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。
AIエージェントの内製化と課題解決
Overview
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。
AIエージェントの活用場面
AIエージェントとは、人が設定した目標を達成するために、AIが必要な手順を考えて実行するプログラムで、様々な場面で活用が進んでいます。
活用例
- 書類の自動編集や管理
- 市場動向や競合などの情報収集
- データ集計や可視化
自社でAIエージェントを構築（内製化）したい
ワークフロー型のAIエージェントは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が存在し、内製化も可能です。マクロセンドはAIエージェントを構築したい方をサポートいたします。
AIエージェントを構築する目的を明確化する。
例）効率化、コスト削減、ミス防止、意思決定支援など
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AIエージェントに任せたい業務を決めて、内容や流れを整理して、フロー化する。
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プラットフォームとツールの選定。
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AIエージェントの構築
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テスト・運用・改善を繰り返す
AIエージェントを構築したその先に
AIエージェントの出力結果の正確さに関する課題
AIエージェントに依頼するタスクが複雑になればなるほど、出力結果が不正確になる傾向があります。
これは生成AIのデータ読み込み特性が影響しており、弊社ではこれを考慮したAIエージェントの構築を提案します。
各人、各部署でAIエージェントを作成することでサイロ化するケース
MCPを利用した関数の共通化や整理を支援します。
用途から関数やAIエージェントの検索する仕組みなどをご提供します。
Other Cases
その他事例
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。