AI That Works
For You.
AIが、あなたの仕事を代行する。
「AIエージェント」は、2025年で急速に実用化が進んでいます。
しかし、多くの企業は PoC止まりで終わっています。
MASSIVE LINKSは、実用できるAIエージェントを業務に組み込むことにコミット。
AI駆動開発とLLM・RAGの知見で、貴社の業務を自律化します。
自律実行
AUTONOMOUS
タスク自動
マルチ
AGENT
協調動作
業務
INTEGRATED
実業務統合
WHAT IS AI AGENT
AIエージェントとは、何か。
AIエージェント（AI Agent）とは、
与えられた目標に対して、自律的に判断・計画・実行するAIシステムです。人間の「指示待ち」ではなく、目標達成のために自ら動くのが特徴です。
AIエージェントの4つの構成要素
LLM
頭脳
Claude、GPT-4等の大規模言語モデル。エージェントの判断エンジン。
計画
Planning
目標を分解し、実行計画を立てる。複数ステップのタスクをシーケンスに。
ツール使用
Tool Use
API、DB、外部システムへのアクセス。エージェントの手足となる機能群。
記憶
Memory
過去の実行履歴・コンテキストの保持。継続的な改善に活用される。
4要素が揃って初めて、AIエージェントとして機能します。
BACKGROUND
実用化が進む背景。
2024〜2025年の急速な技術進化
LLMの能力向上
2024〜2025年Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5等、推論力・指示理解力が飛躍的に向上。複雑なタスクを正確に理解できるようになりました。
Function Callingの標準化
2024年LLMが外部ツールを呼び出す「Function Calling」が各社で標準化。APIやデータベースへのアクセスが信頼性高く実現可能に。
Claude Computer Use の登場
2024年10月Anthropicが「AIがPCを操作する」機能を発表。AIが画面を見て、マウス・キーボードを操作する時代が到来。
OpenAI Operator の登場
2025年1月OpenAIも同様のエージェント機能を発表。ブラウザ操作、タスク実行が実用段階に。
フレームワークの成熟
2024〜2025年LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI等、エージェント構築フレームワークが成熟。本番運用に耐えられる品質に。
→ 「AIエージェントは実用段階に入った」のが2025年です。
THE DIFFERENCE
RPA・チャットボットとは、何が違うか。
| 観点 | RPA | チャットボット | AIエージェント |
|---|---|---|---|
| 🎯判断 | ルール | Q&A | AI判断 |
| 🔄柔軟性 | 固定 | FAQ範囲 | 動的対応 |
| ⚙️ツール使用 | GUI自動化 | API限定 | 複数ツール統合 |
| 🧠学習 | なし | 限定 | 継続改善 |
| 📊複雑性 | 単純 | 単純応答 | 複雑なタスク |
具体例で比較
タスク：「今月のベスト営業を表彰する」
RPA
Excelマクロで売上を集計 → 1位を取得。毎回同じルール、データ項目変更すると動かない。
→ 固定ルール・変更に弱い
チャットボット
「今月のトップ営業は誰？」と聞くと定型の答えを返す。自分で集計はしない、データがないと答えない。
→ 自分で動かない
AIエージェント
「今月のベスト営業を表彰して」と指示すると：① Salesforceから売上データ取得 → ② AIが「ベスト」基準を判断（売上・成長率・新規開拓等も考慮）→ ③ トップ特定 → ④ 表彰文生成 → ⑤ 上司にSlackで承認依頼 → ⑥ 承認後メール配信
→ AI判断で計画・実行を自律的に
OUR DIFFERENCE
従来のAI活用と、MASSIVE LINKSの違い。
| 観点 | 従来のAI活用 | MASSIVE LINKS |
|---|---|---|
| 🎯目的 | PoC止まり | → 本番運用 |
| ⚙️統合 | 独立動作 | → 業務システム統合 |
| 🔄柔軟性 | 固定シナリオ | → 動的判断 |
| 🧠LLM選定 | 単一ベンダー | → 最適選定 |
| 💰コスト | 高額 | → ROI最適化 |
| 🚀運用 | 納品後放置 | → 継続改善 |
競合6カテゴリの弱点
MASSIVE LINKS → 実用性 × 統合 × 柔軟性
重要：私たちが作るのは「研究プロジェクト」ではなく、「業務で使われるAI」です。
デモで終わらず、毎日使われ続けるAIエージェントを構築します。
HOW IT WORKS
AIエージェントの基本アーキテクチャ。
動作フロー
エージェントの3つの能力
状況を理解し、次のアクションを判断する能力
ツールを使ってタスクを実行する能力
結果を見て、次のアクションを調整する能力
AGENT EXAMPLES
ビジュアルで見るエージェント例。
SAMPLE 01
カスタマーサポートエージェント
実行ステップ
- 1問い合わせメール受信
- 2内容分類（緊急度・カテゴリ）
- 3過去対応履歴を検索
- 4AIが回答案を生成
- 5自動返信 or エスカレーション判断
- 6Slackで担当者に通知
用途：CSの一次対応自動化
MULTI-AGENT
マルチエージェントの構成。
マルチエージェント構成例
単一エージェントの限界
1つのエージェントでは、複雑すぎるタスクがある。複数のエージェントが協調する「マルチエージェント」が有効です。
マルチエージェントのメリット
- ▸各エージェントが専門性を持つ
- ▸複雑なタスクを分解して並列処理
- ▸一部が失敗しても全体が止まらない
- ▸拡張性が高い（エージェント追加で機能拡大）
実装フレームワーク
TECH STACK
対応技術スタック。
基盤LLM
- Claude（Anthropic / Tool Use対応）
- GPT-4（OpenAI / Function Calling）
- Gemini（Google / マルチモーダル）
エージェントフレームワーク
- LangChain / LangGraph
- AutoGen（Microsoft）
- CrewAI
- 独自フレームワーク
ツール連携
- API連携（Salesforce、HubSpot等）
- データベース（PostgreSQL、MongoDB等）
- Slack / Teams / Discord連携
- ブラウザ自動操作（Playwright）
インフラ・MLOps
- AWS Bedrock
- GCP Vertex AI
- Azure OpenAI
- モニタリング（LangSmith、Langfuse）
USE CASES
業務別ユースケース。
営業・マーケティング
- 営業事前リサーチエージェント
- 競合分析エージェント
- リード育成エージェント
カスタマーサポート
- 問い合わせ一次対応エージェント
- FAQ自動更新エージェント
- エスカレーション判定エージェント
人事・労務
- 採用スクリーニングエージェント
- 社員教育提案エージェント
- 人事評価支援エージェント
法務・コンプライアンス
- 契約書レビューエージェント
- 法改正モニタリングエージェント
- リスク検出エージェント
経営・企画
- 市場トレンド分析エージェント
- 競合動向監視エージェント
- 会議議事録・要約エージェント
開発・IT
- コードレビューエージェント
- 障害対応エージェント
- セキュリティ監視エージェント
PROCESS
開発プロセス（5ステップ）。
要件定義・業務分析
対象業務の特定、ROI試算
設計・アーキテクチャ
エージェント設計、ツール選定
PoC開発
プロトタイプ構築、精度検証
本開発・業務統合
本番システム開発、既存システム統合
運用・継続改善
モニタリング、精度向上、拡張
OUR STRENGTHS
MASSIVE LINKSの強み。
STRENGTH 01
業務実用性へのコミット
「面白いデモ」ではなく、「毎日使われるエージェント」を作ります。PoC止まりにしないため、要件定義段階から「本番運用」を前提に設計。AI駆動開発の知見で、開発速度も向上させます。
STRENGTH 02
AI-Driven Core 全体での連動
AI駆動開発 × LLM・RAG × AIエージェント。3つの領域を統合運用できるため、単独ではできない複雑なAIソリューションが実現可能です。
STRENGTH 03
ベンダーニュートラルな選定
Claude、GPT-4、Gemini...用途に応じて最適なLLMを選定。LangChain、AutoGen、CrewAI...案件に応じて最適なフレームワークを選択。特定ベンダーへの依存を避け、長期的に最適な選択ができます。
FAQ
よくある質問。
PoCで月80〜200万円、本開発で800〜3,000万円が目安です。単一エージェント〜マルチエージェントの規模により変動します。初回60分の無料相談で御見積を提示します。
Get Started
Ready to Deploy AI Agents
That Actually Work?
業務で本当に使われるAIエージェントを、構築しませんか。
初回60分のAIエージェント相談は無料です。
現状の業務を分析し、最適なエージェント設計をご提案します。
※ NDAは初回相談前から締結可能です。