現場の「人」を、
AIエージェントで継ぐ。
人手不足と暗黙知の継承に応える、AI Agent Hub
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。
製造業が直面する経営課題
人手不足・暗黙知・データ活用 - 3つの構造課題を解決
人手不足
採用難で、現場のリソースが不足
AIエージェントが日常業務を代行
暗黙知の継承
熟練技術者のノウハウが次世代へ継承されない
暗黙知をAIで形式知化・継承
データ活用の壁
図面・CAD・ERP が分散・サイロ化
既存システムを統合しAIで活用
現場での AI エージェント動作
Microsoft Teams 上で稼働する AI エージェント
業務エージェントの実際の動作を、デモにてご確認いただけます
Microsoft Fabric での実装例
現場・設計・調達・経営をつなぐ AI エージェント基盤
Teams × 製造業特化Agent × Fabric が双方向で連動
Microsoft Fabric を採用した場合の典型的な構成例。データソースから AI、Microsoft Teams 上の業務 UI まで一気通貫で稼働する全体像をご確認いただけます。
Microsoft Teams立場や業務が異なるユーザーが、それぞれの目的でAgentを活用。すべてのやり取りを Microsoft Teams に集約
多様な業務のやり取りを、Teams 上で一元化
Microsoft Fabric+
Microsoft Azureバラバラのデータを統合し、自然言語で横断検索できるAIデータ基盤
構造化 JSON 化
DXF/DWG 自動編集
IoT / 議事録 / 暗黙知 など
Microsoft Fabricサイロ横断検索
AI 見積生成
- ・設備アラート / 受発注
- ・独自 KPI ダッシュボード
- ・など
- ・リアルタイム / バッチで取り込み
- ・OneLake に安全に集約
- ・クレンジング / 正規化 / 抽出
- ・データモデル化・時系列化・集計
- ・図面・見積・履歴を横断検索
- ・「○○に似た案件」を自然な日本語で
Microsoft Azure社内外のあらゆるデータを Microsoft Azure 上の OneLake に集約
製造現場・社内システム(構造化 / 半構造化 / 非構造化データ)
リアルタイム取込
ストリーミング / バッチで自動連携
社内業務システム・オンプレミス・外部データ(構造化 / 非構造化データ)
オンプレデータ連携
ゲートウェイ経由で
安全に接続
Microsoft Entra ID技術選定の柔軟性
データ・AI・UX の3層構成を、御社の技術選定に合わせて構築
Microsoft Fabric × Copilot Studio × Microsoft Teams
Microsoft Fabric / Snowflake / Databricks など、既存のデータ基盤を活用した AI 業務の実装が可能。ベンダーロックインを回避し、御社の技術資産を最大限に活用します。
Microsoft Fabric
良いデータ基盤
分散したデータソース（SAP、基幹システム、Excel、SharePoint等）をFabric OneLakeで仮想的に統合。AI-ready dataとして即座にアクセス可能な統一データ基盤を構築し、データサイロを解消。
Copilot Studio
良いワークフロー
Microsoftのローコード開発プラットフォームでAI Agentを構築。ガバナンス・セキュリティスキャン・承認フローを統制し、エンタープライズグレードの安全なワークフローを実現。
Microsoft Teams
使いやすいUX
自然言語問い合わせ、OCR、承認フロー、ERPデータ連携などのアクションをTeams上で連鎖実行。従業員は慣れたUIから離れずに全業務を完結し、AIの定着を促進。
統合アーキテクチャの全体像
データ → AI → UXまで一気通貫
製造業向け Agent ラインナップ
ゼロから作らない。6 種類の業務 Agent がテンプレートで揃う
図面・見積・暗黙知 — 製造業の主要業務をカバー
図面保存 Agent
図面を構造化保存
図面検索 Agent
サイロ横断検索
図面見積 Agent
30分で見積生成
製図 Agent
自然言語で製図
暗黙知 Agent
熟練ノウハウを形式知化
カスタム Agent
テンプレ起点の自社Agent
Microsoft FabricMicrosoft Fabric最短2ヶ月での本番稼働を実現
AI Agent 開発、6ヶ月から2ヶ月へ
Agentテンプレートが開発工程の80%を肩代わり
Before — ゼロから開発
- 1要件定義
- 2AI Agent基盤構築(Teams / Fabric)
- 3UI / UX 設計
- 4業務ロジック実装
- 5データ連携(ERP / PLM)
- 6自社データ学習
- 7運用・改善
After — AI Agent Hub + Agentテンプレ使用
- 1要件定義AI Agent Hub
- 2AI Agent基盤構築(Teams / Fabric)AI Agent Hub
- 3UI / UX 設計Agentテンプレ
- 4業務ロジック実装Agentテンプレ
- 5データ連携(ERP / PLM)AI Agent Hub
- 6自社データ学習顧客が集中
- 7運用・改善顧客が集中
ROI は、推定ではなく実測で
効果は、御社のダッシュボードで日々測定・可視化
実測 ROI を経営層へ
AI Agent Hub には ROI 可視化ダッシュボードを標準搭載。作業時間削減・コスト効果・処理速度を、御社の実業務データから日々測定します。
実測ROI
他社事例の平均値ではなく、御社業務の実測値をダッシュボードに表示
稟議書に転用可能
日次・月次で自動集計。CFO/経営層への説明資料としてそのまま活用
導入後すぐに測定開始
作業時間削減・コスト効果・処理速度を、稼働日から可視化
導入モデルケース
製造業の現場で実現する、業務効率と暗黙知継承の成果
業種・規模別の想定効果モデルです。御社に最適な導入プランは、無料相談にてご提案します。
従業員 500 名規模
Before
熟練技術者退職による品質ノウハウの流出
After
暗黙知 Agent が日常業務から熟練知を形式知化
新人技術者の独り立ち期間短縮
従業員 1,500 名規模
Before
見積書作成に最大 2 日、機会損失が発生
After
AI 見積 Agent が 30 分以内に見積案を生成
見積回転率の向上による受注機会増
連結 8,000 名規模
Before
拠点ごとに散在する過去図面、検索に1案件 30 分
After
自然言語検索で類似図面を 1 分以内に表示
設計部門の月間業務時間削減
※ 上記は業種別の想定効果モデルです。実際の効果は御社の業務プロセス・データ状況により異なります。
比較で見る選択肢
ゼロから内製・SIer 発注・AI Agent Hub の3 つの選択肢を比較
| 比較項目 | ゼロから内製 | SIer 発注 | AI Agent Hub |
|---|---|---|---|
| 立ち上がり期間 | ×1 〜 2 年 | △6 〜 12 ヶ月 | ◎最短 2 ヶ月で稼働、以降も継続支援 |
| 初期コスト | ×高(人件費数千万〜) | ×高(数千万〜億) | ◎大幅抑制 |
| PoC 止まりのリスク | ×高(構築疲弊で頓挫) | ×高(契約終了で停滞) | ◎低(本番運用まで伴走) |
| 製造業ノウハウ | △自社で蓄積が必要 | △案件ごとに差 | ◎テンプレートに内包済み |
| AI カスタマイズ性能 | ×自社の AI 人材確保が必須 | △AI は外部委託になりがち | ◎Microsoft 認定 Data & AI Solutions Partner |
| 既存システム維持 | ○可能だが工数大 | △置換提案が多い | ◎AI 層のみ追加 |
| ROI 測定 | △自社で構築が必要 | ×標準提供なし | ◎ダッシュボードで標準搭載 |
| 運用負担 | ×高(全て自社) | ×高(SI 依存) | ◎低(伴走支援) |
| データ基盤の柔軟性 | ○自社設計次第 | △ベンダー指定に偏重 | ◎Fabric / Snowflake / Databricks |
既存資産を活かす段階的なAI導入
ゼロから作り直さない、段階的なAI業務化
既存のCAD・生産管理・ERP を維持したまま、AI 層のみを追加導入
既存のIT投資の価値最大化で、即座に運用開始
使い慣れたUIで新規ツール追加による従業員学習コストを最小化。ID管理も既存のID（Microsoft ID）を使い新規構築不要。
Microsoft TeamsMicrosoft Azure
Microsoft Account企業秘密を守る、学習除外のAI環境
社外秘の情報も安心してAIに任せられます。すべてのデータはAIの学習対象から完全に除外。
データ基盤・ワークフロー・AIモデルを既存環境に統合
Microsoft Fabric / Snowflake、n8n / Dify / Copilot Studio、 Vertex AI 等、ワークフローとデータ蓄積をシームレスに繋げます。
データは100%自社テナント内に保持
外部SaaSへのデータ流出リスクなし。自社環境内で完結するから、全てのデータがプライベートクラウドに蓄積され、分析・活用に備えた資産形成が可能です。
詳細資料のご請求
5 分でわかる AI Agent Hub
機能・導入ステップ・想定 ROI をまとめた資料をご請求いただけます
Support Flow
AIエージェント導入支援の流れ
戦略策定から開発・運用まで、AIエージェントの内製化を伴走支援いたします。
無料相談・課題ヒアリング
AIエージェント導入に関するお悩みをお聞かせください。 ・「どんなAIエージェントを作れば良いかわからない」 ・「AIエージェントの戦略策定から相談したい」 ・「既存システムとの連携方法がわからない」 ・「社内にAI開発の知見がない」 ・「セキュリティやコンプライアンスが心配」 要件が決まっていない段階でも大丈夫です。まずはお気軽にご相談ください。
AIエージェント戦略の策定
専門家が御社の業務フロー、システム環境、課題を深く理解し、最適なAIエージェント戦略を策定します。どのような業務を自動化すべきか、どんなAIエージェントが必要か、段階的な導入ロードマップまで、具体的にご提案いたします。
AIエージェントの設計・開発支援
策定した戦略をもとに、AIエージェントの設計・開発を伴走支援します。プロンプト設計、ワークフロー構築、システム連携の実装まで、技術的な知見を提供しながら、御社チームと一緒にAIエージェントを作り上げます。
運用定着・継続改善サポート
AIエージェントの社内展開から運用定着、継続的な改善まで一貫してサポート。利用状況のモニタリング、改善提案、新たなAIエージェントの追加開発支援など、御社のAI内製化を継続的に支援します。
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
関連資料
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Seminars
セミナー
AI Agent Hubに関連するセミナー・ウェビナー・登壇レポートをご紹介します
