AI Agent Workforce — Product Overview

Product
Overview
「働き手」と「働く場所」を、セットで提供する。

AI Agent Workforce(AAW)は、1つの共通基盤の上に業務アプリを載せ、 FDE(Forward Deployed Engineer)が貴社仕様に仕立てる、エージェントワークフォース・プラットフォームです。 個人が使う「道具」ではなく、チームの仕事を受ける「働き手」を、働くための基盤ごと提供します。

Structure

01

3つの要素で、できている。

01

共通基盤

実行環境、常駐と自律発動、権限・承認・監査・実行履歴、チーム共有をこの層が担います。契約・セキュリティ審査・システム接続・権限設計は、ここで一度だけ。2業務目からは繰り返しません。

02

業務アプリ

現場が使う入口で、業務ごとに追加していきます。目的と対象は選ぶだけで、プロンプトは書かせない。誰がやっても同じ入力・同じ精度になります。

03

FDE

貴社の現場に入る専任エンジニア。業務理解・要件整理・実装・定着・知識移管まで通しで担当し、汎用ツールの「配って終わり」と一線を画します。

Capabilities

02

業務を、最初から最後まで受け持つ
6つの機能。

1つの業務を「仕立てる → 集める → 進める → 判断を渡す → 届ける → 良くする」の一連で受け持ちます。

01

業務を仕立てる

入口・入力・参照範囲・業務ルール・判断点・出力形式・格納先を、業務として定義します。毎回同じにしたい処理だけを固定し、案件ごとに変わる部分はAgentが柔軟に進めます。

02

情報を集めて、整える

権限の範囲でシステムや資料から情報を探し、出所・版・不足を整理します。正本か判断できない資料は、勝手に進めず人に確認します。

03

計画して、実行して、検証する

ゴールから計画を立て、実行と検証を繰り返します。生成→検証→修正を通してから人に出すため、レビュー前提を外せます。

04

判断を、人に渡す

不足情報・業務上の判断・不可逆な操作は、判断材料を整理して人へ渡します。返された判断の意図を解釈し、成果物に反映します。

05

成果物を作り、正しい場所へ

PowerPoint・Word・Excelなど業務の形式で出力し、指定のフォルダや基幹システムへ格納・登録します。作って終わり、にしません。

06

改善を、次に還す

レビュー結果や修正理由を蓄積し、業務ルールと型の改善に反映します。使うほど、チーム全体の品質が上がります。

すべての実行に、4つの統制が掛かります

Control

Trace

Intervene

Measure

汎用Agentは一律の設定で成果物が不確かになる一方、業務専用Agentは業務ごとに入力・参照データ・成果物・格納先を設計する対比図
汎用Agentとの違い ── 入口・参照データ・成果物・格納先まで、業務ごとに設計します。

Use Cases

03

例えば、こんな業務から。

RFP回答

要件の抽出、過去資料の探索、回答案の作成、根拠の整理まで。確認が必要な項目だけを担当部門へ依頼します。

営業提案書の作成

顧客情報・商談メモ・過去提案・導入事例を参照し、提案の構成と下書きを作成します。

トレーディング業務

引き合いの読み取り、過去取引・与信・価格ルールとの照合、オファーシートの作成まで。

調査・分析レポート

社内外の情報を収集・比較し、各記述に参照元を紐づけたレポートを作成します。

受発注帳票の処理

帳票の読み取り、マスタ照合、人の承認を経て基幹システムへの登録まで。例外だけが人に届きます。

稟議書の起案

過去稟議・承認基準を参照して根拠を揃え、差し戻されそうな箇所を提出前に示します。

これらは業務アプリのテンプレートです。実際には、FDEが貴社の業務・様式・判断基準に合わせて設計します。

Integrations

04

貴社のシステムと、標準でつながる。

Open Standard

MCP準拠

Agentの道具と情報源の接続は、業界標準のMCP(Model Context Protocol)に準拠。特定ベンダーに閉じない拡張性を持ちます。

Tailored

接続はFDEが設計

SharePoint・CRM・ストレージ・基幹システムなど、業務に必要な接続を、参照範囲と権限を定めた上でFDEが実装します。

Multi-Model

マルチモデル対応

Anthropic / OpenAI / Google のモデルに対応。業務の性質とコストに合わせて使い分けられます。

Security & Deployment

05

貴社の環境で、貴社の統制の下で。

01

貴社環境にデプロイ

1社1デプロイが設計方針。貴社のサーバー・VPCに導入でき、ファイル・実行履歴・セッション情報は貴社環境のディスクに置かれます。

02

学習に使われない

商用API契約により、入力した業務データも出力された成果物も、AIモデルの学習には使われません。オプションではなく、既定の取り決めです。

03

他社と混ざらない

アプリケーション・データベース・ストレージを貴社専有とするシングルテナント構成。処理はリクエスト単位で完結します。

04

実行の統制

許可した操作だけを実行するホワイトリスト方式。不可逆な操作は人の承認を挟み、全実行を記録します。利用の予算上限も設定できます。

Fit

06

すべての用途に、
最適なわけではありません。

こんな用途なら
向いている選択肢
単発の質問・壁打ちが中心
汎用のチャットAIが最も速く、安く使えます
完全にルール化できる大量の定型処理
固定のワークフローツールが向きます
標準機能だけで業務要件を満たせる
標準SaaSで足ります
強いAI開発・運用チームが社内にある
汎用ツールでの内製が組めます
用途がまだ実験段階
まずは汎用Agentの個人利用から

AAWが効くのは、「チームの業務を、任せ切りで、広げていく」場面 ── 品質・範囲・自律性・コストのすべてを、同時に動かしたい業務です。

Getting Started

07

1つの業務から、始める。

01

業務を選ぶ

業務の棚卸しから、最初に任せる1業務を決めます。効果は約束ではなく、直近の実案件で実測して提示します。

02

業務に仕立てる

参照データ・業務ルール・判断基準・承認フローを設計し、貴社仕様のAgentと専用画面を構築します。

03

チームへ広げる

品質と効果を確認しながら定着させ、2業務目へ。基盤の契約・審査・接続は、もう繰り返しません。

費用は「導入費用 + プラットフォーム利用料 + 業務アプリ構築(内容に応じて個別見積)」で構成されます。詳細はお問い合わせください。

Contact

Make Work Move.

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