サービス

業務特化AIエージェント

業務データとLLMを組み合わせ、分析・判断・アクションまでを自動化。
現場の意思決定をAIがリアルタイムに支援します。

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Point

特徴

汎用AIツールではなく、御社の業務データに特化したAIエージェントを構築。
既存のデータ基盤を活かしながら、すぐに使える形で提供します。

業務データに直結した分析

売上・在庫・購買などの社内データをそのままAIに接続。データ加工の手間なく、すぐに業務に活用できます。
自然言語で問い合わせるだけ

「先月の売上が落ちた理由は？」と聞くだけで、AIが自動分析して回答。専門知識不要で現場が使えます。
8週間POCで価値を素早く検証

まずPOCで効果を確認してから本番展開。稟議を通しやすく、失敗リスクを最小化した導入プロセスです。

Service Menu

3つの提供価値

AIエージェントが業務に組み込まれることで、分析・判断・実行のサイクルが大幅に短縮されます。

VALUE 01

分析時間の大幅削減

これまで数時間かかっていたデータ集計・分析をAIが即時実行。担当者はより高付加価値な業務に集中できます。
VALUE 02

意思決定の精度・速度向上

AIが複数データソースを横断的に分析し、根拠のある提案を自動生成。勘と経験に頼らない意思決定を支援します。
VALUE 03

業務ナレッジの属人化解消

社内文書・過去のデータをRAG化することで、特定のベテラン担当者にしか答えられなかった質問にもAIが対応します。

Use Case

活用シーン

単一の業務データを扱う3つ程度のユースケースからPOCをスタート。
効果検証後に対象業務を拡大します。

売上分析

在庫最適化

購買分析

売上分析エージェント

売上データをAIが自動分析し、変動要因の特定・異常検知・予測まで一気通貫で対応。営業会議の準備時間を大幅に削減します。

対応できる問い合わせ例

「先月の売上が前月比で落ちた原因を教えて」
「今月のゴール達成に向けて、どの顧客・商品に注力すべきか？」
「来月の売上を現在のデータから予測してほしい」

期待できる導入効果

レポート作成時間 / 週あたり数時間→数分

定例レポートの自動生成により、担当者の分析工数を大幅削減
意思決定のリードタイム短縮

データ収集・集計の待ち時間をゼロに。即時の状況判断が可能に
異常の早期発見

売上・顧客の異常値をリアルタイム検知してアラートを自動送信

在庫最適化エージェント

在庫・出荷・販売データを横断的に分析し、欠品リスクと過剰在庫を同時に可視化。発注タイミングと数量の最適化提案まで自動で行います。

対応できる問い合わせ例

「欠品リスクの高いSKUと、推奨発注数を教えて」
「滞留在庫として処分候補にすべき商品はどれ？」
「来月のキャンペーンに備え、倉庫別に必要な在庫量を算出して」

期待できる導入効果

欠品・過剰在庫の同時削減

需要予測と安全在庫を自動算出。機会損失と在庫コストを同時に抑制
発注判断の属人化解消

ベテランの勘と経験に依存していた発注判断を、データドリブンに標準化
キャッシュフロー改善

滞留在庫を早期に検知し、処分・転用判断を迅速化。運転資本を圧縮

購買分析エージェント

購買実績・取引先・契約データを統合分析。単価上昇や支出集中などの異常を自動検知し、コスト削減・調達リスク低減の打ち手を提案します。

対応できる問い合わせ例

「同一品目で取引先別の単価差が大きい購買を洗い出して」
「今期、価格上昇が顕著なカテゴリと主要因は？」
「依存度が高く、代替検討すべきサプライヤーはどこ？」

期待できる導入効果

コスト削減余地の自動発見

単価乖離・重複発注・少額分散発注を検知し、集約・交渉ポイントを提示
サプライヤーリスクの可視化

取引集中度・納期遅延率・価格変動を指標化し、代替候補検討を支援
交渉資料の即時作成

取引データとRAGに蓄積した契約情報を横断し、交渉材料を自動抽出

Technology

技術構成

業務データ・社内文書・インターネット情報を統合し、LLMが自律的に分析・回答するアーキテクチャです。

データ連携

売上・在庫・購買などの業務データをそのまま接続。データ整備が最小限で済む設計です。
- 業務DB
- CSV / Excel
- API連携
RAG（知識ベース）

社内文書・マニュアル・過去のレポートをRAG化。LLMが社内ナレッジを参照して回答します。
- 社内文書のRAG化
- インターネット情報
- ベクトルDB
AIエージェント

LLMがデータ分析・回答生成・アクション提案を自律的に実行。用途に応じた特化モデルを選定します。
- LLM
- 自動分析
- 自然言語UI

Getting Started

まずはPOCから

8週間のPOCプロジェクトで価値を先に検証してから、本番展開へ。
リスクを抑えた導入プロセスです。

対象ユースケース

売上・在庫・購買データなど単一データを扱う3つ程度の業務を想定。まず価値の出るユースケースを特定します。
その他情報の連携

社内文書（受領後RAG化）およびLLM経由でのインターネット情報の連携が可能。より精度の高い回答を実現します。
評価アプローチ

受領データをそのまま実行し、どの程度の価値が出せるかをPOCフェーズで評価。Go / No-Goを判断します。

※データ整備・システム改修が必要な場合は、別途お見積となります。
※ 対象業務のキーパーソン、データ提供・確認に関わるシステム担当者のアサインをお願いします。
※ 顧客情報など機密情報についてはデータのマスキングをお願いします。

Next Action

まずはご相談ください

御社の業務データとユースケースをヒアリングし、AIエージェントで実現できる価値を具体的にご提案します。

資料を請求するまずは相談する

POCから入ることで稟議を通しやすく、
導入リスクを最小化できます。

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業務特化AIエージェント

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売上分析エージェント

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