◆ AIエージェントの活用
前回は、AIエージェントの活用例の幾つかを紹介しました。今回は、chai+で進んでいる、AIエージェントの方向性をお話したいとおもいます。既に、幾つかのお客様には、chai+のRAG（検索拡張生成）からさらに一歩進んだ取り組みをおこなっています。
前回の記事：ビジネスで広がるAIエージェント活用例
前述の通りchai+は元々、社内の大量データから必要な情報を探し出し高精度な回答を返すRAG型のAIアシスタントとして登場しました。独自のOCRや検索インデックスとデータ加工処理技術により、テキストだけでなく表や画像を含む資料からも素早く正確に情報を抽出できる点が特徴です。導入して頂いているお客様からは、社内の情報活用を飛躍的に効率化すると評価されています。
現在、chai+がさらに力を入れているのは、既存システムとのシームレスな連携と業務プロセス全体の自動化です。具体的には、社内の様々な業務システム（例えば顧客データベース、販売管理システム、在庫管理、グループウェアなど）とAPI経由で接続し、AIエージェントがそれらを横断的に利用できるようにする取り組みです。既に、幾つかのお客様とはPoCを実施しており、間もなく実運用のフェーズに入ります。
ユーザーはchai+との対話で「◯◯の在庫を発注しておいて」「△△社向けの提案書を最新のデータでアップデートして」と依頼するだけで、裏ではAIが必要なシステムから情報を取得・更新し、成果物を用意してくれるようになります。すなわち、企業内の様々な業務をそれぞれのAPIを管理するAIエージェントで統合型の業務プロセス自動化を目指しているわけです。
chai+のような高度な検索・生成AI技術は、DXを推進する企業にとって今や欠かせない存在になりつつあります。技術革新のスピードが増す中で、こうしたAIエージェントを自社業務に取り入れるためには、システム連携の柔軟性、例えば業務データをAIがアクセスして検索・更新することや自社ニーズに合わせた最適な業務プロセスを再定義することも重要になります。
実際、chai+でも企業ごとに応用しやすいようカスタマイズ機能の強化が望まれており、業界固有の専門用語や詳細な部品データや仕様書の理解への対応など課題にも取り組んでいる最中です。もちろん、社内データをAIに扱わせる上での情報漏洩などのセキュリティやプライバシー対策も欠かせません。
chai+はその点も踏まえつつ、企業システムとAIエージェントの橋渡し役となるプラットフォームを目指しています。
次回は、DX推進のために企業が注目すべきポイントについてお話したいと思います。
