業務のボトルネックを発見
ヒアリングと業務観察を通じて、反復作業、情報検索、複雑な承認のどこで時間やコストがかかっているかを見極めます。
AI変革の専門家が伴走する
FDEサービス
組織に入り込む専任エンジニア（FDE）が、戦略、開発、本番運用までAI変革を 包括的に支援し、AI施策を確かな成果へつなげます。
課題の発見
AI導入の出発点は現場にあります。 担当者とともに業務フロー、データ、組織の制約を確認し、本当に解くべき課題を定義します。
データとシステムを把握
分散する社内文書、データベース、SaaSを確認し、データ品質、連携の可能性、アクセス権限を整理します。
成果を軸に優先順位を設定
処理時間、回答品質、手作業の負担など、現場で確認できる指標を定め、効果と実現可能性を評価します。
計画の策定
事業目標を実行可能な設計へ落とし込みます。 小さな範囲で検証しながら、本番運用に必要な連携と統制を最初から計画します。
- 01
目標と範囲の合意
対象部門と業務を選び、AIに任せる作業、人が判断する場面、成功を評価する基準を具体化します。
優先課題・評価指標
- 02
データ・セキュリティ設計
参照データと連携先を定め、モデル、RAG、MCPの構成と認証・権限・承認要件を設計します。
連携構成・アクセス方針
- 03
プロトタイプの検証
実際の業務データを使う試作版を構築し、担当者と回答品質、実行結果、使いやすさを確認します。
試作版・検証結果
- 04
本番移行の計画
展開環境、運用担当者、障害対応、利用者教育を整理し、検証済みの業務から段階的に広げます。
展開計画・運用手順
カスタムAIエージェント構築
業務の文脈を理解し、実際に仕事を進めるエージェントを構築します。 QueryPie AIPを基盤に、社内知識、モデル、ツールを業務フローに合わせて連携します。
社内知識・RAG
業務文書、マニュアル、データベースから必要な根拠を検索します。
業務に合ったLLM
要件に応じたモデルを選び、必要に応じてLocal LLMを連携します。
QueryPie AIP
カスタムAIエージェント
役割、作業手順、判断基準を業務単位のワークフローとして実装
MCP・API連携
既存のSaaSや業務システムのデータを照会し、必要な作業を実行します。
人による確認・承認
重要な判断や変更は担当者が確認できるよう、承認ポイントを設計します。
権限・実行統制・監査追跡
データへのアクセスとツールの実行範囲を定め、誰が何を実行したか確認できる構成にします。
業務に合わせた活用例
社内ナレッジ検索
分散した文書から根拠を探し、担当者が確認する回答の下書きを準備します。
反復業務の自動化
見積比較、データ整理、レポートの下書きなど、繰り返す準備作業を連携します。
自社サービスへのAI導入
既存サービスのデータとAPIをつなぎ、ユーザー体験にAI機能を組み込みます。
機能するAIの実現
PoCで見えた可能性を、現場の成果につなげます。 展開、利用者への定着、品質改善まで伴走し、実務で継続して使われるAIを実現します。
本番運用に向けた準備
安全なデプロイ
顧客インフラに合わせた構成、認証・認可、アクセス権限、監査ログを確認します。
例外・障害への対応
失敗した作業の扱い、担当者への通知、手動運用への切り替えなどの手順を整えます。
現場への定着
利用者教育と運用ガイドを用意し、実際のユーザーの声から業務フローを改善します。
運用を通じた継続的な改善
観察
回答品質、処理時間、コスト、利用状況を確認します。
改善
失敗事例とフィードバックから、検索、プロンプト、実行フローを調整します。
展開
検証済みのパターンを再利用し、他の業務や部門へ広げます。
現場の経験をプロダクトの進化へ
共通する連携ニーズや使い勝手の課題を製品チームに還元し、再利用できる機能やテンプレートへと発展させます。
考え続けるのをやめて。
変革を始めよう。
