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AI Agents

AI エージェント開発

業務の流れをそのまま AI エージェントに置き換える開発を、自社の業務と取引先の現場で重ねてきました。調べる、読み取る、計算する、書く、確認を求める。人が判断すべき箇所だけを人に戻す設計で、日常業務に組み込める形にして納めます。

SESSION01Cases

開発事例

(固有名詞は伏せています)

01
建設業・建築設計

建築図面からの完成予想パースと概算見積の自動生成

建築図面をアップロードすると、外観の完成予想パース画像、概算見積、現地写真との合成資料を自動生成するプラットフォームです。物件登録、図面の取り込み、ストリートビュー画像の取り込み、歩き回り動画の生成までを一つの画面で行います。協力会社が見積を直接入力する連携画面と、図面から 3D モデルを推定する自社 AI の学習データを人の確認を挟みながら作る仕組みまで含めて構築しました。

技術画像生成 AI の制御、2D 図面から 3D 再構成、進捗の逐次配信、人が確認して修正するデータ作成ループ

02
建設業(協力会社・資材業者)

協力会社向け 見積・請求アプリ(伝票の読み取りと取引単価の蓄積)

見積回答、伝票の撮影、請求書の作成、入金確認をスマートフォンだけで完結させるアプリです。読み取り結果は確からしさに応じて自動確定・一回の確認・手入力に振り分け、伝票原本には識別値を紐づけて改ざんを検知します。差額が出た場合の理由記録、音声での日報入力にも対応します。業務の副産物として、実際の取引単価が構造化されて蓄積される設計です。

技術伝票の文字読み取り、確からしさに応じた三段階の確認、端末内の音声認識、自動照合の業務ルール、画面操作の自動試験 22 本

03
障害福祉サービス(就労継続支援B型、複数拠点の運営事業者)

福祉事業所向け 人員配置と監査対応の支援

人員配置基準の自動計算、使い慣れた表計算に近いシフト作成画面、関連法令を検索して回答する相談機能、監査時に必要な資料を整理する画面、改善提案の生成を備えた業務支援システムです。

技術法令の検索応答(RAG)、対話型の AI、改善提案の生成、データベース 33 テーブル

04
会計・基幹業務システムを長年運用している事業者

基幹システムの AI 支援モダナイゼーション(動作の同一性を検証)

COBOL や RPG で書かれた総勘定元帳・買掛金・販売・在庫・簡易帳簿の各システムを、AI の支援で現代的な Web システムに変換しました。単なる書き換えではなく、元のプログラムを実際に動かして出力を突き合わせる同一性検証を全件で行い、業務ルールの真理値表照合も併せて実施しています。過去の変換実績を参考に新しいレガシーコードの変換規模と難易度を見積もる専用ツール、端末内の AI だけで変換する外部送信なしのツールも開発しました。

実測値

  • ▸出力の差分一致 33/33・27/27・25/25・45/45・22/22
  • ▸業務ルールの真理値表 126/126・234/234・205/205
  • ▸業務ルールのテスト 103/103
  • ▸自動テスト 19/19
  • ▸コードカバレッジ 92% と 78.8%

技術AI 支援のコード変換、差分検証、少数事例からの見積もり AI、端末内 LLM による変換

05
自社運用(情報収集・会議・発信)

社内ナレッジ・議事録・文章作成の AI 群

Web 記事や動画、SNS 投稿の URL を貼るだけで要約して保存し、後から自然な文で質問できる知識ボット。関連度の高い記事だけを選んで通知し、反応から関心分野を学習します。会議音声からの議事録生成、音声会議のリアルタイム文字起こし、記事下書きの生成、自社サイトのチャット機能を、自社開発・自社運用しています。自社ホスティングの AI モデルを組み合わせ、外部 AI サービスに依存しない構成も採っています。

技術検索拡張生成(RAG)、自動要約、関心の学習、音声認識、自社ホスティング LLM

06
自社および取引先の営業・販促

営業リードの獲得と販促物作成の自動化

公開情報から見込み客を自動収集して見込み度を評価し、相手ごとの文面で連絡、返信対応、日程調整までを行う複数エージェント構成の営業支援です。Web サイトに埋め込むチャット窓口と案件の進行を可視化する管理画面を備えます。相手企業ごとにメール・LP・素材を作り分ける生成エージェント、過去の成功例を参照して提案文を作る仕組みも開発しました。

技術複数エージェントの協調、見込み度の評価、個別化した文面生成、外部サービス連携

07
自社の開発・運用基盤(複数プロジェクトへ転用)

承認ゲートつきの自律実行 AI チーム基盤

AI が自律的に作業を進めつつ、後戻りできない操作だけを人の承認に回す権限設計と、作業の記録を改ざん検知つきで残す仕組みを持つ実行基盤です。設計・実装・検証・承認の流れを機械で強制し、複数の社内プロジェクトに複製して運用しています。

技術権限とゲートの設計、記録の指紋化、複数エージェントの役割分担、自動検証

SESSION02Process

開発の進め方

  1. STEP01

    業務の流れの確認

    誰が、何を見て、何を決めているかを書き出します。

  2. STEP02

    試作

    実際のデータで小さく動かし、AI に任せる範囲と人が判断する範囲を決めます。

  3. STEP03

    検証

    出力の正しさを自動テストと実データの突き合わせで確認します。

  4. STEP04

    運用

    端末内・社内サーバー・クラウドのいずれで動かすかを、データの性質に合わせて選びます。

SESSION03Methods

対応する方式

  • 検索拡張生成(RAG)
  • 道具を呼び出すエージェント
  • 複数エージェントの協調
  • 音声認識・音声合成
  • 画像・映像の認識
  • 端末内で動くローカル LLM
  • 既存システムとの連携(API、データベース、表計算)

業務の流れをお聞かせください

現在の手順と、扱っているデータの種類を伺えれば、AI に任せられる範囲と進め方をご提案します。

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