推測ではなく、根拠に基づく
回答は承認済みの社内知識から生成し、出典文書へのリンクを添えます。
権限を考慮
アクセスは役割・レベル・プロジェクト単位でデータ層でフィルタリングします。UIで隠すだけではありません。
AIが提案し、人が決める
エージェントが草案作成・要約・注意喚起を行い、影響のある事項は人が承認します。
推測せず、計測する
最初のパイロットから評価セット・有用性評価・コストダッシュボードを用意します。
4つのエージェントパターン
ご依頼の多くはこの4つに当てはまります。共通の知識基盤を用いるため、1つから始めて段階的に広げられます。
専門Q&Aエージェント
自社の基準・マニュアル・過去プロジェクトに基づいて専門的な質問に回答します。常に出典を示し、確信がない場合はそう伝えます。
業務アシスタントエージェント
役割の反復業務を引き受けます。状況の要約、議事録とアクションアイテムの作成、課題の記録と分類、期限超過の検知など。
レビュー・アドバイザリーエージェント
文書やデータを読み、網羅性・整合性・リスクの観点でレビューし、具体的な改善案を提示します。採否は人が判断します。
エージェントチーム
役割別の複数エージェントが1つの知識基盤を共有し、それぞれ独自の範囲・トーン・アクセス権を持ち、ルーティング層が調整します。
RAG・マルチエージェント構成
レイヤー構成により、システムを作り直さずにモデル層を差し替えられます。
- レイヤー1
チャネル
Teams・Slack・自社Webアプリ・LINEなど、既に業務で使われている場所に、1つまたは複数の個性として登場します。
- レイヤー2
オーケストレーター
ユーザー認証と権限適用を行い、意図と難易度を判定し、適切なエージェント・知識範囲・モデル層へ振り分けます。
- レイヤー3
セキュアな検索
知識ベースに対しセマンティック検索とキーワード検索を併用し、回答コンテキストに入る前にユーザー権限でフィルタします。分離はデータ層で行われます。
- レイヤー4
回答生成
言語モデルは検索したコンテキストのみに基づいて回答し、出典を返します。定型的な質問は低コストモデル、難問は上位モデルへエスカレーションします。
- レイヤー5
ナレッジベース
ベクトルストアに加え、原本文書とメタデータ（種別・対象役割・機密度・信頼度・バージョン）を保持し、取り込みと承認のワークフローを備えます。
- レイヤー6
学習ループ
有用な会話を候補として抽出し、貴社の専門家がレビューして知識ベースへ登録します。これにより網羅性と精度が積み上がります。
- レイヤー7
ガバナンスと可観測性
役割・レベル・プロジェクト単位の権限管理、監査用のクエリ〜検索〜回答の全ログ、品質・利用状況・コストのダッシュボード。
3つの選択肢のうち、当社は中間の方式をおすすめします。
実現性・有効性・コストの3つの観点から評価し、最適な方式をご提案します。
パッケージ型SaaSプラットフォーム
ベンダーのローコード基盤上に構築し、チャット連携も標準対応。立ち上げが最速で、開発負荷も最小です。
- 実現性
- 非常に高い
- 品質の上限
- 中程度
- 運用コスト
- 高い（ライセンス課金）
- 知識の管理
- 限定的
適するケース: 早期に稼働させたい、かつ知識要件が比較的シンプルな場合。
オープンソースによる自社RAG + LLM API
成熟したオープンソースでオーケストレーションと検索層を構築し、モデルはAPI経由・階層ルーティングで利用します。
- 実現性
- 高い
- 品質の上限
- 最も高い
- 運用コスト
- 低〜中（トークン課金）
- 知識の管理
- 完全
適するケース: 品質とコストのバランスを最適化し、知識と権限を実質的に管理したい場合。
オープンウェイトモデルの自社運用
自社GPU基盤でオープンウェイトモデルを運用します。トークン課金は不要ですが、インフラとMLOpsの固定費が発生します。
- 実現性
- 中程度
- 品質の上限
- 中程度
- 運用コスト
- 高い（固定費）
- 知識の管理
- 完全（オンプレミス）
適するケース: 利用量が非常に多い、またはデータ所在の規制によりオンプレミス推論が必須の場合。
重要な場面には品質を、それ以外は低コストで
モデル価格は階層によって大きく異なります。多くのリクエストを小型モデルで処理し、難問のみ上位へ回すことが運用コスト削減の最大の要因です。
階層型モデルルーティング
多くの質問は小型で低コストなモデルが回答し、難易度や重要度の高いものだけ上位モデルへ引き上げます。
コンテキストキャッシュ
繰り返しのコンテキストや頻出質問はキャッシュします。多くのプロバイダーが大幅な割引を提供しています。
バックグラウンド処理のバッチ化
長時間の要約やインデックス処理は低料金のバッチで実行し、完了時に通知します。
ハイブリッド検索
検索精度が上がればプロンプトは短くなります。精度とコストはトレードオフではなく同時に改善します。
コストはエージェント単位・プロジェクト単位で運用ダッシュボードに表示され、更新時に想定外の請求が生じないようにします。
まずパイロット、その後に拡大
早期に価値を出し、リスクを抑えます。各フェーズの終わりには実際に使われる成果物と、行動につながる指標が残ります。
- フェーズ0
基盤構築とパイロット
検索フレームワークと権限モデル、そして厳選した狭い知識セット上に1体のエージェントを構築します。評価セットとコストダッシュボードも整備します。
成果少人数のユーザーに対し出典付きで回答するパイロットエージェント（数値付き）。 - フェーズ1
エージェントの本番稼働
各役割に必要なエージェントを展開し、権限モデル、ナレッジ管理画面、チャネル内フィードバックを整備。知識蓄積ループを開始します。
成果エージェントが日常的に使われ、ナレッジベースが積み上がり始めます。 - フェーズ1.5
安定化と最適化
知識の網羅範囲を広げ、取り込み・承認プロセスを標準化し、ルーティング・キャッシュ・バッチを調整。品質劣化を検知する評価を実施します。
成果品質は安定し、コストは最適化され、いずれもエージェント別・プロジェクト別に計測できます。 - フェーズ2
レビューとアドバイザリー
プロジェクト管理・文書システムと連携し、実際の成果物をレビュー。網羅性・リスク・健全性を評価し、優先順位付きの改善案を提示します。
成果エージェントは質問に答えるだけでなく、成果物の品質向上に貢献します。
お客様から必ず聞かれること
プロジェクト間・顧客間で知識が漏れませんか？+
回答の作り話（ハルシネーション）はどう防ぎますか？+
当社のデータがモデルの学習に使われませんか？+
知識が誤っていたり古くなったらどうしますか？+
トークンコストはどう予測可能にしますか？+
現場に使われなかったらどうしますか？+
Microsoft Teams
1対1のチャット、またはプロジェクトチャネル内。
Slack
同じエージェント・同じ知識を、別のワークスペースで。
自社Webアプリ
自社プロダクトへの埋め込みパネル、またはAPI提供。
LINE
日本市場の顧客向けエージェントに。
具体的なユースケースはございますか？
エージェントに任せたい業務をお聞かせください。エージェントが適切かどうか率直にお伝えし、適切であればパイロットの範囲を一緒に定めます。