マクロセンドの特徴

AIエージェントの効果を最大化するには外部サービスやほかのAIエージェントとの連携が必要となると考えられますが、AIエージェント同士が安全に効率よく連携するには共通プロトコルが必要となります。この共通プロトコルがA2A （Agent 2 Agent）です。A2Aが世の中に浸透することによって、インターネットやビジネスに大きな影響が出ると言われています。

• AIエージェント・A2A・生成AI

約款(保険や通信サービスなど)やプライバシーポリシーなどは法改正や情勢の変化で内容の見直しが必要になりますが、修正には専門知識が必要なだけでなく、文章量が多く、抜けやミスがないかの確認作業を何度も繰り返すため、作業量が膨大となります。 約款の修正箇所をAIエージェントで自動検出・修正案の提示することで効率化が可能になります。

• AIエージェント・A2A・生成AI

現代の研究開発では、単一の専門分野の知識だけでは突破できない課題が増えています。異なる分野の知見を組み合わせることがイノベーションの鍵となり、新しい技術や研究成果を生み出すためには、複数の領域にまたがるナレッジの活用が不可欠です。 生成AIやRAG・グラフデータベースを活用することで、異なる分野や技術領域の知見を効率的に橋渡しでき、従来の研究範囲を超えた新しい発見やアイデア創出につなげることが可能です。

• 新規市場開発・未顧客分析

データマネジメントプラットフォームを構築することで、研究データを一元管理し、部門横断でのデータ共有が可能となり、異分野連携による新たな研究テーマの創出や、研究成果の長期的な資産化及びマテリアルズインフォマティクスへの活用が期待できます。

• マテリアルズインフォマティクス

これまで多くの企業では、業務のデジタル化によって蓄積されたデータを分析し、業務改善や意思決定に活かす「データドリブン」の取り組みを進める際、外部のデータサイエンティストの力を借りるのが一般的でした。しかし近年では、企業や組織の全員がデータを活用できる環境や文化を整える「データの民主化」が進みつつあります。マクロセンドではデータの民主化（データ分析の内製化サポート）を支援します。

• 化学・小売・金融・製造業向けDX

トラブルが発生した際、ベテラン社員は長年の経験や知識をもとに、最適な対応策を素早く考え出すことができます。しかし、その知識やノウハウの多くはマニュアルなどの形式知として整理されておらず、「勘」や「直感」に頼る部分が多いため、若手社員への技術継承が難しいという課題があります。ナレッジグラフと生成AIを用いて、ベテラン社員の経験・知識を若手社員へ継承することが可能です。

• ナレッジの活用・グラフDB