Autonomous Execution
指示する前に、動いている
起点は、人の指示ではありません。メールの受信・共有フォルダの更新・スケジュール・基幹システムのイベント ── 仕事の発生そのものをトリガーに、Agentが内容を判断し、必要な情報を参照し、作るところまで進めます。 人の画面に届くのは、承認が要る判断だけ。業務の完了まで運びます。
AIによる企業変革の中核を担う、プロフェッショナルファーム。
Contact
AI Agent Workforceは、「答えるAI」ではなく「仕事を受け取って、完了まで運ぶ働き手」を、チームに常駐させるための基盤です。 メール・Teams・共有フォルダから仕事を受け取り、情報収集から作成・検証・格納まで自分で運ぶ。貴社の業務の型とチームの記憶を載せて働き、不可逆な操作だけを人が承認します。
チームに1つ。仕事が来たら自分で動き出し、収集・作成・検証・格納まで運び切る。人に届くのは、判断だけ。
提案資料作成、見積作成、発注書読み取り。貴社の進め方と判断基準を型にして、同じ基盤に載せていく。
過去案件・ルール・議事録・Agentの実行ログが貯まり、次の仕事の根拠になる。使うほど、賢くなる。
Autonomous Execution
起点は、人の指示ではありません。メールの受信・共有フォルダの更新・スケジュール・基幹システムのイベント ── 仕事の発生そのものをトリガーに、Agentが内容を判断し、必要な情報を参照し、作るところまで進めます。 人の画面に届くのは、承認が要る判断だけ。業務の完了まで運びます。
One Team, One Agent
一人ひとりにAIを配るのではなく、チームで1つのAgentを持つ。 だから誰が頼んでも、Agentは過去の提案書・関連メール・議事録・Agent自身の記憶まで、 チームの蓄積を根拠に仕事をします。
Self-Improving
うまくいった仕事のやり方を、Agent自身が実行ログからレビューし、業務の型の更新案を出す ── 反映するかは、人が承認して決めます。 全員の依頼・修正・決着が記憶に貯まるだけでなく、チームでうまくいったやり方が共通の資産になっていく。 プロジェクトで働かせるほど、Agentが賢くなるサイクルが回ります。
Ontology
SharePoint・メール・基幹システム ── 社内のデータは膨大で、そのままではAgentも正しく探せません。 AAWは「どの情報が何を意味し、どう繋がるか」の意味のレイヤー（オントロジー）を貴社の業務に合わせて構築し、 Agentが正しい場所へ、正しい根拠を取りに行けるようにします。業務の型の更新と両輪で、精度が上がり続けます。
画面はイメージです。開発中の製品画面をもとに構成しています。
縦軸は「人が要る瞬間が、どれだけ減るか」── Chat、Workflow、Agent、そして人が起動しなくても仕事そのものが起動するHeadless Agent。 横軸は「誰が貴社向けに作り込むか」。AAWは、その交点にいます。
→ 仕事が来たら、Agentが動く。人が使いに行かなくても、業務は進む。
→ FDEが、貴社の業務に実装する。作り込みと運用の重労働を、自社で抱えない。
→ 共通基盤に、載せるだけ。契約・審査・接続・権限設計は一度きり。
基盤は共通。業務は、貴社仕様に。ツールを渡して、終わりにしない。コンサルタントとエンジニア（FDE：Forward Deployed Engineer）が貴社に半常駐し、 ヒアリング・観察・実装・改善を現場の隣で進めます。
FDEのメリット ── ツールを渡すだけでは、起きないこと
汎用の型のままでは、貴社の業務・様式・判断基準に合わず、合わない隙間を人が埋め続けることになります。FDEが現場でヒアリング・観察し、業務に合わせたUI・ルールへ仕立てるから、現場が使いこなせて定着します。
今の業務にAIを足すのではなく、情報の流れ・判断・例外を構造化してAgent前提に再設計します。個人の時短ではなく、業務が完了までたどり着くかたちそのものが変わります。
要件を全部固めてから作る方式は、開始が遅れ、認識差の手戻りで延びていきます。FDEは共通基盤の上でまず動くものを立ち上げ、要件は運用の中で現場と一緒に仕立てていきます。
納品して終わり・ベンダー任せにはしません。運用の型と知識を移管してから手を離すので、育ったAgentと業務の型は、貴社のチームだけで回り続けます。
進め方 ── 現場に入ってから、手を離すまで
01
会議室ではなく、業務の隣へ。ヒアリングと観察で、資料に表れない仕事までつかみます。
02
情報の流れ・判断・例外を構造化し、Agent前提の業務に再設計します。
03
EnvironmentもアプリもFDEが構築。貴社に技術体制がなくても、動き出せます。
04
一緒に使い、つまずきをその場で直す。運用の型を、貴社へ移していきます。
知識を移管して、手を離す ── 貴社のチームだけで、回り続ける。
すべてのデータと実行環境は、貴社専有のクラウド環境の中で完結します。Agentを自由に動かすのではなく、企業が許せる範囲で動かす。
1社＝1デプロイ。アプリケーションもデータベースも他社と共有せず、すべて貴社専有のVPC内で完結します。弊社サーバーを経由・保存しません。
商用API契約により、入力した業務データも出力もAIモデルの学習には使われません。ZDR（ゼロデータ保持）契約にも対応できます。
受信口を持たないアウトバウンド専用構成。外部への送信先はLLM APIのみを許可し、環境の外に出るのはプロンプト本文だけ。データの正本は環境内に残ります。
ホワイトリスト方式の権限制御で、許可済みの操作だけを通過させます。APIキーの実キーはAgentから取得できない設計。不可逆な操作は、人の承認を挟みます。
誰が・いつ・何を実行し、いくらかかったかを監査ログに記録。コンソールから検索・追跡でき、いつでも停止・差し戻しできます。
認証は貴社SSO（IdP）連携で、独自のID・パスワードは発行しません。接続は標準プロトコル（MCP）準拠・必要最小限のスコープ。WAF・TLS・保存暗号化・バックアップ世代管理の多層防御です。
答えを返すAIは、その先の確認・転記・登録を人が運びます。AAWは業務の発生に自分で気づき、完了まで運び切った状態でチームに返す「働き手」です。個人に配るのではなくチームに1つ常駐し、やり方と記憶が貯まっていきます（立ち位置の図の、Chat行とHeadless Agent行の違いです）。
はい。情報収集・作成・確認に時間がかかり、一定の進め方や判断基準がある業務が有力です。最初から全社に広げるのではなく、業務の洗い出しから一緒に行います。
業務ごとに、参照できる情報・実行できる操作・承認が必要な工程を設定します。重要な判断と不可逆な操作は、人の確認・承認を挟む前提で設計します。
ありません。標準プロトコル（MCP）で外部システムに繋がる汎用アーキテクチャのため、SharePoint・メール・基幹システムなど既存のツールはそのまま。認証も全社標準のSSOに相乗りし、権限は必要最小限のスコープで接続します。
対応します。貴社のクラウド利用申請・審査プロセスに沿って、評価シートや利用規約などの必要資料を弊社から提出します。稟議前のIT部門協議で、接続方式と権限管理をYes/No判断に近いレベルで確認するところから始められます。
SLA・保守窓口・復旧体制を契約で定義します。データはバックアップを世代管理し、実行はいつでも停止・差し戻しできます。
できます。特定のLLMに依存しない設計のため、新しいモデルへの切り替えを含む基盤の更新を、弊社から継続的に配信します。
個人のプロンプトに依存させず、手順・判断基準・テンプレートをチームの業務ルールとして整えます。入口は目的と対象を選ぶだけなので、誰でも同じように使えます。
1つの業務、1つのチーム、限定した参照範囲から始めます。品質と運用負荷を確認しながら、対象を広げていきます。
AIによる企業変革の中核を担う、プロフェッショナルファーム。
Contact