AI-based services

社内外のさまざまなAI・データを、ワンプラットフォームで統合

セゾンテクノロジーは、社内外に散らばるバラバラのデータや乱立するAIをつなぎ、業務負担の削減や業務効率化、ビジネス成果の最大化を支える「AI活用」の基盤を整えます。

バラバラのAI・データをつなぎ、
業務を支える強い相棒へ

多くの企業でAI導入が進む一方で、「社内にAIが乱立していて、何を使うべきか分からない」、「精度が低く実務で使えない」といった悩みも多く聞かれます。この要因として、AIモデルやツールが細分化していることや、データの分散・未整備が挙げられます。用途ごとに異なるAIを導入した結果、現場は「どの業務で、どのAIを、どう使い分けるべきか」に迷い、活用に消極的になってしまいがちです。さらに、AIに読み込ませるデータが社内外に散在していると、それらをAIが理解できる形式に整える「前処理」に膨大な手間と時間がかかります。こうした状況が、全社でのAI活用を妨げているのです。

セゾンテクノロジーの「AI & Data Integrationソリューション」は、この「バラバラ」を解消し、社内外の多様なAI・データをワンプラットフォームで統合します。

バラバラのAI・データをつなぎ、業務を支える強い相棒へ

生成AIの導入で、こんな課題を感じていませんか?

  • Management
    • 事業の成長につながらない
    • PoCのまま止まってしまっている
    • 導入までに時間が掛かる
  • AI・DX推進部門
    • ハルシネーションが懸念される
    • モデルの変化に追従できない
    • データをつなぐのに手間がかかる
  • 現場の実務担当
    • 精度が低く実務で使えない
    • 参照できるデータが限定的
    • 業務での使い方が分からない
  • IT部門
    • 社内にAIがバラバラに乱立している
    • 現場の依頼が多くて手が回らない
    • データの整備に時間が掛かる

DIソリューション

AI活用サービスの導入により、現場が「どのAIを使うべきか」悩む時間を削減します。AIエージェントが目的に応じて、「どのツールやデータを参照すべきか」を自律的に判断し、最適な回答やアクションへ導きます。また、社内のあらゆるデータソースと定期的に自動同期することで、AIが常に精度の高い回答を行えるようデータ基盤を整備します。 常に鮮度の高い、信頼できる情報を実務で最大限に活用できるようになります 。

  • クイック分析チャットボット
    自然言語による指示だけで、誰でも簡単に必要なデータを分析できます。
  • インサイト発掘レポート
      多角的な視点・多様な切り口からデータを自動で分析し、インサイトを発掘・整理できます。
  • AIタレントマネジメント
    社員のスキルや経歴を基に、プロジェクトへの最適なアサインや人材発掘を自動で行います。
  • データ前処理・AI連携
    データをAIが理解しやすい形式に自動で変換・統合し、高精度な回答に活用できる状態にします。
  • マスター拡張
    AIの正確なデータ解釈・分析に向け、マスター統合やカテゴリーのタグ付けで情報を拡張します。
  • Building a data utilization platform
    社内外のデータを一元的に取り込むための基盤を整備し、AI活用の土台を構築します。

AI活用サービスでできること

SCENE 01 Agent to Agent

複雑で手間のかかる問題を解決するため、AIエージェントは目的に応じて他の社内外の特化型AIエージェントと連携します。AIエージェント同士の協創により、従来の限界を超えたパフォーマンスを発揮します。

Agent to Agent

SCENE 02 ルーティング&MCP・ツール

利用者の目的に応じてAIエージェントは実行すべきツールを決定します。例えば、DBに接続するツールやファイルを検索するツールなど、どのツールを実行すべきかを計画し、ルーティングします。

ルーティング&MCP・ツール

SCENE 03 モデルスイッチング

AIモデルは日々アップデートされています。
最新のモデル、速度重視のモデル、深く考えるモデルなど、用途に応じてモデルを使い分けたり、新しいものに簡単にスイッチして試すことができます。

モデルスイッチング

SCENE 04 ワークフロー

AIを利用したデータ処理や、収集したデータをAIで多角的に分析する処理をワークフローとして定義します。AIを含む定義されたデータ処理を、定義されたスケジュールで再帰的に実行することができます。

ワークフロー

SCENE 05 オンプレミス連携

オンプレミスのデータは使いたくても、つなぎ方やつなぐ量で一苦労。差分検知によるレプリケーションやHULFT連携を活用して、オンプレミスのデータを必要な分だけクイックにAIに届けます。

オンプレミス連携

SCENE 06 前処理&メタデータ整備

文書・画像・音声など、非構造化データをAIで活用するには、 AIが読みやすい形式に前処理したり、メタデータを整備することが重要です。構造化やQ&A化、URLやタグの付与を通じて、データの品質を高めます。

前処理&メタデータ整備

SCENE 07 キャッシュ活用

AIエージェントは過去の会話履歴をキャッシュとして保持することで、検索して得られた各種情報を再利用できるようにしています。キャッシュを活用することで、回答速度やコスト効率を高めます。

キャッシュ活用

SCENE 08 同期実行&更新チェック

AIで活用したいデータを収集し、必要な前処理を行い、ベクトルDBに取り込むまでの一連のデータ処理を同期的に実行します。各処理での件数を追跡することで、取り込むべきすべてのデータが正しく登録できているかを可視化します。

同期実行&更新チェック

Support case

You can choose the most suitable function according to your challenges and applications.

  • AGC Inc.
  • Credit Saison Co., Ltd.
  • Saga Bank Ltd.
  • Seven Bank, Ltd.
  • TOPPAN Edge IT Solutions Co., Ltd.
  • Nissin Foods Holdings Co., Ltd.
  • House of Rose Co., Ltd.
  • Unisol Holdings Co., Ltd.
  • Eurus Energy Holdings Corporation
  • LOZI Inc.
  • Lion Corporation
  • LIXIL Corporation
  • EDION Co., Ltd.
  • Muji Co., Ltd.
  • Otsuka Pharmaceutical Co., Ltd.
  • Eisai Co., Ltd.
  • Kokuyo Co., Ltd.
  • Shiseido Co., Ltd.