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AI Agent

AI エージェント開発

業務に組み込む、本物の AI エージェントを。

RAG / LangGraph / 評価ハーネスをセットにした AI エージェント開発。業務に組み込み、人間と協調する運用設計から精度の測り方まで一貫して提供します。

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AI エージェント開発を象徴するイラスト

Best For

こんなプロジェクトにおすすめ

  • 問い合わせ / 顧客対応の一次対応を自動化したい

  • 社内ナレッジを RAG で活用したい

  • 業務オペレーションを AI エージェントで効率化したい

Overview

このサービスの全体像

単発のチャットボットは作らない

FIXIT の AI エージェント開発は、単発のチャットボットではなく、業務に組み込まれて意思決定を補助する「実用エージェント」を作ります。LangGraph / Mastra / 独自フレームワークなど、業務要件に合わせた構成を提案します。

問い合わせの 80% を一次対応した事例

BPO のコンタクトセンターでは月 6,000 件の問い合わせのうち 80% を AI エージェントで一次対応する事例を実装し、CSAT を維持したまま 1 オペレーターあたりの応対件数を 2.4 倍に伸ばしました。

ナレッジ整備から運用改善まで 4 ステップ

「ナレッジ整備 → エージェント設計 → 評価ハーネス構築 → 運用改善」の 4 ステップを一貫して納品します。

他社との違い

  • 協調

    人間と AI の協調を前提に設計

    「完全自動化」を目標にせず、エージェントが自信のない問い合わせは即座に人間オペレーターに渡す設計。過去 chatbot で起きた「分からないなりに答えて炎上」を未然に防ぎます。

  • 評価

    評価ハーネスをセット納品

    業務ログから自動で評価サンプルを抽出し、改良前後で品質スコアを比較できる評価ハーネスをセット納品。モデル変更時にも再利用できる資産になります。

  • 構成

    モデル非依存のアーキテクチャ

    Claude / GPT / Gemini など主要モデルを切り替えられるアーキテクチャを採用。ベンダーロックインを避け、コストとパフォーマンスを継続最適化できます。

料金の目安

実際の費用はヒアリング後のお見積もりで確定します。下記は近い規模の案件で参考にしていただける幅です。

参考価格レンジ (税抜)

PoC 300 万〜 / 本格運用 800 万〜1,800 万円

価格を左右する主な要因

  • ナレッジソースの数とボリューム
  • 外部システム連携の数
  • 評価ハーネス・運用改善サイクルの範囲

規模・データ移行・運用伴走の範囲などで変動します。お見積もりは無料です — お問い合わせには 1 営業日以内に担当者からご連絡します。

お問い合わせはこちら →

条件ごとの概算と工程ごとの内訳は、費用シミュレーターを使えば、登録なしで確かめられます。

進め方

  1. 業務ログ分析

    1〜2 週間

    過去ログをサンプリングして AI に分類させ、「自動化可能」「半自動」「人間専用」の 3 階層に切り分けます。これが設計の出発点です。

  2. ナレッジ整備と RAG 構築

    2〜3 週間

    Pinecone / pgvector / Cloudflare Vectorize 等にナレッジを投入。差分同期パイプラインを構築し、運用後のナレッジ更新が継続的に反映される仕組みを作ります。

  3. エージェント実装

    3〜4 週間

    LangGraph 等でエージェントフローを設計・実装。評価ハーネスを並行で構築し、品質劣化を計測できる状態を作ります。

  4. 段階リリースと運用設計

    2 週間

    ベータユーザーから段階的に開放。週次サンプル評価とフィードバックループを組み込み、長期運用の品質を担保します。

よくある質問

Q. AI エージェントは何週間で動くようになりますか？
ナレッジ整備状況にもよりますが、本格運用までで 6〜10 週間が目安です。PoC だけなら 3 週間でも可能。詳しくは AI エージェントの実証事例 を参照ください。
Q. 社内にナレッジが整備されていません
ナレッジが分散していて整備されていないクライアントを多く支援しています。CSV / Notion / Salesforce / Zendesk から自動取り込みする ETL パイプライン込みで提案します。
Q. 費用感は？
PoC 規模で 300〜600 万円、本格運用版で 800〜1,800 万円が目安です。ナレッジボリュームと外部システム連携数で変動します。
Q. AI エージェントのハルシネーション (誤回答) はどう抑えますか？
「自信スコア」が閾値を超えない問い合わせは即座に人間オペレーターにエスカレーションする設計にしています。加えて、評価ハーネスで毎週サンプル回答をレビューし、ハルシネーションが発生するパターンを継続改善することで、本番事故を防ぐ運用設計を標準で含めています。
Q. 将来モデルが変わった時の移行コストはどのくらいですか？
標準で「モデル非依存アーキテクチャ」を採用しているため、Claude Sonnet → Opus、GPT-4o → GPT-5 のような新モデルへの切り替えは設定変更のみで対応できます。プロンプトの再チューニングは必要ですが、評価ハーネスの自動回帰テストで品質低下を防ぎながら段階移行が可能です。

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