エージェント適用領域の見極め
ベンダー訴求の比較やPoC停滞の局面では、まず業務フロー、判断点、引き継ぎを整理します。最初のエージェント設計を、デモ起点ではなく実業務起点で固めます。
サービス
ベンダー訴求の比較やPoC停滞の局面では、まず業務フロー、判断点、引き継ぎを整理します。最初のエージェント設計を、デモ起点ではなく実業務起点で固めます。
マルチエージェントは、担当範囲の明確化、ツールアクセスの制御、エスカレーション経路の可視化が揃って初めて機能します。運用後も使い続けられるオーケストレーションを設計します。
重要なのは、一度だけ動くことではなく、挙動を検証可能に保つことです。データ取り扱い、安全性、承認フローを整理し、規制業界でも運用できる状態まで落とし込みます。
実績
キーワードではなく意図を理解する必要があるドメインの検索基盤を構築。OpenSearchとAzure AI Searchのハイブリッド検索・地域・作家・テーマによる再ランキング・AWS Bedrock Agentsによるフォローアップ対応。本番稼働中。
TGA・AHPRAの要件に対応した構造化臨床アセスメントのエージェント型システム。SHAPによる説明、人口統計バイアス監査、監査証跡、コンプライアンスレビューを事後追加ではなくワークフローの一部として設計。
規制下の金融機関向けにレガシー基盤からAWSへの移行を主導。稼働を維持しながら完了。この基盤が現在のAI導入を可能にしている。
多くのチームはPoCまでは到達できます。止まりやすいのは、本番スケールに移る段階です。実負荷下での安定性能、モデル誤り時の扱い、監査可能な出力、運用チームが日々使える信頼性が同時に求められるためです。
経歴
アストラゼネカ・ジャパンの規制対象ワークフロー向けに、エージェント型オーケストレーション、責任あるAI統制、レビュー可能なデリバリー体制を支援。
文書集約型・規制対象・高判断業務を持つ組織向けに、AI統合を設計・実装。 医療向けエージェント、RAGワークフロー、AWS/Azure上の運用自動化を推進。
AWS上での監視、自動化、APIインフラ、クラウドパイプラインの構築・運用。 現在のAIアーキテクチャ設計判断を支える、基盤エンジニアリング経験。
AWS移行を主導し、Docker・Kubernetesを導入。 Nine Entertainment主要メディアサイト群の基盤運用を継続的デプロイ体制で9年間担当。
FAQ
規制があり、結果が実業務に影響する案件です。業務自動化、マルチエージェントシステム、RAG検索、臨床判断支援、金融文書処理など。コンプライアンス審査を通す必要がある、または非技術系ステークホルダーへの説明が求められる場合が典型的なスコープです。
社内チームはAIアーキテクチャの深さと業務・コンプライアンスの文脈を同時に持つことが稀です。大手コンサルは動きが遅く、戦略と実装が分離しがちです。このスケールでは、最初から最後まで直接関与したまま両方を扱えます。
対応可能です。中核は共通で、規制のある業務環境でレビュー可能・説明可能・保守可能なシステムを構築することです。東京案件では、追跡可能性と文書化をより重視する傾向があります。
多くの案件は、ディスカバリー、設計、構築、引き渡しのフェーズで進行します。その後、アーキテクチャレビューやベンダー選定、進行チェックのアドバイザリー継続にも対応します。メルボルンと東京は時差調整もしやすい運用帯です。
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