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ソリューション

設計し、構築し、運用を支えるシステム

以下の各領域では、対象とする問題、よくある適用先、進め方、接続先を説明しています。多くの案件では、このうち2つか3つを組み合わせます。

01

AI Workflow Automation

手作業、表計算、メールでつながっているプロセス向けの自動化です。

解決する問題

毎日または毎週繰り返され、手順を一人の記憶に依存し、何が起きたかの記録が残らない仕事です。負担の本体は労力そのものより、遅れと、あとから表面化する誤りであることが多いです。

連携の候補

  • メールとファイル保管
  • データベースと社内 API
  • 第三者の SaaS API
  • 通知チャネル

よくある用途

  • 文書の受付、抽出、保管
  • 定期レポートの作成と配布
  • 規則に基づく注文、請求、ticket の振り分け
  • 後続プロセス実行前のデータ品質確認

進め方

  1. 01 現行プロセスを、非公式に扱っている例外も含めて、手順ごとに文書化します。
  2. 02 手順を、確定的な論理、連携、model が役立つ少数の箇所に分けます。
  3. 03 workflow はスケジュールまたはイベントで動き、再試行、例外キュー、毎回の実行ログを持ちます。
  4. 04 運用担当が介入できる手段を残します。手動の再実行、上書き、実行内容の確認です。
02

Custom Business Applications

汎用製品を当てはめるのではなく、特定の運用プロセス向けに作る Web アプリケーションです。

解決する問題

表計算では足りなくなった一方、既製品には収まらないプロセスです。応急策がプロセスそのものになり、現状を確実に把握できる人がいません。

連携の候補

  • 既存のデータベース
  • identity provider
  • 決済事業者
  • 帳票とエクスポート先

よくある用途

  • 運用および案件管理のシステム
  • 見積もり、注文、作業の追跡
  • 状況と文書を見る対外向け portal
  • 社内の承認と確認の流れ

進め方

  1. 01 データモデルを先に決めます。実体、状態、事業にとって重要な遷移です。
  2. 02 画面は、人が実際に行う作業と、その順番に合わせて作ります。
  3. 03 認証、権限、監査記録は、最初の構築に含めます。
  4. 04 本番データを持つ前に、デプロイ、バックアップ、復旧を定めます。
03

Data & API Integration

もともと一緒に動く想定ではないシステム間で、データを確実に動かします。

解決する問題

同じデータを複数箇所で持ち、手作業で突き合わせ、どれを正とするかの合意がない状態です。連携はあるが、失敗しても気づかない、という状態も含みます。

連携の候補

  • REST と webhook の API
  • SQL データベース
  • Object storage とファイル転送
  • メッセージとキューのサービス

よくある用途

  • 運用システム間での記録の同期
  • 帳票のためのデータの集約
  • 第三者または提携先のデータ取り込み
  • 管理された API による社内データの公開

進め方

  1. 01 元と先のシステムを、実際の制約とともに文書化します。回数制限、schema、認証、到達保証です。
  2. 02 項目ごとに正とするシステムを決め、衝突の扱いを明示します。
  3. 03 転送は可能な限り冪等にし、再実行で重複や破損が起きないようにします。
  4. 04 失敗は、診断できる文脈付きの通知を出し、ログの中で消えないようにします。
04

AI Model Integration

言語と文書の model を、既存システム内の決まった作業に使い、周囲に確認を付けます。

解決する問題

非構造化テキストの読解、分類、下書きなど、model が実際に役立つ作業です。監視のない chatbot では、減る仕事より増える仕事の方が多くなります。

連携の候補

  • ホスト型の AI API
  • 文書とコンテンツの保管
  • 確認と承認の画面
  • 既存の業務アプリケーション

よくある用途

  • 契約、請求書、帳票からの項目抽出
  • 受信メッセージの分類と振り分け
  • 確認用の長文要約
  • 人が承認してから送る返信の下書き

進め方

  1. 01 出力を、自動または確認者によって検証できるところまで、作業を絞ります。
  2. 02 prompt、model の選定、パラメータは、アプリケーションのコードと一緒に版管理します。
  3. 03 出力は schema に照らして検証し、確信度が低いものは人へ回します。
  4. 04 呼び出しごとにコスト、遅延、誤り率を logging し、この進め方を正直に評価できるようにします。
05

Internal Tools & Dashboards

日々そのプロセスを動かしている人向けの、運用の見通しです。

解決する問題

すでに古いエクスポート済み表計算で判断している状態、あるいはデータがデータベースクライアント経由でしか見えず、開発者に聞かないと答えられない質問です。

連携の候補

  • アプリケーションと分析のデータベース
  • 社内 API
  • 身元とアクセスの管理
  • 定期出力用のメールとメッセージ

よくある用途

  • 運用状況と処理量の dashboard
  • サポートとバックオフィス向けの管理ツール
  • 監査記録付きのデータ訂正画面
  • メールまたは保管先への定期帳票

進め方

  1. 01 ツールが答えるべき質問を先に合意します。必要な画面は、それで減ることが多いです。
  2. 02 照会は、生の表をそのまま出すのではなく、実際の参照の仕方に合わせて形を整えます。
  3. 03 書き込みは権限で制御し、記録します。
  4. 04 アクセス権は引き渡し時に見直し、初期状態で開いたままにしません。
06

Process Digitalisation

紙、PDF、メールで回しているプロセスを、構造のあるシステムへ移します。

解決する問題

何が起きたかの記録が受信箱や書庫にあり、確認、帳票、コンプライアンスの作業が遅く、頼りにならない状態です。

連携の候補

  • 文書保管
  • メールと通知のサービス
  • 既存の記録システム
  • 会計またはコンプライアンス向けのエクスポート

よくある用途

  • 構造化して保存するフォームと申請
  • メールの往復に代わる電子的な承認の連鎖
  • 構造化データからの文書生成
  • 関係者全員が見られる進捗

進め方

  1. 01 いまの紙またはメールの軌跡を、明示的な状態機械にします。
  2. 02 データは一度だけ取り込み、入口で検証し、再入力せず下流で使い回します。
  3. 03 文書は、プロセスを動かしている同じデータから生成します。
  4. 04 過去の記録は、保持期間を先に決めたうえで、計画的に移行または保管します。

どれが当てはまるか分からない場合

対象のプロセスをご説明ください。合う進め方をお伝えします。新しいソフトウェアを作らない方がよい場合も、その旨をお伝えします。