Solutions / AI エージェント開発(横断・能力)
全社の AI エージェントを、
現場で動くまで。
作って終わりにしない。目指すべき姿から逆算し、全社の AI エージェントを誰よりも早く現場で動かし、動かし続ける。
LLM に判断を委ねず、説明できる形で。
AI エージェントは
「作る」より、
「動かし続ける」が難しい。
エージェントを作るだけなら、もう難しくありません。難しいのはその先です。本番の業務で安定して動くか。なぜその判断をしたかを説明できるか。増え続けるエージェントを、誰が安全に統制するか。多くの取り組みは、ここで止まります。ここを越えて動かし続けられる企業が、全社の AI 活用で先頭に立ちます。
私たちが、解くこと。
開発から導入・定着までの伴走
(作って終わりにしない)
探す・つなぐ・任せる
(自然言語で発見し、認証情報を持たせず JIT で接続、ボード・A2A で連携)
最初からガバナンス
(RBAC・監査ログ・プロジェクト分離で見守る)
説明できる設計
(LLM に最終判断を委ねない —— 私たちの設計の特徴)
LLM に、
最終判断を委ねない。
これは Ravel の機能ではなく、私たちの設計の特徴です。LLM は情報の抽出や要約を担い、判定は決定論のエンジンが行い、独立した検証役(Validator)が結果を再確認する。だから判断に根拠が残り、説明できる。規制や説明責任が問われる現場ほど、この設計が効きます。
自然言語や非構造データから、必要な事実を抽出・整理する。
ルールとロジックで、同じ入力には同じ結論を返す。最終判断はここ。
判定とは別の独立した仕組みが、結果の妥当性を再確認する。
そして、多数のエージェントを安全に動かし続ける土台は、開発・運用基盤 Ravel が担います —— 数千規模のツールやエージェントを自然言語で探す、認証情報を持たせず必要な瞬間だけつなぐ(JIT)、共有ボードと A2A で任せる、RBAC・監査ログで見守る。
進め方は、Approach で。
構想 → PoC → 業務検証 → 本番。技術・業務・投資対効果(ROI)を確かめながら、段階的に進めます。
PoC と業務検証では、実装と議論を何度も繰り返して考えを深めます。詳しい進め方は、Approach をご覧ください。