LLM・AIエージェントの実務組み込み
AI組み込み開発
AI機能は作るだけでは現場に定着しません。Ezlizeでは、既存の業務フローやツールに合わせて、AIが担当する範囲、人が確認する範囲、ログを残す範囲を分け、実務で使い続けられる形にします。
まずは小さくでOK。 まずはFAQ、要約、下書きなどリスクの低い1機能から始められます。
運用で守ること
AIの出力を運用に接続する
AIの回答・分類・下書きを、そのまま使わず、確認・記録・再実行できる業務部品として接続します。
対象
こんなAI組み込みに対応します
社内FAQ、メール下書き、問い合わせ整理、資料要約、担当振り分けなど、既存業務の一部にAIを組み込む用途に向いています。
価値
AI機能より、現場で止まらない接続を重視する
精度が高いAIでも、例外時の扱い、ログの残し方、確認の入れ方が曖昧だと運用が止まります。AIの出力を業務フローに接続する設計を重視します。
設計範囲
設計に含めるもの
業務設計
- AIに任せる範囲と人が確認する範囲の整理
- 入力データ、禁止事項、出力形式の設計
- 例外・低信頼度時のエスカレーション
- ログ、評価、改善サイクルの設計
実装・連携
- OpenAI API等を使った機能実装
- RAG・社内FAQ・要約機能の構築
- Gmail / Slack / Sheets 連携
- プロンプト、評価観点、再実行手順の整備
既存のツールや運用をできるだけ活かし、置き換えよりも「止まりやすい箇所を安全に補強する」進め方を優先します。
運用例
導入後の流れ
入力を整える
AIが読める形に資料や問い合わせ内容を整理します。
AIで候補を作る
回答、分類、下書き、要約などを業務目的に合わせて生成します。
確認して記録する
人が確認した結果とAI出力をログに残し、改善できる形にします。
進め方
小さく始めて、使える状態まで整えます
現状整理
今の作業、使っているツール、手戻りが起きる場面を確認します。
最小範囲の設計
最初に自動化する対象、残す手作業、確認ポイントを決めます。
実装・接続
既存ツールに合わせて、入力、通知、ログ、確認画面をつなぎます。
運用改善
実際の利用ログを見ながら、対象条件やチェック項目を調整します。
納品物
納品物の例
- AI機能の要件整理メモ
- API連携・簡易管理画面
- プロンプトと出力形式定義
- ログ設計と再実行手順
- 運用マニュアル
要件が固まりきっていない段階でも、現状の作業メモ・使っているツール・困っている場面から整理できます。初回は対象範囲を絞り、運用しながら広げる形を推奨します。
よくある質問
AI組み込み開発に関するご質問
用途、コスト、必要精度に合わせて選定します。固定ではなく、運用に合う構成を提案します。
可能です。資料の形式と取り扱い範囲を確認し、必要に応じてRAG構成で実装します。
はい。まずは1業務、1入力、1出力に絞ったPoCから始めるのがおすすめです。
相談
AI化したい作業を1つだけ送ってください
「要約したい」「下書きを作りたい」「分類したい」など、具体的な作業単位から相談できます。
相談する相談時にこの3点があると早いです
- 対象作業FAQ、要約、下書き、分類など
- 入力データメール、PDF、スプレッドシートなど
- 確認方法誰がどこで確認するか
まだ整理できていなくても問題ありません。箇条書きのメモだけでも、相談の入口として十分です。