E-TRIAD
生成AI活用支援
生成AI、RAG、AIエージェントを活用し、業務横断データ基盤とつながる企画・開発・導入・運用改善を支援します。
企業向けの生成AI活用は、一般的なチャット利用や文章生成の段階を越えて、業務フローそのものを書き換えるフェーズに入りました。検索や要約だけでなく、RAG、AIエージェント、マルチモーダル処理、評価とガバナンス を組み合わせて、実際の判断や実行につながる仕組みが求められています。
一方で、成果が出る企業は「どのモデルを使うか」よりも先に、「どの業務に使うか」「誰が確認するか」「どのデータを扱うか」「どう評価し続けるか」を整理しています。
私たちは、生成AIを単独ツールとして導入するのではなく、既存システム、業務データ、承認フローと接続し、企画から本番運用まで一気通貫で支援します。
いま企業のAI活用で起きている変化
- PoC を重ねる段階から、本番業務に組み込む段階へ移行している
- チャットボット中心の活用から、複数手順を処理する AI エージェントへ広がっている
- 文書だけでなく、画像、音声、帳票を扱うマルチモーダル処理が実務に入り始めている
- モデル性能だけでなく、権限、監査、評価、説明責任を含む運用設計が重要になっている
- 「人の仕事を置き換える」より、「判断と実行を速くする」活用が増えている
RAGで足りる領域と、業務データ基盤が必要な領域
RAG は、社内文書、FAQ、規程、仕様書のような「参照中心」の用途では非常に有効です。
一方で、在庫確認、調達進捗の照会、販促実績の把握、受発注支援、承認を伴う処理のように、最新の業務データや厳密な権限管理が必要な場面では、簡易的なナレッジストアだけでは要件を満たしにくくなります。
AIエージェントを業務で使うには、必要なデータへ、必要な権限で、監査可能な形でアクセスできる設計が欠かせません。
提供する支援領域
企画・構想整理
- 事業や業務課題の整理
- AI 活用テーマの優先順位付け
- ROI 仮説、導入ロードマップの策定
- AI を組み込む新規サービス企画
開発・実装
- RAG と業務DB / DWH を組み合わせた業務アシスタント
- AI エージェントと既存システムの連携
- BigQuery などの業務横断データ基盤と AI の接続設計
- 文書、画像、音声を扱うマルチモーダル処理
- 管理画面、承認画面、ログ画面を含む業務実装
導入・運用
- 利用ルール、権限、監査ログの整備
- 精度評価と運用評価の仕組みづくり
- 本番展開時の監視、改善、再評価
- 社内展開、教育、継続改善の支援
多拠点・多販路の製造販売業におけるAIエージェント導入イメージ
たとえば、多拠点・多販路の製造販売業では、調達管理、生産管理、在庫管理、受発注、卸向け販売、直販、販促、倉庫、会計などが複数のサービスやシステムに分かれていることが少なくありません。
従業員や経営者は、それらを横断しながら日々の管理、営業、判断を行っています。
AIエージェントをこの業務へ組み込む場合も同様に、複数システムをまたいだデータ参照、権限制御、監査ログが必要になります。
そのため、文書検索用の RAG だけでなく、BigQuery のようなクラウドDWHを活用した業務横断データ基盤、BIによる可視化、AIエージェントからの安全な参照経路をあわせて整備することが重要です。
更新系の処理までAIが関与する場合は、データ基盤へ直接書き込むのではなく、既存システムやAPI、承認フローを通す設計が現実的です。
参考アーキテクチャ
RAG、AI エージェント、業務システム連携、評価、ガバナンスは切り離して考えるのではなく、ひとつの実行基盤として設計する必要があります。
社内文書やFAQだけでなく、BigQuery などへ集約した業務データを安全に参照しながら、必要な処理だけを権限制御の下で実行し、結果を継続評価できる構成が重要です。
ご支援できる具体的なシーン
顧客接点の高度化
- 問い合わせ一次対応
- オペレーター支援
- 営業・提案活動の補助
- FAQ 整備と検索性向上
バックオフィスの効率化
- 議事録、報告書、申請書の下書き生成
- 規程やマニュアルの検索支援
- 文書分類、要約、転記補助
- 承認フローに沿ったチェック支援
現場業務・専門業務の支援
- 在庫、調達進捗、販促実績を横断して支援する業務アシスタント
- 帳票や図面、画像を含む文書処理
- 点検、保守、運用レポートの整理
- 開発チーム向けの設計・実装・テスト補助
- 運用監視やアラート整理の支援
導入の進め方
1. テーマ選定
- 対象業務と期待効果の整理
- 使う人、確認する人、管理する人の定義
- 扱うデータとリスクの確認
2. 構想設計
- RAG だけで足りるか、DWH / API 連携まで必要かを整理
- エージェント、ワークフロー連携の設計
- UI、承認、ログ、評価方針の整理
- 本番化を見据えた構成の決定
3. PoC / 実証
- 精度と回答品質の確認
- 業務工数削減や処理速度の測定
- 利用体験と運用負荷の確認
4. 本番導入
- システム連携、画面実装、権限制御
- 利用ルール、監査ログ、評価運用の整備
- 社内展開や運用教育
5. 運用改善
- モデルやプロンプトの改善
- 利用範囲の拡大
- KPI とユーザー評価を踏まえた継続改善
当社が重視していること
- 生成AIを単体導入で終わらせず、業務とシステムの中へ組み込むこと
- 利便性だけでなく、権限、監査、評価を含めた運用設計を行うこと
- データ基盤整備と AI エージェント実装を分断せずに設計すること
- 既存システムや既存データとつながる実装まで責任を持つこと
- 小さく始めても、本番展開に耐える構成で設計すること
ご相談について
構想段階の壁打ちから、PoC の設計、システム開発、本番導入、運用改善まで対応可能です。
「どこに使うべきか分からない」という段階でも、業務とデータの状況に合わせてご提案します。