AIエージェント開発
単なるチャットボットではありません。「AIに仕事を任せる」仕組みです。例えば、FAXやメールの受注を自動で読み取って基幹システムに入力する、社内マニュアルを自動で探して答える──そんな業務を、AIが人の代わりに自律的に実行します。お試し版（PoC）から本番運用まで一社で完結して支援します。
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単なる「チャットボット」で終わらない
自律型AIで業務を根本から変える。
「AIを導入したけど結局人の手間がかかる」「パッケージツールでは自社特有の業務フローに対応できない」──そんな課題を解決するのが、シャイオスのAIエージェント開発です。
RAG（社内資料を検索して正確に答える技術）で社内ナレッジを参照し、MCP（AIが既存システムを操作するための標準規格）でツールを直接操作。AIがタスクの計画から実行・確認・修正まで自動で繰り返します。お試し版から本番運用まで一貫して支援し、ビジネスの真の効率化を実現します。
チャットボット
AIエージェント
できること
質問に答える
タスクを計画・実行・確認・改善まで自律実行
システム連携
しない
MCP等で既存システムを直接操作
社内データ
使わない（一般知識のみ）
RAGで社内資料を検索して回答
業務の成果
案内・誘導
受注登録・レポート作成など結果を出す
AIエージェントが自動化する業務
単なる「質問応答」を超え、エージェントが自律的に判断・実行する業務例です。
受注処理の自動化
FAX・メール・電話の受注をAIが自動で読み取り、基幹システムへ自動登録。読み取れない件だけ人が確認するので、入力ミスと手間を大幅に削減します。
例：文字読み取り（OCR）＋社内データ検索（RAG）＋システム連携
社内ナレッジ検索エージェント
マニュアルや議事録をAIに「記憶」させ、社員の質問に文脈を理解して即答。あちこち探し回る時間をゼロにします。
例：「出張申請の手順は？」→社内規約を参照して即答
マルチエージェント業務自動化
複数のAIが役割分担し、データ集計→レポート作成→メール送信まで一連の業務を自動化。毎週の定例作業から解放されます。
例：週次売上レポートを自動生成し上長へ自動送信
カスタマーサポートの自動対応
お客様からの問い合わせにAIが24時間対応。複雑な内容は担当者へ自動で引き継ぎ、対応品質を均一化します。
例：顧客データ（kintone/Salesforce）を参照して対応
音声AIエージェント
電話の問い合わせをAIが自動で受け、音声で応答。コールセンター業務を自動化し、担当者は対応が難しい案件に集中できます。
例：着信→音声認識→AIが回答→音声で応答
営業リードの自動評価
顧客データをAIが分析し「優先して対応すべき見込み客」を自動判定。営業チームの成約率向上に貢献します。
例：複数データを統合→AIが優先度を自動判定
シャイオスのAI開発が選ばれる理由
AIに社内データを学習させる実績
社内資料を検索して答えるRAG（検索拡張生成）や、AIが既存システムを操作するMCPの実装経験を多数保有。ローカルで動くAIモデルの最適化も実績があります。
「まず小さく試す」PoC重視
いきなり大規模な開発はしません。まず2〜4週間で動くお試し版（PoC）を作り、実際の効果を確認してから本開発に進みます。リスクを最小限に抑えられます。
複数のAIを連携させる設計力
複数のAIエージェントが役割分担して協調するシステム設計が可能。データ集計からレポート作成まで、複雑な業務フローの自動化に最適です。
音声AIエージェントの実績
音声認識（声をテキスト化）→AIが回答→音声合成（テキストを声に変換）を組み合わせた、電話対応・コールセンターの自動化実績があります。
導入事例：BtoB卸売企業の受注処理AIエージェント
FAX・メールで届く受注データをAIエージェントが自動処理し、基幹システムに直接登録する事例です。
導入前
- FAX・メール・電話で受注、手作業で基幹システムに手入力
- 1日あたり約200件の処理に3名のスタッフが終日対応
- 1件あたりの処理時間：約5分
- 入力ミス：月平均15件発生
- 繁忙期には残業が恒常化
導入後
- AIエージェントがFAX/メールを自動読み取り、商品コード・数量・顧客情報を抽出
- RAGで商品マスタを参照しながら基幹システムに自動登録
- 不明な件のみ人間にエスケレーション（ハイブリッド対応）
- 1件あたりの処理時間：約30秒（10分の1に）
- スタッフの作業時間を70%削減、残業ゼロを実現
導入効果
10分の1
処理時間削減
月1件以下
入力ミス
70%
作業時間削減
3週間
PoC期間
技術スタック
- LLM: GPT-4o / Claude（AIの「頭脳」となる大規模言語モデル。用途に応じて選択）
- OCR: FAX・メールの画像から文字を読み取る技術
- RAG: 商品マスタ等の社内データを検索して回答に反映する仕組み
- MCP: 基幹システムとAIを安全に連携させる標準規格
- ハイブリッド: 判断が難しい件は人が確認・修正する方式
スケジュール目安
PoC開発
約3週間
OCR + RAGで基本動作を検証。実データで効果を測定します。
本開発 + システム連携
約2ヶ月
基幹システム連携（MCP）、エスケレーション機能、運用ダッシュボードを構築。
費用
お見積もり
業務内容・規模に応じて個別にお見積もりいたします。まずは無料相談から。
導入の流れ
「AIエージェントって難しそう」と思っていても大丈夫。
業務課題に寄り添って、最適な構成をご提案します。
無料相談・業務ヒアリング
御社の業務フローと課題をお聞かせください。「どこにAIエージェントを導入すれば最も効果が出るか」を一緒に考えます。技術の知識は不要です。
お試し版（PoC）の開発
2〜4週間で実際に動くお試し版を開発。RAGやMCPの連携を含め、御社の実データを使って試すことで、「本当に使えるか」を実感していただけます。
本開発・システム連携
お試し版で効果を確認後、本格的なシステムとして開発。MCPを使った基幹システム連携や、マルチエージェントのオーケストレーションもこの段階で実装します。
運用開始・継続サポート
社員向けの使い方説明会の実施、回答精度の継続的な改善、利用データの分析レポートなど、導入後も伴走します。
料金目安
まずは無料相談から。お試し版で効果を確認してから
本開発に進めるので、安心してスタートできます。
初回相談
御社の業務課題をお聞きし、AIエージェントで解決できるポイントをご提案します。
- 業務ヒアリング（60分）
- AIエージェントで自動化できるポイントの診断
- 概算費用・スケジュール提示
お試し版開発
まず小さく試して効果を実感。2〜4週間で動くお試し版をお届けします。
- 実データで動くお試し版（RAG/MCP連携）
- 効果測定レポート
- 本開発への移行提案
本開発・運用
本番環境への導入、MCPによる既存システム連携、運用サポートまで一貫対応。
- 本番環境構築・デプロイ
- MCPによる既存システム連携
- 継続的な精度改善サポート
よくあるご質問
チャットボットとAIエージェントの違いは何ですか？
チャットボットは「質問に答える」のが役割ですが、AIエージェントは「タスクを自律的に計画し、ツールを呼び出し、結果を出す」までを実行します。例えば、社内ナレッジ検索なら、検索だけでなく該当ドキュメントを要約し、必要に応じて関連システムを操作することも可能です。
既存のシステム（kintoneやSalesforceなど）と連携できますか？
はい、可能です。MCP（Model Context Protocol：AIと社内ツールを安全に繋ぐ標準規格）を使えば、各種ビジネスツール・基幹システムとの連携を実装できます。御社の業務フローに合わせた最適な連携方法をご提案します。
AIエージェントの精度はどうやって向上させますか？
RAG（社内データを検索して回答に反映する仕組み）によって回答精度を向上させ、担当者のフィードバックを反映する継続的な改善を行います。また、重要な判断には人が確認するステップを挟む「AIと人との役割分担」も可能です。
社内にAIやITの専門家がいなくても大丈夫？
はい、問題ありません。業務の課題をお聞かせいただければ、エージェントの設計・開発・運用はすべてシャイオスが担当します。技術的な知識がなくても安心してご相談ください。
機密データが外部に漏れることはありませんか？
セキュリティを最重視しています。オンプレミスLLM（社内サーバーに設置するAIモデル）の導入も可能で、データを外部に送信しない構成も構築できます。NDA（秘密保持契約）の締結にも対応します。
開発期間・費用はどのくらいかかりますか？
お試し版（PoC）は最短3週間、本番導入は要件に応じて数ヶ月程度が目安です。費用は要件に応じてお見積りを作成いたします。初回のご相談・お見積もりは無料です。
AIで業務を変える
第一歩を踏み出しませんか？
「こんな業務にAIエージェントが使えるの？」という漠然としたご相談も大歓迎です。
まずはお気軽にお話しましょう。
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