AIエージェント・生成AI・データ活用

AI Agent / Generative AI / Data Utilization

AIを導入することが、目的ではない。AIで、ビジネスを前へ進める。

AI SOLUTION

AIで、
ビジネスを前へ進める。

AIを導入することが、目的ではありません。

「AIで何ができるかわからない」
その段階から、ご相談いただけます。

まず業務と課題をお聞きし、何を実現したいのかから整理します。基幹システム開発で培った業務理解と、生成AI・AIエージェントの技術を組み合わせ、社内データや既存システムとつないで、実際の業務で使われるところまでご一緒します。

AI活用について相談する

PROBLEMSこんなお困りごとを解決します

ひとつでも当てはまれば、AI活用の入り口になります。

どこから始めればよいかわからない

解決策業務のどこにAIが効くかを棚卸しし、小さく試せるテーマからご提案します。
社内の情報を活用できていない

解決策高精度RAGで、聞けば出典付きで答える仕組みをつくります。
定型業務に時間を取られている

解決策AIエージェントと既存システム連携で、一連の作業をまとめて自動化します。
問い合わせ対応の負担が大きい

解決策回答案をAIが作成。一次回答が速くなり、対応品質も揃います。
既存システムを活かしたまま使いたい

解決策今の環境を活かし、MCP等で必要な部分だけAIを追加・連携します。
AIで新しいサービスをつくりたい

解決策画面・DB・業務ロジックまで含めて、サービス全体を開発します。

エスプリフォートが提供すること

「AIを入れること」ではなく、「この業務がこう変わる」までをご提案します。

MENU 01 ── ADVANCED RAG高精度RAG（検索拡張生成）構築

社内マニュアル・設計図書・過去のトラブル履歴を、
根拠付きで答える「社内の知恵袋」に。

PDF・Excel・図表を含む社内資料を構造化し、意味検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索で該当箇所を探して、出典リンク付きで回答します。

部署・機密区分に応じて、検索できる範囲を制御
回答精度を定量的に評価し、ログをもとに継続改善
Teams／Slack・社内ポータル・業務システム画面に組み込み

画面イメージ：社内ナレッジRAGチャット

knowledge-ai.sample-kogyo.example

MENU 02 ── MULTI AI AGENTマルチAIエージェント・業務自動化

「答えるAI」から「仕事を進めるAI」へ。
既存システムを操作するエージェントを設計します。

受注照会、在庫確認、帳票作成、取引先ポータルへの入力。人が複数の画面を行き来していた仕事を、役割の異なる複数のAIエージェントが分担して実行します。

MCPで、基幹DB・社内文書・メールに安全に接続
APIのない画面やWebポータルも、ブラウザ操作で自動化
登録・送信は人の承認を挟む設計と、全操作の記録

画面イメージ：AIエージェントの実行ログ・承認画面

agent.sample-kogyo.example

USE CASESAI活用例

「現状」と「AI活用後」を並べてご紹介します。

CASE 01

社内問い合わせ

現状
担当部署へ質問し、担当者が調べて回答していた。

AI活用後
AIが社内規程・マニュアルから根拠付きで回答します。
CASE 02

営業支援

現状
顧客情報や過去の資料を一つずつ探して提案を準備していた。

AI活用後
AIが情報整理と提案のたたき台作成を支援します。
CASE 03

カスタマーサポート

現状
対応履歴を調べて、回答を一から作成していた。

AI活用後
AIがFAQ・対応履歴から回答案を作成します。
CASE 04

文書業務

現状
大量の資料を人が読み込み、要点をまとめていた。

AI活用後
AIが要約・比較・ポイント抽出を担当します。
CASE 05

データ分析

現状
Excelで集計し、担当者が報告書を作成していた。

AI活用後
集計・分析・レポート作成までを仕組み化します。
CASE 06

業務自動化

現状
複数のシステムを人が順番に操作していた。

AI活用後
AIエージェントが一連の作業を実行・支援します。

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DATA & PREDICTIVE AIデータ活用・予測AI

ERP・MES・センサー・カメラに蓄積されたデータを生かし、
予測結果を業務画面に戻すところまで実装します。「分析して終わり」にしない予測AIです。

データ活用・予測AIの全体像。ERP・MES・IoTセンサー・カメラ映像・問い合わせ履歴のデータをデータ基盤に集め、AI・予測モデルで分析し、結果をERPやMESなどの業務画面へフィードバックし、実績を再学習に反映する

データ活用・予測AIの全体像。業務・現場のデータをデータ基盤に集め、AI・予測モデルで分析し、業務画面へフィードバックする

MODEL 01
サプライチェーンシミュレーション

受注残・在庫・生産実績から欠品・過剰在庫のリスクを先読みし、推奨発注量を計画画面に表示します。
MODEL 02
機器障害予兆保守

設備の稼働履歴とセンサー値からいつもと違う挙動を検知し、保全担当への通知と点検の起票まで行います。
MODEL 03
映像認識による24時間自動点検

カメラ映像から部品の欠落や液漏れなどの異常をAIが自動判定し、夜間・休日も点検を続けます。
MODEL 04
コールセンター・照会回答支援

問い合わせ内容から受注・出荷・在庫をその場で照会し、FAQと組み合わせた回答案を表示します。

※実装モデル（活用イメージ）です。センサー・設備側は「スマートファクトリー・IoT・制御」、ERP・MES側は「基幹システム構築・モダナイゼーション」もご覧ください。

OTHER AREASそのほかの対応領域

提供メニューとデータ活用のほかにも、幅広いAI活用に対応しています。

生成AIによる業務効率化

報告書・議事録の作成、資料の要約、メール作成などを、AIと一緒に効率化します。

文書作成支援大量資料の要約FAQ作成
既存システム × AI

今のシステムを作り直さず、必要な部分にAIを追加・連携します。

基幹・業務システムWeb・EC販売・在庫・生産管理
問い合わせ対応AI

FAQ・マニュアル・対応履歴をもとに、回答候補をAIが作成します。

社内ヘルプデスクカスタマーサポート回答品質の標準化
画像認識・AI-OCR

人が目視で行っている確認・分類や、帳票の読み取りをAIが支援します。

外観確認・判定画像分類帳票・図面の読み取り
AIサービス・新規事業開発

画面・データベース・業務ロジックまで含めて、サービス全体を開発します。

AIチャットAI検索AI搭載Web・アプリ

どれに当てはまるかわからない場合も

お気軽にご相談ください。業務をお聞きしたうえで、どの方法が合うかを一緒に整理します。

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DEVELOPMENT RECORDSデータ活用・自動化につながる開発実績

幅広い業種で、業務システムからデータ活用まで開発してきました。

製造業
- 需要予測システム
- 焼却BIシステム（ビッグデータ）
- 品質管理支援システム
- 稼働状況監視センサー（IoT）
- 河川水量監視システム（IoT）
流通・物流
- WEBカメラ監視システム
- トレーサビリティシステム
- 配送計画支援システム
- 在庫管理システム
小売業
- Chatbotシステム
- 商品情報管理システム
- 販売促進システム
- 社内のノウハウを共有するSNS
金融・保険
- 審査支援システム
- 途上与信システム
- コールセンターシステム
医療
- 治験情報収集システム
- インシデント報告システム
- MR情報管理システム
サービス
- LINE公式アカウント連携システム
- 自動受付システム
- 会員向けポータルアプリ

※AI単体の開発実績ではなく、データ活用・自動化・予測・画像／映像活用に関わる開発実績を含みます。

導入事例・実績を見る

PRACTICE社内での技術発信と実践

現場で使える技術を、社内で検証し、発信しています。

OUTPUT
Qiita・noteでの技術発信

エンジニアが実装ノウハウをQiitaや公式noteで発信。お客様のプロジェクトでも、検証済みの手法をもとに設計します。

Qiitaの技術記事　公式note
INPUT
社内勉強会「AI FUTURE SHIFT」

新しいAI技術を社内で検証・共有する勉強会を通じて、エンジニア一人ひとりが最新技術を実務で使える状態を保っています。

エンジニアの働き方を見る（採用情報）

AI導入の3ステップ ── 小さく始めて、効果を確かめてから広げます

最初から要件が決まっている必要はありません。一つの業務・一つのデータから小さく試し、
効果を確かめてから広げるので、最初から大きな投資は不要です。

AI導入の3ステップ。Step1 業務課題の棚卸しとAI適用領域の特定、Step2 実データを用いたPoCと精度検証、Step3 既存業務システム・UIへの組み込みと定着化支援

※「何から始めればよいか」の段階では、無料オンライン壁打ち相談（30分）で進め方と概算のイメージを整理できます。

WHY ESPRIT FORTエスプリフォートを選ぶ理由

AI技術だけではなく、業務とシステムの両方から考えます。

01SYSTEM × AI

システム開発会社だから、
AIを業務につなげられる。

基幹・業務システムの開発経験を生かし、ERP・MES・データベースまで含めた業務全体の仕組みとして設計・開発します。
02BUSINESS × AI

技術からではなく、
業務課題から考える。

「お客様の何が良くなるか」から考えます。AIを使わない方が良い場合は、その提案もします。
03SMALL START

小さく始めて、
効果を確かめる。

PoCや一部の業務から検証し、効果が確認できたものから広げます。
04SECURE & ONE STOP

安全な環境づくりから、
開発・運用改善まで。

環境構築から設計・開発・導入・運用改善まで、窓口を分けずに一貫して進めます。