスト追加
ナレッジワーカー エージェント
社内ドキュメント・契約書・議事録・調査資料を横断検索し、回答・要約・提案資料の下書きまで作成します。
- Notion / Google Drive 横断検索
- 契約書レビュー
- 経営会議用ブリーフ自動生成
データ分析 エージェント
BIツール／DBに接続し、自然文の質問に対してクエリ実行・可視化・示唆抽出まで自律実行。
- SQL 自動生成・実行
- GA4 / Looker Studio 連携
- 週次レポート自動作成
業種特化・カスタムエージェント
不動産査定／旅館DMS／士業書類作成／医療事務など、業界知識を組み込んだ専用エージェントを設計します。
- 業界DB / API との接続
- 業務フロー全体の再設計
- Human-in-the-loop 設計
Process
開発プロセス
業務理解→設計→PoC→本番化→運用の5フェーズで、目安2〜4ヶ月で本番運用開始まで到達します。
業務理解 / 要件定義
Discovery
1〜2週間
対象業務のヒアリング・観察、現状フロー可視化、AI化可能領域の切り分け、KPI設計。投資対効果の試算まで。
エージェント設計
Design
1〜2週間
タスク分解、ツール定義（Function/API/DB）、メモリ設計、ガードレール、Human-in-the-loop 設計、評価軸の定義。
PoC開発・検証
PoC
3〜6週間
実データ・本番に近い環境でプロトタイプを構築。20-50ケースのテストで成功率を測定し、改善イテレーション。
本番実装・統合
Production
3〜6週間
既存システム連携、認証/権限、監視/ログ、コスト最適化、運用Runbook整備。本番ローンチ。
運用・継続改善
Operation
月次継続
週次/月次の品質モニタリング、プロンプト/ツールチューニング、新ユースケース追加、コスト最適化を継続。
Deliverables
納品物
「作って終わり」にしないため、運用継続に必要な資産をすべて納品します。
エージェント本体（ソースコード）
TypeScript / Python で実装。リポジトリは顧客所有。IP・改変権は顧客に帰属。
インフラ構成（IaC）
Terraform / Pulumi / Vercel / Cloud Run の構成。顧客クラウドへのデプロイも対応。
評価・モニタリングダッシュボード
成功率、対応時間、コスト、ユーザー満足度を可視化。LangSmith / Langfuse / 自社実装で構築。
運用Runbook
障害対応、プロンプト更新手順、コストアラート対応、エスカレーションフローを文書化。
プロンプト/ツール定義集
全プロンプトとTool定義をバージョン管理。テンプレ化して横展開可能に。
教育コンテンツ
担当者向けの操作説明・チューニング研修。動画＋ドキュメントで提供。
Tech Stack
使用技術
案件のセキュリティ要件・スキル要件・コスト制約に応じて最適な構成を選定。特定ベンダーへの縛りはありません。
LLM / Foundation Model
- Anthropic Claude（Opus / Sonnet / Haiku）
- OpenAI GPT-5 / o-series
- Google Gemini
- オープンソースモデル（Llama / Qwen / DeepSeek）
Orchestration
- LangGraph
- Mastra
- CrewAI
- Claude Agent SDK
- OpenAI Agents SDK
- 自社フレームワーク
Memory / Vector
- Pinecone
- Weaviate
- Postgres + pgvector
- Redis
- 顧客既存DBへの組み込み
Integration
- Slack / Teams / LINE
- Salesforce / HubSpot / Zendesk
- Google Workspace / Microsoft 365
- 顧客独自API
Observability
- LangSmith
- Langfuse
- OpenTelemetry
- Datadog / New Relic
Deploy
- Vercel / Cloudflare Workers
- AWS（Lambda / ECS / Bedrock）
- GCP（Cloud Run / Vertex AI）
- 顧客オンプレ環境
FAQ
よくあるご質問
「AIエージェント」と「チャットボット」「RPA」の違いは？+
チャットボットは事前定義されたQ&Aやシナリオに応答するもの、RPAは決まった画面操作を自動化するものです。AIエージェントはLLMの判断力を中核に、状況に応じて複数のツール（API・DB・既存システム）を組み合わせて「業務を完遂する」点が決定的に異なります。例外処理や曖昧な依頼への対応力で大きな差が出ます。
PoCで止まらず本番運用まで持っていけるのですか？+
はい、PoC→本番化の落とし穴（コスト、レイテンシ、ガードレール、運用Runbook、効果測定）を最初から織り込んで設計します。実際に本番運用までやり切らないと意味がないので、ハイパーケア期間（リリース後1ヶ月）を本番開発パックに標準で含めています。
コードや知財（IP）の帰属は？+
ソースコード・プロンプト・Tool定義・ドキュメント類はすべて顧客に帰属します。汎用部品は弊社の社内テンプレを活用しますが、顧客成果物として納品します。ベンダーロックインの懸念がないように設計します。
セキュリティ・データ保護はどうしていますか？+
顧客VPC / オンプレへのデプロイにも対応します。LLM API利用時は学習除外オプション（Claude/GPT/Gemini ともにEnterprise契約で対応）を前提とし、PII/秘匿情報のマスキング、入出力ログの暗号化保管、アクセス制御を標準実装します。
どんなLLMを使いますか？特定のベンダーに縛られませんか？+
Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini、オープンソース（Llama/Qwen等）など、案件のセキュリティ要件・性能要件・コスト要件で最適なものを選びます。複数モデルを使い分けるマルチLLM構成も可能です。
PoCに必要な期間と費用は？+
PoCパックは150万円・約4〜6週間が目安です。シンプルな業務（1ユースケース）であれば短縮可能、複数業務にまたがるエージェントは延長することもあります。最初の無料ヒアリングで概算をお伝えします。
成果連動型の契約はできますか？+
対応可能です。例えばカスタマーサポートエージェントなら「解決チケット1件あたり¥XXX」、SDRエージェントなら「商談獲得1件あたり¥XXX」のような設計も可能です。明確な成功定義と計測手段を最初に合意する前提となります。
Contact
業務を任せられるAIを、いま作りませんか。
「この業務を自動化したい」「PoCをやってみたい」「他社の納品物が物足りなかった」など、現状の課題を30分でお伺いします。投資対効果の概算までその場でお伝えします。
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