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。

GENERATIVE AI

生成AIを、現場で使える力に。

RAG・AIエージェントの企画から、業務実装・運用改善まで支援します。文書処理や対話、確認作業を既存の業務フローへつなぎます。

「社内の規程を探すのに時間がかかる」「毎朝、様式の違う報告をまとめている」「在庫や進捗を確認するために複数の画面を開いている」。生成AIの活用は、こうした一つの業務から検討できます。

私たちは、対象業務と扱うデータを整理し、必要な画面や既存システムとの連携、確認・運用の手順まで支援します。まず小さく試し、回答の品質と現場の負担を確かめてから、利用する範囲を広げます。

ご相談の最初に整理すること

誰の、どの作業を助けるか — 探す・まとめる・照合するなど、対象の作業を具体化します。
どの情報を使うか — 文書や帳票、業務データの更新元と参照権限を確認します。
誰が結果を確認するか — 回答案の確認や、更新処理の承認を業務に合わせて設計します。
何を改善とするか — 作業時間、回答の正確さ、確認の負担など、実証で測る項目を決めます。

問いに合わせて、文書と業務データを組み合わせる

答えるために、どの情報が必要か — 文書検索と業務データ照会は用途に応じて組み合わせます。どちらも情報の更新方法、参照権限、回答の確認方法を決めておきます。

RAG は、社内文書、FAQ、規程、仕様書などを検索し、その内容を回答の手がかりにする方法です。文書の更新方法と参照権限も合わせて整理します。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

業務に合わせて、使い方まで設計 — 問い合わせ対応や文書整理などの対象業務を選び、画面・データ連携と、確認や改善の運用を一緒に整えます。

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

部門をまたぐ確認を、ひとつの流れへ — 部門ごとのデータを参照しやすく揃えて、BIやAIから活用する構成例です。更新が必要な処理は承認フローや既存システムのAPIへつなぎます。

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

AIの参照と実行を、分けて設計 — AIが情報を参照する経路と、更新処理を実行する経路を分けます。必要な権限で接続し、承認やログを業務に合わせて設計します。

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

一つの業務から、確かめて広げる — まず対象業務と確認する人を決め、データや権限を整理します。小さな実証で品質と負担を確かめてから導入範囲を広げます。

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。

生成AI活用支援について

生成AI活用支援では何をしてもらえますか？

生成AI、RAG、AIエージェントを、既存システムや業務データ、承認フローと接続し、企画から開発、導入、運用改善まで一気通貫で支援します。チャット導入だけで終わらせず、本番業務に組み込むところまで伴走します。

RAGだけでは足りないケースはありますか？

社内文書、FAQ、規程の参照はRAGが有効です。一方、在庫確認、調達進捗、受発注、承認を伴う処理など、最新の業務データと権限制御が必要な場面では、業務横断データ基盤やAPI連携が必要になります。

導入はどのように進みますか？

テーマ選定、構想設計、PoC／実証、本番導入、運用改善の順で進めます。「どこに使うべきか分からない」という構想段階の壁打ちからご相談いただけます。

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業務の「困った」から、一緒に考えます。

システム開発・生成AI活用の相談を受け付けています。課題整理の段階でも、具体的な開発の相談でもお問い合わせください。

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