データの民主化サービス（データ分析の内製化サポート）
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。
What We Can Do
私たちができること
WebサイトへのA2A（Agent 2 Agent）対応サービス
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。
製造業
ベテラン社員の経験・知識を若手社員へ継承するAI
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。
化学・食品・化粧品
研究データの一元管理のためのDWHの構築
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。
化学・食品・化粧品
新規市場開拓のためのナレッジマネジメント（シーズからの開拓）
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。
保険・通信・旅行・医療
ナレッジとAIエージェントによるドキュメントの自動編集・管理
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。
化学・製造業
コミュニケーションのタイムラグを埋めるAIエージェント
お客様とコミュニケーションをとり迅速な対応を求められる営業、実験や解析で結果を出すことを求められる研究部門、正確性や法令遵守を優先し慎重に業務を進める総務部など部門ごとに業務の優先度が異なるため、コミュニケーションのタイムラグが生じやすくなります。ここでは、AIエージェントを活用してそのタイムラグを埋める事例をご紹介します。
ヘルスケア・保険・法律
生成AIを活用した文書生成のご提案
ビジネスのあらゆる場面では、多くの書類作成が必要とされ、報告書や契約書などに多くの時間を取られているビジネスマンも少なくありません。特に、契約書や同意書のように専門的な知識が求められる文書は、専門家でない人でも誤解なく内容を理解できるよう、わかりやすく正確に説明することが重要です。こうした文書の作成には時間や労力がかかりますが、生成AIを活用することで、ユーザー向けの書類作成を効率化し、スムーズに文書を準備できるようになります。
化学・小売・保険・製造業
AIエージェントの内製化と課題解決
AIエージェントには、人が手順を決めてAIがその通りに動く【ワークフロー型】と、AIが状況に応じて手順を考えながら動く【自律型】があり、現在(2025年夏)はワークフロー型のAIエージェントが多く、エンジニアでなくともAIエージェントを構築できるツールやプラットフォームも存在します。 マクロセンドでは自社でAIエージェントを構築したい方やAIエージェントを構築したその後についてもサポートいたします。
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