法人向けサービス ｜ AI Agent Hub 導入企業向け伴走プログラム
AR ブートキャンプAI Ready Bootcamp
貴社データで、0 → 運用ユースケース（MVP）。
AI Agent Hub を導入された企業向けの伴走ハンズオン。成否を分けるのは、データ整備。 貴社のデータと本気で向き合い、分析でなく“業務実行”まで動く運用ユースケースを、貴社チームの手で作り上げます。
ハンズオンで作るもの
分析でなく、“実行” まで
状態を持つ運用ループを、Teams 上で
検知から履歴・学習までを 1 本のループに。Agent が判断し、人が承認し、基幹システムまで更新します。
- 「未対応 → 確認中 → 承認待ち → 完了」のように状態を持つ
- 重要な判断には人の承認を挟む（安全に運用）
- “効いた” を学習し、使うほど精度が上がる（結果接地）
回り続ける
アーキテクチャ
2 つの層で、軽く・確実に
Fabric＝Context × AI Agent Hub＝Execution
データ基盤と実行ランタイムを分離。既存の Microsoft 資産（Fabric）を活かしつつ、実行（状態・承認・Action）を上に重ねます。
- Fabric が社内データを意味づけし、“文脈”を供給
- Agent Hub が状態・承認・Action を実行（Teams / n8n）
- 既存環境にそのまま乗る（軽量・分離型）
現場・利用者（Microsoft Teams）
n8n
Microsoft Fabric ＝ Context 層強み
貴社の Microsoft 環境に、
そのまま乗る
軽量・短期で、データは外に出さず（顧客所有）、製造テンプレを土台に。重い基盤構築や SI 依存なしで、運用まで届かせます。
軽量・短期
分離型で軽い。最短 5 日で MVP まで届く。
顧客所有
顧客 Azure 内・テナント完結。ノウハウは外に出ない。
Microsoft ネイティブ
E5・Fabric にそのまま乗る。SI 非依存。
製造テンプレ内包
図面検索・保存・見積・製図・暗黙知の Agent 群。
サイロ化された情報を、オントロジーで“意味”に変える
サイロ化された情報は、検索しても見つからない。オントロジーで“意味と関係性”を与えると、Agent が必要な答えに即到達します。
成否を分けるのは、データ整備です
整っていないデータからは、整った答えは出ません。図面・ERP・IoT・暗黙知を“意味”でつなぐオントロジー化こそが、Agent の精度と実行を左右します。だから AR ブートキャンプでは、貴社のデータに本気で向き合うことを最重要の前提にしています。
AR ブートキャンプとは
FROM 0 TO USE CASE
1 週間で「0 → MVP」。chatbot を超える。
Q&A でなく業務実行まで。
“何年も困っていた”課題を。
顧客 Azure 内・テナント完結。
現地 1 日で動くものができる。
成功の3要素
成功する AR ブートキャンプの 3 要素
この 3 つが揃って、1 週間で運用ユースケースに届きます。
AI エンジニアの指導
共同構築・アーキ設計・現場ファシリ（製図 / 暗黙知 / Fabric）。
プラットフォーム＋テンプレ
AI Agent Hub / 製造 Agent 群 / ユースケース一括生成。
顧客チーム＋顧客データ
現場・ベテラン・IT・データ所有者の参加。
事前準備
始める前に（〜1〜1 週間前）
当日の立ち上がりを最大化する準備。導入から運用ユースケースまでを最短化します。
- 01
参加者を決める
事業オーナー / 現場ユーザー / IT・情シス / データ所有者（暗黙知ならベテラン）。
- 02
データを用意
ユースケースに沿った静的データを 1〜1 週間前に共有。
- 03
ユースケースをスコープ
事前に対象を絞り、テンプレで土台を pre-build。
- 04
オントロジー準備
データ所有者と 30 分。Entity と関係を確認。
- 05
環境を初期化
Teams アプリ導入・テナント環境・権限 / ToS。
進め方
進め方：1 週間・3 フェーズ
事前はオンライン、構築は現地 1 日、仕上げはオンライン伴走。日程は分散 OK（飛び飛びで可）で、1 週間で MVP を完成させます。
- オンライン① 事前準備約 2 日スコープ確定・データ受領・オントロジー初期設計・環境/権限・テンプレ pre-build
- 現地（オフライン）② 集中構築1 日デモ→ユースケース確定→フォーム/承認/AI実行/運用ループを共同構築。現場で動かす
- オンライン③ オンライン伴走約 2 日相当結果接地・精度改善・運用 State Machine 仕上げ → MVP 完成、運用へ
※ 上記は一例です。対象ユースケースのスコープに合わせて、期間・フェーズ・進め方はカスタマイズできます。
Teams で動く Agent
現場が今日から使える
Fabric オントロジー初版
社内データの意味づけ
運用 State Machine
承認フロー込み
ROI 測定の入口
効果を数字で追う
land & expand
成果とともに、段階的に広げる
小さく始めて ROI を測り、非線形に拡大。AR ブートキャンプは最初の一段。そこから運用 → 全社へ。
- デモ（〜1日）：AI 直感・ユースケース特定
- AR ブートキャンプ（1週間）：自社データで MVP
- ROI（3–6ヶ月）→ スケール（6–9ヶ月）→ AI 基盤化（9–12ヶ月）
FAQs