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。
データの民主化サービス（データ分析の内製化サポート）
Overview
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。
データの民主化における課題
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が、一方でデータの民主化には下記のような課題があります。
- データを活用できるようにデータ基盤やBIツールを準備したが、活用されない
- 関係者の協力が得られず、一部のメンバーだけで推進
- 期待した効果が得られず、データ分析が根付かない
各現場を巻き込むため、実業務のKPIに結びつけるデータ分析のサイクルを回す
データ基盤やBIツールが活用されない、データ分析が根付かない原因として「業務とデータ分析(データの可視化)が結びつかない」「実業務のKPIと結びつけるデータ分析の設計ができていない」などがあります。
そのため、データの民主化を行うためには実業務のKPIに結びつけるデータ分析の設計を行い、現状分析や施策の効果測定などを通してデータ分析のサイクルを回すことが重要です。
マクロセンドでは実業務のKPIに結びつけるデータ分析を設計からお客様と伴走し、データの民主化の支援を行っております。
Other Cases
その他事例
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。