受注登録
注文票から品目・数量を読み取り、商品台帳と照合。チャットで変更内容を伝え、担当者の確認・承認後に受注台帳へ登録します。
- 使う情報
- 注文票・商品台帳・登録ルール
- AIが用意するもの
- 受注データ・照合結果・確認項目
- 人が行うこと
- 品目・数量・金額・納期を確認し、登録を承認
AIエージェント開発
人の代わりに業務を進める専属AIエージェントを。
情報を集め、判断し、必要な作業を実行する。
人が確認する工程まで含めて、
御社の業務を動かすAIエージェントを設計します。
受注登録・映像・原稿・SNS画像などの定常業務を自動化しませんか？
AIエージェントを本番運用している実績を持つhanzochangの「AIエージェント開発」サービス
受注登録、映像の構成・素材生成、記事や広告の原稿作成、SNS投稿用の画像制作。社内資料や制作素材、文章・画像・動画の生成ツールを組み合わせ、依頼内容に応じて必要な処理を実行するAIエージェントを開発します。
情報収集から草案・素材の作成、確認後の保存や業務システムへの入力まで、御社の手順に合わせて設計します。人が確認する工程を組み込み、対象業務を絞った試作で成果物の品質と処理の精度を確かめます。
こんな仕事を、任せられるように。
受注登録、書類づくり、問い合わせ対応。日々の業務に合わせて、AIが進める作業と担当者が確認することを設計します。
提案書・報告書の作成
要件や業務メモから必要な情報を整理し、構成と本文を作成。指定の書式に合わせて、内容を確かめながら仕上げます。
- 使う情報
- 要件資料・業務メモ・書式
- AIが用意するもの
- 構成案・本文の草案・出典
- 人が行うこと
- 構成・事実・提出内容を確認
問い合わせ対応の支援
届いた問い合わせを分類し、対応履歴や社内ルールを参照。回答案と担当候補を用意し、確認後の対応につなげます。
- 使う情報
- 問い合わせ・対応履歴・社内ルール
- AIが用意するもの
- 分類・回答案・担当候補
- 人が行うこと
- 回答内容と対応方針を確認
画面・図は導入を想定した活用例です。対象範囲・連携先・成果物は、ご依頼内容に合わせて設計します。
御社の資料も、仕事の決まりも、仕組みに組み込む。
会社ごとに、書式も、情報の置き場所も、確認の手順も違います。普段使うものを伺い、どの情報を参照し、どこに結果を戻すかを設計します。
既存ツールで対応できる部分を活かし、必要な機能や画面を開発。資料の検索から、作成・確認・業務システムへの反映までをつなぎます。
社内にある情報
帳票・マニュアル
書式や、仕事の決まり
過去の資料
注文票・提案書・対応履歴
業務データ
顧客・商品・案件の情報
御社の業務に合わせた
AIエージェント
- 必要な情報を探す
- 条件を照合して、草案をつくる
- 確認が必要なものを人へ戻す
使う情報と、実行できる操作をあらかじめ決めます。
確認して、次の仕事へ
人の確認・承認
内容と条件を確認して確定
帳票の保存・システムへの反映
必要な保存先や案件台帳へ、決めた範囲で連携します。
参照元と処理の記録を残し、結果を確認できるように。
判断できない場合は確認待ちへ。対応内容を次の改善に活かします。
連携方法はAPIの有無、データ形式、アクセス権限などを確認して決めます。資料の参照にはRAG、ツールとの接続にはMCP・APIなどを、用途に応じて選びます。
任せる範囲と、
どこまで進めてよいか、どんなときに人へ戻すか。実際の業務で使うために、正常に進む場合も、うまく進まない場合も設計します。
操作できる範囲を決める
参照できる資料と、変更できるデータを分けます。AIに渡す権限を、必要な操作に絞って設計します。
大切な判断は、人の確認へ
金額の確定、取引先への送信、業務データの更新。確認が必要な操作には、承認する工程を組み込みます。
迷ったときの戻り先を用意
情報不足や条件の不一致を検知したら、確認待ちへ。担当者への引き継ぎと、やり直す手順を決めます。
結果を記録し、改善する
処理結果・参照元・利用コストを確認できるようにします。実際の業務例で評価し、変更後も確かめます。
こうした実行の制御や評価の仕組みまで含めて設計するのが、ハーネスエンジニアリングです。処理の回数上限、終了条件、中断・再開も、業務に応じて定めます。
業務を聞く人が、
相談しやすいエンジニアと、
ひとつずつ具体的に。
業務の悩みを聞き、何をつくるか、どう使うかまで一緒に整理します。代表の企画・提案を担うWebディレクターからエンジニアへの経験も土台に、事業の視点を大切にしています。
仕様・予定・議事録を共有し、動くものを見ながら合意を重ねます。専門用語だけで話を進めず、判断に必要なことを分かりやすく説明します。
業務を聞く
困りごとと、費用をかけるところを整理。
一緒に試す
AIでつくった試作品を見て、使って確認。
使い方まで支える
現場での使い方や、運用の進め方も説明。
業務分析
仕事の流れ・課題を整理
要件定義
変える範囲・進め方を決める
試作・開発
動くもので確かめる
導入・運用
使いながら改善する
現場の声を、要件・試作の改善へ
全工程を支える実務経験の土台
- 10年以上の開発経験をもつエンジニア
- AIエージェントの導入・本番運用経験
長年の開発経験
要件整理からフロントエンド、サーバー、インフラまで。会社設立前を含む10年以上の開発経験を、業務の理解と実装判断に活かします。
導入後まで見据える経験
他社へのAIエージェント導入と本番運用の経験をもとに、使い始めた後の確認・保守・改善まで考えます。
自社サービスを育てる視点
自ら開発し、リリース・運営する経験から、使いやすさと日々の運用、費用をかける優先順位を一緒に考えます。
進め方
小さく試し、確かめた内容を本開発へ。各段階で対象範囲と成果物を合意し、次に進むかを判断します。
STEP 01
業務整理・試作
ひとつの業務で、役立つかを確かめる。
STEP 02
開発・導入
現場で使う画面と、つながる仕組みを。
STEP 03
運用・継続改善
使われ方を見て、仕事に合わせて育てる。
STEP 01業務整理・試作
ひとつの業務で、役立つかを確かめる。
任せたい作業、使う資料、完了の条件を整理。小さな試作品を実際に触り、精度と使い勝手を確かめます。
この段階で整えるもの
- 対象業務と、AI・人の役割分担
- 動く試作品と、検証結果
- 本開発の対象範囲・課題・概算
STEP 02開発・導入
現場で使う画面と、つながる仕組みを。
試作で確かめた内容をもとに、エージェントと必要な画面・連携を開発。権限・承認・記録を整え、利用手順まで用意します。
この段階で整えるもの
- AIエージェントと業務用の画面
- 合意したシステム連携・承認の仕組み
- 検証記録・仕様・利用手順
STEP 03運用・継続改善
使われ方を見て、仕事に合わせて育てる。
処理結果と現場の声を確かめ、改善する順番を相談。資料の更新や業務ルールの変更にも対応できる運用を整えます。
この段階で整えるもの
- 稼働状況・品質・コストの確認
- 不具合対応と、改善内容の整理
- モデル・連携先の変更への対応
費用は、対象範囲と
運用の条件を整理して。
対象業務、データの状態、連携先、求める品質によって費用・期間が変わります。試作・開発・保守の費用と、AIやクラウドの利用料を分けてご案内します。
監視・保守・改善の対応範囲と対応時間は、契約時に定めます。
ご相談の入り口は、
よくあるご質問
お問い合わせ
業務のお困りごとや、実現したいことをお聞かせください。何から始めるか決まっていない段階でも、ご相談いただけます。
ご相談内容をお聞かせください
株式会社hanzochangをもっと詳しく知る