事業性
投資する業務を見極める
処理件数、データの準備状況、例外対応、連携コストを確認し、導入の妥当性を検証します。
現状分析 · 費用対効果の仮説 · 受入基準
Pigeon Cloud · 企業向け AI システム開発
事業性の検証から本番運用まで
デモで終わらない AI を、業務の力に。
重要な業務を支える、制御・評価・改善が可能なエージェントシステムを設計します。協調実行、メモリ、外部連携から評価基盤とプライベート環境への導入まで、成果を測れる開発パートナーとして伴走します。
2015 年創業 · 企業システム開発
agent.runtime
SYSTEM / REFERENCE
本番運用を支える制御基盤
01Harness
タスク実行
チェックポイント · 再試行の上限02権限分離
コンテキストと記憶
セッション状態 · 制御された検索03評価
リリース判定
回帰テスト · 人による承認参考設計 · 実稼働データではありません
モデルありきではなく、業務要件に合う選択を。
OpenAIClaudeGeminiDeepSeekQwen
2015
蘇州で創業
企業システム開発を基盤に
評価
検証に基づく開発
実装前に受入基準を合意
人
監督を設計に組み込む
重要な操作には承認を
Private
導入環境の選択肢
オンプレ・VPC・ハイブリッド
01専門領域
プロンプトではなく、業務システムを届ける。
AI 戦略、システム開発、運用を一つにつなぎます。改善すべき業務と受入基準を明確にしてから、開発への投資を判断します。
開発
本番環境の制約まで設計する
既存システムと連携し、最小権限を適用。障害を検知し、復旧できる仕組みを整えます。
システム連携 · 安全設計 · 評価
運用
改善を続けられる資産にする
品質、処理単価、モデル変更を継続的に確認。特定モデルへの依存を抑え、保守可能なソフトウェアを引き継ぎます。
処理単価 · 品質管理 · 運用引継ぎ
02エージェント基盤
信頼できるエージェントには、確かな基盤を。
目的を満たす最もシンプルな構成から始めます。複数エージェントの採用は、役割分担の効果が評価で確認できる場合に限ります。
エージェントとマルチエージェント
役割を明確に、引継ぎを確実に。
タスクごとにツールと責任を定義。複雑な業務では調整役が専門エージェントを管理し、重要な判断は人が担います。
- 構造化した入出力と委任の上限
- 独立したタスクだけを並列実行
- 支払いや外部送信は承認を必須に
目指す業務効果
単一エージェントとの比較で、処理時間の短縮効果を検証します。
Agent Harness と評価基盤
自律性を広げる前に、制御を整える。
Harness はモデルを囲む実行基盤です。ツール、状態、権限、予算、復旧を制御し、安全に運用できる範囲を定めます。
- チェックポイント、冪等性、再試行の制限
- サンドボックスとプロンプトインジェクション対策
- 実行履歴の再生、回帰評価、リリース判定
目指す業務効果
例外対応の負担を抑え、本番移行の判断材料を整えます。
短期メモリと長期メモリ
必要な情報を残し、適切に削除する。
短期メモリはタスク状態や圧縮した会話文脈を管理。長期メモリは許可された知識や設定を保持し、会話履歴を無制限に蓄積しません。
- セッション状態とコンテキスト圧縮
- テナント別検索、出典と鮮度の管理
- 書込権限、保存期間、削除手順
目指す業務効果
情報管理の品質を守りながら、確認や作業の繰り返しを減らします。
Skills・MCP・業務ツール
業務知識を、再利用できる能力に。
Skills で手順と資料を版管理し、MCP でツールやデータに接続。所有者、テスト、権限を備えたソフトウェアとして管理します。
- 版管理したスキルと評価用ケース
- MCP サーバーと認証付き業務 API
- 最小権限とツール呼出しの監査
目指す業務効果
チーム間で能力を共有し、重複した連携開発を抑えます。
03活用領域
費用対効果を測れる業務から。
継続的な需要があり、再利用と効果測定が可能な領域を優先します。ROI は実データで検証する目標であり、保証ではありません。
サポート業務
社内知識・サポートエージェント
根拠付きの回答と制御された操作で、社内外の問い合わせ対応を支援します。
- アクセス権を反映した RAG と出典表示
- チケット分類、返信案、担当者への引継ぎ
- 解決率、対応時間、件当たりコストを評価
バックオフィス
文書処理・業務自動化
文書中心の業務を、確認と追跡ができるワークフローへ変えます。
- 請求書・契約書・報告書の抽出と検証
- ERP/CRM と人による承認フローの連携
- 例外率、処理期間、文書単価を評価
開発組織
AI を活用したソフトウェア開発
組織の品質・安全基準の中で、コーディングエージェントを活用します。
- リポジトリ別 Skills、PR 作成、テスト生成
- サンドボックス、CI 検証、レビュー承認
- リードタイム、レビュー工数、流出不具合を評価
04開発の進め方
検証してから、展開する。
各段階に判断基準を設定。結論の出ていない PoC を、そのまま本番開発の約束にしません。
01 / 調査
事業性を整理する
業務、リスク、データ権限、現状コストを確認し、成功指標と中止条件を合意します。
成果物導入評価と受入計画02 / 検証
代表的な業務で試す
範囲を絞った試行で構成とモデルを比較し、平均点だけでなく失敗例を分析します。
成果物評価データ、基準値、移行可否の提案03 / 導入
連携し、段階的に公開する
権限、承認、監視、ロールバックを実装。限られた利用者から段階的に展開します。
成果物本番システム、運用手順、引継ぎ04 / 運用
品質とコストを改善する
処理結果、障害、単価を振り返り、モデル更新は再評価してから適用します。
成果物運用報告と改善計画
05参考構成
プロンプトの連鎖ではなく、制御の仕組みを。
Harness が実行を統括。メモリとツールの権限を分離し、全体に評価・監査・コスト管理を適用します。
参考構成 · 案件ごとに調整
プライベート / ハイブリッドモデル非依存人による監督テナント分離
- 業務要求
- ポリシー確認
- Harness
- 承認済み操作
L01
実行
制御された自律性
- エージェント / 調整役
- タスクグラフとチェックポイント
- 予算と承認ゲート
L02
コンテキスト
管理された記憶
- 短期タスク状態
- 許可された長期メモリ
- RAG・出典・鮮度管理
L03
機能
制御されたアクセス
- 版管理された Skills
- MCP / 業務 API
- モデルゲートウェイとサンドボックス
L04
保証基盤
全レイヤーを対象に
- オフライン評価と履歴再生
- 可観測性とコスト追跡
- 認証・監査・保存方針
06開発方針
開発の判断を支える原則。
案件設計に用いる方針です。公開製品、認証取得、プラットフォームとの提携を示すものではありません。
品質
業務全体を評価する
- 代表的なデータと失敗分類
- 回答だけでなくツール操作を検証
- 重要な結果は人が確認
安全
影響範囲を限定する
- 最小権限とテナント分離
- 不信な入力と注入攻撃のテスト
- 管理された記憶と監査可能な操作
コスト
成功した処理の単価を見る
- 実測品質に基づくモデル選択
- キャッシュと文脈量の制御
- 遅延・再試行・例外対応の費用追跡
07契約形態
段階に応じたパートナーシップ。
導入評価、開発、継続運用。範囲、費用、期間、サービスレベルは調査後に合意します。
投資判断を進めたいチームに
導入評価
範囲を定めた個別契約
本格開発の前に、技術と事業の両面から妥当性を検証します。
- 業務とデータ準備状況の調査
- 構成案とリスクの整理
- 試行評価と受入基準
- 開発計画と費用の前提
本番システム開発
開発・導入
マイルストーンに基づく進行
経験ある開発チームが、連携、受入、運用引継ぎまで担当します。
- エージェント・記憶・ツール連携
- 評価・安全対策・承認制御
- 段階導入とロールバック手順
- ソースコード・文書・引継ぎ
重要業務のシステムに
継続運用
継続的な技術支援
初回リリース後も、改善と運用管理を支援します。
- 品質・障害・処理単価の振返り
- モデルと Skills 更新時の回帰評価
- 合意したサービスレベルでの支援
- 継続改善とロードマップ策定
初回相談は無料です。効果は業務・データ・利用状況によって異なります。契約条件は業務仕様書で定めます。
08よくあるご質問
開発前に確認したいこと。
明確な合意が、長い協力関係の土台になります。
マルチエージェントはどんな場合に有効ですか？
専門性の分離、独立タスクの並列処理、権限分離が必要な業務です。まず通常のワークフローと単一エージェントを比較し、調整コストを含めても効果が確認できる場合に採用します。
Agent Harness とは何ですか？
モデルの周囲にある実行基盤です。ツール、状態、文脈、権限、予算、再試行、復旧を管理し、モデル呼出しを監視・制御可能な業務処理にします。
短期メモリと長期メモリはどう違いますか？
短期メモリはタスクやセッション内の状態を保持し、長期メモリは選別した知識を次のセッションにも引き継ぎます。出典、保存期間、テナント分離、削除を個別に設計し、無制限には保存しません。
モデルやフレームワークはどう選びますか？
タスク成功率、遅延、総費用、導入条件で評価します。利用可能な範囲で OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen などを比較し、万能な選択肢があるとは考えません。
機密データを社内環境に置けますか？
オンプレ、VPC、ハイブリッド構成を検討できます。ライセンス、ハードウェア、ネットワーク隔離、ツール権限、データ所在の要件を確認します。認証取得や法令への自動適合をうたうものではありません。
受入基準と納品後の支援はどう決めますか？
実装前に完了率、処理時間、例外率、品質、成功した処理の単価を合意します。評価、段階開発、継続支援に対応し、期間、権利、受入条件、SLA は契約で定めます。
ご相談
次の業務基盤を、ともに。
業務フロー、既存システム、データの制約、目標をお聞かせください。問題を理解したうえで、適切な範囲と進め方をご提案します。
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- sbin@un-bug.com
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- 中国・蘇州工業園区 星湖街328号 創意産業園16#B
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