データ統合から運用まで
エンタープライズAI基盤
データサイロ・ガバナンス・UX断絶の3つの壁を解決。



大企業・官公庁・自治体でのエンタープライズ対応
※1 2025年3月トラフィック分析ツール(Similarweb)による推定値に基づく自社調査。AI総合研究所の運営・分析実績に基づく継続的な改善・検証による知見蓄積。
ポジショニング
内製化 と SaaS の「いいとこ取り」。AI Agent Hub という第三の選択肢
複数の SaaS を個別契約すれば手軽ですが、ID もデータも操作感もバラバラになります。 かといってゼロから内製するには、データ基盤・UI 基盤・社員展開の仕組みまで自前で抱えるのは重すぎる。 AI Agent Hub は、その土台を最初から備えた「中間の最適解」として、内製化そのものを加速します。
自由度は高いが立ち上げが重い
- 高い自由度で作り込める
- データ基盤の自社構築が必要
- UI・社員展開の仕組みも自前
- 立ち上げに時間・人材・コスト

土台が揃い、内製化を加速する
- データ基盤・UI 基盤・社員展開を標準装備
- Agent テンプレートは単独 SaaS 相当の機能
- ID・データ主権・操作感を統合
- 内製した Agent も同期して即展開

手軽だがサイロ化しやすい
- 個別の ID 管理が必要
- データ主権がない(自社に残らない)
- データがサイロ化する
- ツールごとに操作感がバラバラ
- 複数契約で高コストに

重い土台は AI Agent Hub に任せ、内製は「業務ルールを教える部分」だけに。
AI Agent Hub がデータ基盤・UI 基盤・社員への展開コンポーネントを最初から提供。 内製で作るのは「自社のやり方・判断基準を AI に教える部分」だけ。 Copilot Studio や n8n で作った Agent を AI Agent Hub に同期すれば、Teams から全社へ即時展開できます。 結果として、内製化のスピードと質を底上げする大きなステップアップになります。
8合目まで AI Agent Hub が運び、頂上(自社の業務ルールづくり)に集中できるデータ基盤・UI・ID・社員展開を提供
Copilot Studio・n8n で独自ロジックを開発
Hub に同期 → Teams → 社員へ届く
ユースケース例
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AI Agent Hub 導入相談
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構想段階でも大丈夫です。既存システムやデータの状況を伺い、最適な導入の進め方をご提案します。
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関連製品
基幹システムそのものを変えるなら
AI Agent Hub は基幹データを使って業務を変える製品です。基幹システムの刷新そのものは、姉妹製品の AI Transformation Hub が担います。

基幹システムを変えるAI
SAP・ERP の刷新を、AIが現行解析から移行計画・実装・テスト・証跡まで担い、人が承認して進めます。刷新後の開発・保守にも同じ基盤を使えます。
現行解析
カスタム開発と連携を読み取り、構造化する
移行計画
維持・再構築・置換・廃止に仕分け、開発タスクにする
実装とテスト
Coding Agent が実装し、テストの失敗も自分で直す
証跡と承認
根拠を残し、最後は人がレビューして承認する
主な利用者: 情報システム部門・開発チーム
AI Transformation Hub を見る3 つの選択肢を 8 つの軸で比較
| 比較項目 | ゼロから内製 | 複数 SaaS | AI Agent Hub |
|---|---|---|---|
| データ主権 | 自社で保有 | ベンダー側に保管 | 自社 Azure 環境に保持 |
| ID・認証 | 自前で構築が必要でも自由度は高い | サービスごとに分散 | Entra ID で統合 |
| データのサイロ化 | 設計次第で回避可 | サービス間で分断 | Fabric / OneLake に統合 |
| 操作・UX | 自前で整備が必要 | ツールごとにバラバラ | Teams に集約 |
| コスト構造 | 人材・構築コスト大 | 契約数に比例し増大 | 統合基盤で最適化 |
| 立ち上がり | 1 〜 2 年 | 即時導入が可能 | 最短 2 ヶ月で本番 |
| システムの自由度 | 自由に設計・拡張できる | 仕様の枠を超えられない | テンプレから追加開発可能 |
| 内製 Agent の活用 | 自由に開発可能 | 持ち込み不可 | Copilot Studio・n8n から同期 |
FAQs
よくある質問
AI Agent Hubに関する よくある質問とその回答
Resources
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