SERVICES/01 AI AGENT

AI エージェント開発
試作で終わらせず、業務で動かす。

生成 AI(LLM)を使った AI エージェントの開発と導入を支援します。CRM・チャット・会計・POS などの業務システムや社内のデータとつなぎ、調べる・まとめる・実行するまでを任せられる形にします。判断の要所には人の確認を挟み、任せる範囲を段階的に広げていきます。

/ FIT FOR

AI の導入が、こんなところで止まっていませんか

  • 01PoC は動いたが、本番運用に移す段階で止まったままになっている
  • 02複数の業務システムをまたぐ手作業が多く、担当者の時間が取られている
  • 03どの業務に AI が向いているかを見極められず、投資の判断ができない
  • 04セキュリティやコンプライアンスの要件を満たせず、社内承認が通らない
/ SCOPE

AI エージェント開発の提供内容

01What

  • 社内の業務システムとつながる対話型 AI エージェント
  • 社内データを参照して自ら判断し、要所は人が確認
  • 外部ツール・他社システムとの連携

02Delivery

  • 業務を遂行する AI エージェント
  • 品質を評価する仕組み・安全性レポート
  • 運用手順書・稼働状況のダッシュボード

03Operation

  • 回答の質・速度・失敗を自動でチェック
  • 使う AI を切り替えたときの品質確認
  • 月々の利用料に上限を設け、超えたら自動で停止
AI エージェントの仕組みの図。1本の線の上を、AI が「調べる」「まとめる」と進み、途中で人が確認し、承認されたものだけを AI が「実行する」。業務システムと社内データ(CRM・チャット・会計・POS など)は読むだけで、書き込むのは人が承認したものだけ。
/ PROCESS

進め方と期間

  1. 01 · Week 1–2

    対象業務を選び、4つの条件を合意する

    業務を AI との相性で選び、対象データ・権限・評価のものさし・撤退の基準の4点を最初に合意します。業務に組み込んだときの責任の線引きを先に決めるほうが、試作の精度より成否を左右するためです。

  2. 02 · Week 2–4

    動くものを用意し、人の確認つきで使い始める

    まず2週間で動くものを用意します。AI は下調べや候補出しを担い、最終判断は人が行う形で使い始めます。

  3. 03 · Week 4–12

    品質の仕組みを整え、任せる範囲を広げる

    回答の質・速度・失敗を自動でチェックする仕組みを整え、信頼できる範囲から AI に任せる業務を広げます。本番運用までの期間は、業務の範囲と既存データの揃い具合により6〜12週間が目安です。

  4. 04 · After launch

    運用を引き継ぐ

    運用手順書と稼働状況のダッシュボード、設計判断の記録を添えて引き渡します。社内のエンジニアだけで運用を続けられる状態を目指します。

/ PRICING

料金の目安

導入プロジェクト

300万円〜/ プロジェクト

対象業務の選定から本番運用まで。対象業務の数、つなぐシステム、既存データの揃い具合によって変わります。

PoC の立て直し

200万円〜/ プロジェクト

止まった PoC の原因を診断し、再設計して本番運用に乗せます。最短6週間で本番リリースまで届けます。

運用・改善

月30万円〜/ 月額契約

回答の質・速度・失敗のチェックを続け、使う AI の切り替えや、任せる業務の拡大に対応します。

金額は税別の目安です。ご依頼の範囲と規模を伺ったうえで、正式にお見積もりします。

/ FAQ

AI エージェント開発のよくある質問

試作(PoC)で終わらせないために、まず何を決めますか?
本番で使うために必要な「対象データ・権限・評価のものさし・撤退の基準」の4点について、最初に合意します。試作の精度よりも、業務に組み込んだときの責任の線引きと、問題があれば元に戻せる設計のほうが、成功を左右するためです。
本番運用を始めるまで、どのくらいの期間がかかりますか?
業務の範囲と既存データの揃い具合によりますが、6〜12週間が目安です。まず2週間で動くものを用意し、要所を人が確認する形で使い始めます。そのうえで、AI に任せる範囲を段階的に広げていきます。
AI が誤った対応をしないか心配です。どう防ぎますか?
重要な判断は、人が確認してから実行する設計を標準にします。AI はまず下調べや候補出しを担い、最終判断は人に委ねます。この線引きを業務ごとに決め、信頼できる範囲から少しずつ AI に任せていきます。
個人情報や社内データの扱いは安全ですか?
扱うデータを分類し、必要最小限の範囲だけを使う設計から始めます。要件に応じて、AI が参照するデータを社内の閉じた環境に置き、やり取りの記録も後から確認できる形で残します。詳細は NDA(秘密保持契約)を結んだうえでご相談します。
導入後、AI の回答品質はどう保ちますか?
本番リリースと同時に、回答の質・速度・失敗を自動でチェックする仕組みを用意します。設定や使う AI を切り替えたときに品質が下がれば、すぐに気づける状態でお引き渡しします。
導入費用の目安を教えてください
新しく導入する場合は300万円から、止まった PoC の立て直しは200万円からが目安です。対象業務の数、つなぐ業務システムの数、既存データの揃い具合によって変わります。AI の利用料・データ基盤・実行環境の月々の費用も、業務の処理量から逆算して事前に見積もります。
PoC で止まっている既存プロジェクトの立て直しにも対応しますか?
対応します。ご依頼の過半数は、過去に止まった PoC の立て直しから始まります。原因の診断、再設計、本番運用化の3段階で進め、最短6週間で本番リリースまで届けます。費用は200万円からが目安です。
社内エンジニアと共同開発できますか?
はい、おすすめしている進め方です。Kmetric のシニアエンジニア2〜3名と社内エンジニア1〜2名で混成チームを組むと、内製化へ移りやすくなります。運用手順書と設計判断の記録も成果物として納品します。
自社の業務が AI に向いているか、事前に確かめられますか?
はい。5問に答えるだけの AI 適合診断を、このサイトでご用意しています。データの形、誤りが起きたときの影響、発生頻度、システム連携といった観点から、業務と AI の相性の目安が分かります。

60分、事業を
一緒に考えましょう。

課題が固まっていなくても構いません。お話を伺ったうえで、技術面の見立て、費用の目安、スケジュールの見通しまでお答えします。NDA(秘密保持契約)の締結にも対応します。