こんな課題、ありませんか？
RAG の限界により、検索・要約以上の業務実行ができない
関連ドキュメントを探して要約することはできても、その情報を元に「次に何をすべきか判断して実行する」ことまではできない
業界特有の文脈や専門用語を AI が理解しきれない
汎用的な AI では、業界固有の文脈を前提とした専門的な業務において、回答のピントがずれてしまう場合がある
複雑な業務プロセスの自律化・自動化が進まない
単なる情報検索では解決できないエンタープライズ固有の複雑なフローを AI に任せることができず、工数が削減されない
このサービスが解決します
高度な RAG カスタマイズと自律型エージェントにより、
専門業務の完全自動化を支援
エージェント機能
ユーザーの曖昧な指示に対し、AI が自律的にタスクを分解し、必要なツール（API、DB 検索、計算プログラム）を選択・実行します。
- 曖昧な指示からゴールを理解しタスクを自律的に分解
- 法規制の確認、在庫照会、Issue 起票などを判断して実行
- 重要なアクション直前には人間の承認を挟むフローを実装可能
高度な RAG カスタマイズ
文脈（Context）を理解した上で、参照すべきデータソースを自動選定します。業界固有の用語や社内文脈に対応するカスタムナレッジベースの構築とリランキングの最適化を含みます。
- 質問内容に応じた最適なデータソースを自動選定（例：法務 DB / GitHub / 社内規定）
- 企業ごとのカスタムナレッジベース構築とリランキング最適化
- 社内用語・業界隠語を前提とした高精度な専門対話を実現
ファインチューニング
高度な RAG カスタマイズでは対応しきれない特殊なケースに対し、ベースとなる LLM に企業固有のドキュメントや用語集を追加学習させることが可能なオプション機能です。
- 社内独自の略語が多用される環境や独特の文脈理解が求められるケースに適用
- RAG とのハイブリッド構成により「破滅的忘却」リスクを軽減
- 費用対効果を検証した上で必要なプロジェクトにのみ適用
対応範囲と提供スコープ
本サービスでカバーする工程・自動化領域・対応基盤をまとめています
対応ユーザー・業務例
エンタープライズ企業（製造業・自動車・金融等）
製造業 調達担当：法規制確認から必要書類ドラフト作成までを自律実行
自動車メーカー 設計者：社内用語（号口・号試等）を使った自然な専門対話
PM：議事録から GitHub Issue 起票・要件定義書ドラフトを自動生成
提供スコープ
業務プロセスの自律化・専門性の担保・ハルシネーション（AI が事実に基づかない情報を生成する現象）の低減
導入の流れ
業務要件・ナレッジの整理
対象業務のフローと、参照すべき企業・業界固有のナレッジデータを収集・整理
エージェント・RAG 設計
カスタムナレッジベースを構築し、業務フローに沿ったエージェントを設計
開発・システム統合
既存システムと API 連携し、回答精度と自律実行フローを検証。承認ゲートを設定
運用・継続改善
実運用データをもとに継続的に精度を向上。必要に応じてファインチューニングを適用
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