--- title: "AIエージェント & 生成AI | OOZOU" description: "デモで終わらない、実務を自動化するAIエージェント、RAG、LLMプロダクト。" canonical: https://oozou.com/ja/services/ai-machine-learning locale: ja --- # AIエージェント & 生成AI > デモで終わらない、実務を自動化するAIエージェント、RAG、LLMプロダクト。 測定可能な価値を生むAIを構築します。ツールやAPIを使うマルチステップエージェント、社内データに根拠を持つRAGナレッジアシスタント、既存プロダクトに組み込むコパイロット、品質を管理する評価パイプラインまで。OpenAI、Anthropic Claude、Gemini、オープンモデルに加え、LangChain、LangGraph、Vercel AI SDKなどを活用。AI監査とデータ準備から、エージェント設計、ヒューマンインザループ、本番連携、モニタリングまで、信頼できるシステムを届けます。 ## 主なケイパビリティ - **AIエージェント & ツール利用**: 計画し、ツールとAPIを呼び、エラーから復帰し、業務を完遂するマルチステップエージェント。 - **予測モデル**: 自社データで学習し、本番で監視する予測・スコアリング・レコメンドモデル。 - **RAG & ナレッジシステム**: ドキュメント、チケット、DBを根拠に回答するRAG。グラウンディングと引用付き。 - **エージェンティック自動化**: 高リスク判断は人が確認できる、ヒューマンインザループの自動化。 ## 使用技術 OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, LangChain, LangGraph, Vercel AI SDK, LlamaIndex, pgvector, Python, Hugging Face ## アプローチ 1. **AI監査**: ユースケース、データ準備、リスク 2. **エージェント設計**: ワークフロー、ツール、RAG、ガードレール 3. **構築 & 評価**: プロンプト、エージェント、モデル、評価 4. **統合**: プロダクト、API、業務ツールへ埋込 5. **デプロイ**: コストと安全性を制御した本番化 6. **監視**: 品質、ドリフト、フィードバック、改善 ## あらゆる規模の予算に対応 予算の規模を問わず対応します。スコープ、チーム規模、契約形態をご予算に合わせて柔軟に調整し、開発の水準は変えません。 - **エンタープライズ**: 複雑なプラットフォームに対応するフルデリバリーチーム。大企業が求めるセキュリティ、コンプライアンス、プロセスの厳格さを備えています。 - **成長中のチーム**: 成長に合わせて伸縮するエンゲージメント。必要なときに増員し、不要になれば縮小。契約を一からやり直す必要はありません。 - **スモールビジネス・スタートアップ**: 本質に絞ったリーンな開発。削るのはスコープであって品質ではありません。限られた予算でも堅実なプロダクトを届けます。 ## なぜ重要か - **本物の自動化**: 止まるチャットデモではなく、手作業を減らすエージェントとワークフロー。 - **根拠ある回答**: でっち上げではなく、自社データを引用するRAGと分析。 - **コスト規律**: 品質を保ちつつトークン費用を抑えるモデル選定、キャッシュ、評価。 - **プロダクト優位**: 業務の中に根ざし、簡単には真似できないAI機能。 ## よくあるご質問 ### OOZOUはどのようなAI開発サービスを提供していますか？ ツールやAPIを活用するマルチステップのAIエージェント、自社の非公開データに基づくRAGナレッジアシスタント、既存プロダクトに組み込むコパイロット、そしてそれらの信頼性を保つ評価パイプラインを構築します。案件は初期のAI監査から始まり、エージェント設計、ヒューマンインザループのワークフロー、本番環境のモニタリングまでカバーします。 ### OOZOUはどのAIモデルやフレームワークに対応していますか？ OpenAI、Anthropic Claude、Google Geminiの各モデルに対応し、LangChain、LangGraph、Vercel AI SDK、LlamaIndex、pgvectorを活用しています。カスタムモデルの開発にはPythonとHugging Faceを使用します。 ### 既存のプロダクトにAIを追加してもらえますか？ はい。私たちのAI開発の多くは、すでに存在するプロダクトへのコパイロット、アシスタント、自動化の組み込みです。通常はまずAI監査を行い、AIが測定可能な価値を生むユースケースを特定した上で、最もインパクトの大きいものから先にリリースします。 ### 本番環境でAIシステムの信頼性をどのように保っていますか？ すべてのシステムに評価パイプライン、RAG回答のグラウンディングと引用、重要な意思決定に対するヒューマンインザループのレビュー、本番環境のモニタリングを組み込んでリリースします。AIの品質は、ローンチ当日の願望ではなく、エンジニアリングの規律として扱います。 ## Related All services: [サービス](https://oozou.com/ja/services) ([markdown](https://oozou.com/ja/services.md)). Case studies: [事例研究](https://oozou.com/ja/case-studies) ([markdown](https://oozou.com/ja/case-studies.md)). --- Contact OOZOU: hello@oozou.com · +66 2544 0000 · https://oozou.com/ja/contact More for AI agents: https://oozou.com/llms.txt · every page has a markdown twin at its URL plus ".md"