業務AI・エージェント
課題
業務AIがなかなか本番運用に至らない理由
仕組み
AIが提案し、人が承認する
生成AI、予測モデル、エージェントは、共通の統制ポイントを通ります。人が承認し、すべてのステップが記録されます。
提案するAI
- 生成AI
- 予測AI
- AIエージェント
統制ポイント
- 提案
- 人が承認
- システムに反映全ステップを記録
効果測定
- 現状値
- パイロットのKPI
MTKの提供内容
業務AIのサービス
生成AIとエージェント型ワークフロー
受注の準備や契約書の確認など、既存のシステムをまたぐ複数ステップの業務を実行するエージェント。
成果物各処理を提案し、権限を持つ担当者の承認を受けるエージェント。すべてのステップを記録します。
予測AI
需要、在庫、資金繰り、保全、リスクの各モデルを、お客様自身のデータで構築します。
成果物本番稼働前に測定した現状値と比べて効果を評価し、利用開始後はモデルドリフトを監視します。
文書処理AIとナレッジ活用
請求書、契約書、注文書を読み取って業務システムに取り込む仕組みと、社内文書や規程をもとに従業員の質問に答えるアシスタント。
成果物文書から作成した構造化データと、出典を明示した回答。
AIエンジニアリングとMLOps / LLMOps
本番環境のモデルとエージェントの評価、デプロイ、監視、再学習。
成果物すべてのリリースにおけるバージョン管理、アクセス制御、切り戻し。
MTKの進め方
ユースケースから本番で動くモデルまで
MTKが保守するモデルとコンポーネントにより、最初のパイロットから本番システムまでの道のりを短縮します。
段階
診断
価値、データの適合性、リスクでユースケースを順位付け。
計画
モデルまたはエージェントの設計、統制の仕組み、成功指標。
パイロット
実データで6週間。1つのKPIを実施の前後で測定。
展開
業務フローへの組み込み、利用者研修、本番環境の統制。
運用
品質、ドリフト、利用状況の監視と、定期的な再学習。
MTK Predictive
お客様のデータに合わせて調整できる、予測モデルと予知保全モデルを提供します。
MTK Energy
拠点や設備をまたいで、エネルギーの見える化、予測、報告を行います。
MTK Intelligence
承認ステップと監査証跡を組み込んだ、AIエージェントのための統制された実行基盤。
関連する活用事例
業務における活用事例
よくあるご質問
業務AIに関するご質問
エージェント型ワークフローとは、具体的にどのようなものですか？
モデルが機能しているかを、MTKはどのように測定しますか？
AIパイロットの期間はどのくらいですか？
MTKはどのAIモデルを使いますか？
貴社のデータで行う6週間のAIパイロット
業務プロセスを1つ選び、KPIを1つ合意したうえで、展開を判断する前に測定結果を確認できます。