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（Enterprise AI-Agent Solution）ソリューション

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すべての産業の未来を、
イノベーターと共に創り出す。

企業が追求すべき成果と未来──
その実現に向け、AIは“ただの技術”を超え、
自律的に行動し、価値を創出する存在へと進化するステージに入っています。

私たちが向き合うのは特定の業界ではありません。
製造、金融、流通、医療、公共領域をはじめとした、すべての産業に広がる変革ニーズ。
どの領域であっても、企業が描くビジョンに寄り添い、
長期的に価値を共創することこそ、EaaSの本質です。

EaaS(Enterprise AI-Agent Solution)は、
「Enterprise」「AI-Agent」「Solution」を再定義し、

未来の変化を先取りし、戦略的にビジネスを展開するイノベーター企業と共に、

企業構造そのものをアップデートするためのフレームワークです。

EaaS（Enterprise AI-Agent Solution）コンセプトイメージ

brand message

ブランドメッセージ

Innovation Partnership

EaaSは、未来に向けて
動き始めている
イノベーターと共に進む。

すでに新しい産業の形を模索し始めている
イノベーター企業と共に、
AIエージェントを核とした事業・組織・オペレーションの再設計を進めます。

部分最適ではなく産業全体のアップデートへ。
技術提供者ではなくイノベーションの共創パートナーとして。

Enterprise Transformation

EaaS – AIエージェントと共に、
新しい企業の姿を
創り上げる。

技術の導入ではなく、
未来の競争力そのものを共に創る。
それが、EaaSが提供するエンタープライズAIエージェントソリューションです。

従来の発想を超えた、新しい企業変革のカタチ

core elements

EaaSとは

  1. Enterprise

    Enterprise

    経営の目的・成果・安全を起点にした変革


    企業が求めるのは技術導入ではなく、 目標達成、生産性向上、リスクの低減と安全性の確保という経営成果です。

    EaaSは、現場単位ではなく企業全体を俯瞰し、 経営課題から逆算したロードマップを共に描くことで、 ベンダーではなく“経営のパートナー” として変革を支援します。

  2. AI-Agent

    AI-Agent

    自律的に判断し、賢く行動する「デジタル社員」


    AI-Agentは単なる支援ツールではありません。 業務の専門知識や暗黙知を理解し、 自律的に判断し、非定型業務まで含めて実行する「デジタル社員」へと進化します。

    人が考え、人が判断し、人が動いていた領域において、 AIがこれを代替し、業務の自律化を実現。 企業の知識資産そのものを拡張する存在となります。

  3. Solution

    Solution

    業務専門性に根ざした本質的な課題解決


    AIが本当の価値を発揮するためには、 業務ごとの文脈・判断基準・専門知識を深く理解する必要があります。

    EaaSはAI活用の前提となる“業務ドメイン”を基点に、 企業固有の課題を構造化し、 本質的な課題解決と成果創出を支えます。 技術そのものではなく企業価値の向上をゴールに据えたアプローチです。

value

創出される価値

  • 経営価値

    • 目標達成・利益拡大・リスク軽減
    • 属人的判断の標準化
    • DXの再現性向上とスケール化
    • 経営の意思決定速度を加速

  • 現場価値

    • 業務ごとの判断・処理の自律化
    • 人では追いつかないオペレーションの持続性
    • 非定型業務まで処理可能
    • 現場の暗黙知をAIに蓄積し、拡張

  • 産業価値

    • 新規ビジネスの創出
    • 産業横断のデータ融合
    • 未来のオペレーティングモデル構築
    • イノベーター企業との長期共創による競争優位性

framework

EaaSを構成する3つの本質

Enterprise

Enterprise

経営目的・成果・安全起点で
企業全体のロードマップを設計
"経営のパートナー"
として共創

AI-Agent

AI-Agent

自律的に判断し、動き続ける
「デジタル社員」
専門知識× 暗黙知× 行動能力
の統合

Solution

Solution

業務専門性に根ざした課題構造化
本質課題の特定と
成果創出の仕組み
提供

process

EaaSの推進プロセス

EaaS推進プロセスのフロー図
1

PoC
(Proof of Concept)

スモールスタートで効果を検証し、確実な一歩を踏み出します。

2

共創基盤

情報を共有し、共に成長するためのプラットフォームを提供します。

3

社内展開

PoCの成果を元に、全社的な展開へと拡大します。

4

長期的な競争優位性
の共同創造

一時的な改善ではなく、持続可能な競争力を共に育てます。

use case

プロジェクト事例

  • 製造業

    品質異常予兆検知

    品質異常予兆検知

    製造ラインのセンサーデータをリアルタイム分析し、品質異常の予兆を事前に検知。AIエージェントが自律的に判断し、不良品発生を未然に防ぎ、歩留まり向上とコスト削減を実現します。

  • 製造業

    設備保全最適化

    設備保全最適化

    設備の稼働データと保全履歴を分析し、最適な保全タイミングをAIが自律判断。予防保全により突発的な設備停止を削減し、稼働率を最大化します。

  • 製造業

    生産計画の自律調整

    生産計画の自律調整

    需要予測、在庫状況、設備稼働率を統合的に分析し、AIエージェントが最適な生産計画を自律的に立案・調整。市場変動にも柔軟に対応します。

  • 金融業

    審査プロセス自律化

    審査プロセス自律化

    融資審査における書類確認、信用評価、リスク判定をAIエージェントが自律実行。審査時間を大幅に短縮しながら、判断の一貫性と精度を向上させます。

  • 金融業

    リスク判断AI

    リスク判断AI

    市場データ、取引履歴、外部環境要因を統合分析し、リスクを多角的に評価。AIエージェントが自律的にリスクレベルを判定し、適切な対応策を提示します。

  • 物流・流通

    在庫最適化AI

    在庫最適化AI

    需要予測、季節変動、トレンド分析を統合し、AIエージェントが最適在庫レベルを自律判断。過剰在庫と欠品の両方を防ぎ、キャッシュフロー改善を実現します。

  • 物流・流通

    配送ルート自律化

    配送ルート自律化

    交通状況、配送優先度、車両状態をリアルタイム分析し、最適な配送ルートをAIが動的に生成。配送時間短縮と燃料コスト削減を同時に実現します。

  • 医療・ヘルスケア

    患者トリアージAI

    患者トリアージAI

    患者の症状、バイタルデータ、既往歴を分析し、緊急度を自律判定。適切な診療科への振り分けと優先順位付けにより、待ち時間削減と重症患者への迅速な対応を実現します。

  • 医療・ヘルスケア

    医療事務処理エージェント

    医療事務処理エージェント

    診療報酬請求、カルテ記載支援、予約管理などの事務業務をAIが自律処理。医療スタッフの事務負担を大幅に軽減し、患者ケアに集中できる環境を実現します。

  • 医療・ヘルスケア

    診療支援AI

    診療支援AI

    最新の医学知見、類似症例、ガイドラインを参照し、診断・治療の意思決定を支援。医師の判断を補完し、診療品質の標準化と向上に貢献します。

  • 公共・インフラ

    市民問い合わせエージェント

    市民問い合わせエージェント

    行政手続き、制度案内、施設情報など、市民からの多様な問い合わせにAIが24時間自律対応。窓口負担を軽減しながら、市民サービスの質と利便性を向上させます。

  • 公共・インフラ

    インフラ監視AI

    インフラ監視AI

    道路、橋梁、上下水道などのインフラ状態をセンサーデータから継続監視し、劣化や異常を早期検知。予防保全により、インフラの安全性確保と長寿命化を実現します。

  • 公共・インフラ

    防災情報統合AI

    防災情報統合AI

    気象データ、センサー情報、過去の災害記録を統合分析し、災害リスクを自律判定。適切なタイミングでの避難指示や防災対応を支援し、市民の安全を守ります。

    technology

    AI-Agentが成功するための
    3つの技術条件

    • データ

      大量で高粒度のデータ

      AI-Agentの“人格”と“判断質”を決める最重要要素。
      AIは「入力」と「正解」を学習するため、正解(ラベル)がないデータ、また、形式や品質が不揃いだと学習が安定しません。

      当社のAIソリューションは、貴社内に眠る未構造データを発掘・収集・整形し、AI学習に適したデータの形式への変換・整備を含めてサポートいたします。

    • 真意

      データの"真意"をマーク
      (本質の正解付与)

      AIに学ばせるべきは、「貴社特有の業務ニュアンス」「良しとする判断基準」「アクションの流儀」。
      これを理解させるために、我々独自の“真意マーク手法”で、AIが実務レベルで判断できるように仕上げます。

      当社の強みは、リテラルな指示ではなく“意図”を学習させ、専門知と文脈をAIに移植することで、精度だけでなく再現性のある判断を実現します。

    • 信頼

      信頼と責任を持つ伴走体制

      AI-Agentは導入後の運用・学習・改善がなければ成果が出ません。
      “導入した瞬間”がゴールではなくスタートです。精度を高める再学習、業務への反映、改善サイクルの実施が不可欠です。

      貴社の信頼× 我々の責任意識。
      この両輪で、継続的に伴走する体制を整えます。

    architecture

    組織OS（Operating System）としてのAI

    Idea

    設計思想

    AI-Agentはあくまで「便利な自動化」ではなく、組織のナレッジ・判断プロセス・行動を統一する「経営OS」の一機能として設計します。

    組織に散らばるナレッジを“代理”し、推論・判断・実行まで行う

    暗黙知を形式知化し、属人性を排除する

    判断プロセスの再現性を上げ、経営スピードを最適化する

    経営／ミドル／現場を階層的に支え意思決定へと繋ぐマルチエージェント設計

    Arch

    アーキテクチャ

    アーキテクチャ菱形金字塔

    意思決定ループ統合

    経営者・管理者の判断基準を学習し、組織の意思決定OSとして機能させる。

    推論・エージェント層

    複数AIが役割分担し、「理解(現状把握)→ 分析→ 判断→ アクション」までを目標管理で実行。

    知識正解層

    業務ナレッジ、判断ルール、文書パターン、成功・失敗の履歴これらから"正解(ラベル)体系"を構築。

    データ統合層

    既存システム、過去文書、現場ログ、議事録、SaaSツールなど散在するデータを一つの連続した流れに束ねる。

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