AI*Agent Base｜生成AIエージェント統合プラットフォーム

生成AIエージェントの構築支援

企業における生成AIの活用で
このようなお悩みございませんか？

AIモデルが多すぎて
どれがいいか分からない

どの業務に生成AIが効くか
試行錯誤が必要

データが部署ごとに分散し
再利用できていない

部署ごとに制限をかけた
データ活用が必要

生成AIの業務適用時の課題

生成AIアプリの試用は評価を早めますが、導入にはデータの信頼性と安全性が課題です。
社内導入を進めるには、全社で使えるインフラの整備が重要です。

起こり得る姿

プロンプトを使ったChatGPTの活用など「AIの民主化」の初期フェーズは達成できたが、業務の部分的な最適化であり、本質的な業務改善への活用までには至っていない。

あるべき姿

生成AIを活用するためのデータの信頼性や安全性を考慮した統合インフラを準備。各アプリは統合環境を利用することで、評価と社内への導入スピード向上が可能。

そのお悩み
AI*Agent Baseが解決します

Solution

AI*Agent Base とは？

Sun*は、業務特化型AIエージェントの開発から、
共通基盤「AI*Agent Base」の構築、社内システムとの連携までを一気通貫で支援します。

1 AIエージェントの開発

営業・マーケティング・バックオフィスなど、特定の業務の効率化・高度化特化した生成AIエージェントを開発。

2 プラットフォーム基盤「AI*Agent Base」の構築・導入支援

複数のAIエージェントを安全かつ柔軟に活用するための共通基盤を構築。
Difyを活用したアプリ開発環境、ナレッジ管理、AIモデル・データの統合管理を提供。

3 既存の社内システムとの連携

既存の業務システムやデータ基盤とAI*Agent Baseを連携させ、業務フローに組み込むことで、実運用での価値創出。

4つのコンセプトと
提供するソリューション

企業内での生成AI導入の課題を解決する4つのコンセプトに基づいたソリューションです。
信頼性と安全性を確保しながら、業務効率と生産性を高めます。

合理的な知性の採用

豊富なノウハウで、時間を最小限に抑え、理想とする開発組織・プロセスを構築できます。

アジリティの向上

Difyを採用し、非エンジニアでも容易にエージェントの試作から改善を可能にします。

再利用可能な知見

自動生成したデータを再利用するデータパイプラインを構築し業務の生産性向上を実現。

データ開示先の管理

データガバナンスを考慮したRAGとデータ基盤を実装。部署ごとにアクセス権限を付与。

3つのステップ

生成AIの業務活用は、個人→チーム→業務自動化の3ステップで進みます。
特にエージェントによる自動化が、効率化と生産性向上の鍵です。

Personal
個人活用

Team
チーム活用

Agent
業務の自動化

解決したい
業務課題例

社内の規定文書がどこにあるか分からない。
バックオフィスへの問い合わせメールが多い。

チーム会議の議事録の作成に負担がかかっている。
作成するドキュメントやコンテンツの質と量をあげたい。

商談業務の事前準備に時間がかかっている。

ソリューション案

社内問い合わせを生成AIが自動回答するチャットボットの導入

AI議事録の導入
ChatGPT便利プロンプトの共有

商談業務の事前資料作成エージェントの導入

Value Proposition

Sun* にて導入する提供価値

知見が豊富な
AI専門家による導入支援

生成AIの業務活用には、データ基盤とナレッジ共有基盤（RAG）が重要です。 Sun* R&D AI Teamのエンジニアとデータサイエンティストが導入を支援します。

PoCから本稼働まで
一気通貫のデリバリー体制

ベトナムに約1,400名の非AI系エンジニア（フロント・バックエンド・インフラなど）が在籍。AI*Agent Baseで業務アプリ導入をPoCから本稼働まで支援します。

ビジネスデザイナー、
UXデザイナーによる導入支援

多角的な視点を持つビジネスデザイナーやUXデザイナーが在籍。業務効率化だけでなく、生産性向上や新規事業創出にも生成AIの活用を支援します。

Case Study

生成AI業務アプリケーションの作成イメージ

LLMアプリ基盤「Dify」はGUIでワークフローを作成でき、簡単な生成AIアプリならノーコード・ローコードで開発可能です。

企業の決算資料から要約を抽出

企業のウェブサイトから企業情報を収集

クライアントへの生成AI技術の導入事例

マーケティング業界

顧客向けのよくある質問に回答するAIチャットボットシステム。質問内容のデータ分析や、FAQ自動生成の支援システムも実施する。

使用技術：Chatbot, NLP, Recommendation System, Azure OpenAI, GPT-4o

メディア業界

マルチモーダルモデルを使い広告画像内の文字列や物体を認識して、掲載ガイドラインを満たすかどうかの自動審査をする。

使用技術：OCR, Azure OpenAI, GCP VertexAI

コンサルタント業界

PDFやURLなどの文書からキーワードに関連する情報を抽出し、Excelで出力するRAGシステム。

使用技術：Azure OpenAI (GPT-4o, embedding), Azure AI Search, Azure Document Intelligence, Azure Cache Redis

人材紹介業界

多様な求人ドキュメントを読み込み、指定フォーマットに自動変換・集約するシステム。

使用技術：Amazon Bedrock, AWS Claude 3.5 sonnet, Amazon S3

小売業界

特定飲料の味覚表現をAIモデル化し、ユーザーの趣向にあった飲料とマッチングするレコメンドシステム。

使用技術：GCP Vertex AI, Gemini 1.5 pro, Azure Open AI, GPT-4o, Machine Learning

社内業務の導入事例

イントラサーチ

社内文書をSlackにてチャット形式で検索するRAGシステム。

使用技術：Azure OpenAI (GPT 3.5/4 Turbo, embedding), Slack, Azure DB PostgreSQL

ファイル翻訳

日本語ドキュメントをレイアウトを保ったまま、英語やベトナム語に翻訳するシステム。

使用技術：Azure Open AI, GPT-4o

ソフトウエアエンジニアリング

UIデザインと仕様書に基づいて、テストケースとソースコードを自動生成する（開発中）。LLMマルチエージェントにて実装。

使用技術：Azure Open AI, GPT-4o, AWS Claude 3.5 sonnet, GCP Gemini 1.5 pro

AIアシスタント

社内文書をSlackにてチャット形式での検索をベクター形式でなくKnowledge Graphを採用した高度な検索システム。

使用技術：Azure Open AI, GPT-4o, Graph Database, Slack Chatbot

プロジェクト状況分析

Slack上のプロジェクトのメッセージを集約して、決まったフォーマットでレポートを自動生成する（開発中）。

使用技術：Azure Open AI, GPT-4o, Slack Chatbot

Comparison

他サービスとの比較

持続的に利用可能な価格設定をご用意し、開発フェーズまで伴走します。

比較ポイント	AI*Agent Base	オープンソースの自律型AIエージェント	エンタープライズ向 AIプラットフォーム
開発のしやすさ	○ ノーコードで開発可能	プログラムを書く必要あり	カスタマイズには専門知識が必要
導入の容易さ	○ 企業内のクラウドに導入可能	オープンソースで自由に開発	大手企業向けの統合環境
セキュリティ	○ クラウド導入で安全性確保	オープンソースのためセキュリティ要検討	企業向けのセキュリティ対策あり
サポート体制	○ Sun*が専門チームで支援	Sun*が専門チームで支援	企業向けに柔軟に設計可能
カスタマイズ性	○ 企業向けに柔軟に設計可能	カスタム開発が必要	プラットフォームに依存

Schedule

スケジュールの例

AI*Agent Baseの導入からリリースまでは約4〜6ヶ月を想定。扱うデータやアプリの複雑さにより期間は変動します。

FAQ

よくある質問と回答

Difyは、米LangGenius社が開発したローコード・ノーコードで生成AIアプリケーションを構築・運用できるオープンソースソフトウエアです。 チャットボットやAIエージェントを複雑なプログラミングスキルがなくても開発できます。また、外部システムと連携可能なAPIインタフェースやツール群も豊富であり、素早く業務に導入可能なため採用しています。

AI*Agent Baseは、企業内クラウドにAIエージェントを導入するためのインフラ構築パッケージです。従って、企業内の社内データを外部インターネット環境に持ち出すことなく、生成AI業務アプリケーションを構築できます。また標準的なRAGとデータ蓄積環境も備えているので、社内システムとデータ連携した生成AIアプリケーションを素早く導入できます。

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