AIエージェントとは？仕組み・導入費用・成功事例を1記事で総まとめ

2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれるほど、企業も個人も注目しています。
AIエージェントはチャットボットやRPAより一歩進み、目標を理解して手順を自動で組み立て、実行までやり切るデジタル秘書です。
本記事では、仕組みのキホンから導入ステップ、費用、成功事例、リスク対策、そして今後の伸びしろまでをわかりやすく整理しました。
「そろそろ業務を自動化したい」「まずは小さく試したい」という初心者でも、読み終わる頃には自社や自分のタスクに活かせる具体的な一手が見えるはずです。

AIエージェントとは？ 基本のしくみとチャットボット・RPAとのちがい

AIエージェントは「考えて」「計画して」「動いてくれる賢いソフト」です。
チャットボットは会話が目的、RPAは決められた手順を高速でこなすロボット。
AIエージェントはその両方の良さを合わせ、状況に応じて最適な手を自分で選びます。
たとえば旅行サイトで「来月の沖縄で安いホテルを探して予約して」と指示すると、空室を検索し、割引クーポンを確認し、クレジット決済まで自動で終わらせます。
従来は人がブラウザーを開き、比較サイトを巡り、入力フォームを埋めていた工程を丸ごと肩代わりするイメージです。
このおかげで 作業時間が8割以上短縮 されたという企業も珍しくありません。
今後さらに音声や画像まで扱えるようになると、AIエージェントは「あなたのデジタル秘書」として生活と仕事のあらゆる場面で活躍するでしょう。

AIエージェントの意味と３つのカギ（考える・計画する・覚える）

AIエージェントは、単なる自動化ツールではなく「自ら判断し、最適ルートを探し、学びを蓄える存在」です。
1つ目のカギは「考える力」。
質問の意図を読み取り、ゴールを見すえたうえで最善策を推論します。
2つ目は「計画する力」。
ゴールを達成するまでの道すじを細かなステップに分け、順番を決め、必要に応じてやり直します。
3つ目は「覚える力」。
過去のやり取りや外部データを記憶し、次回からはより速く、より的確に動くよう自己改善します。
この３つがそろうことで、AIエージェントは「単に答える」だけでなく「実際に手を動かす」段階へと進化しました。
日報作成や会議の予約、販促メールの送信など、幅広い業務で人の右腕として機能します。

生成AIと比べると何がスゴい？ 図でサクッと理解

項目	生成AI	AIエージェント
主な役割	文章・画像などを即席で作る	作業を丸ごと実行して完了させる
必要な操作	質問を入力するだけ	目標を伝えるだけ
作業の流れ	1回で完結	複数手順を分けて自動進行
学習・改善	回答をその場で生成	過去の結果を覚えて成長

上の表のように、生成AIは「答えを作る職人」、AIエージェントは「作業を任せる秘書」と覚えると理解しやすいでしょう。

チャットボット／RPA／スマートアシスタントとの違いをやさしく比較

チャットボットは会話専用、RPAは決められた手順をそのまま再生するロボット、スマートアシスタントは予定やリマインダーを管理してくれる存在。
AIエージェントはこの３者の特長を一歩先へ進め「対話を入口に、ツールを呼び出し、しかも学習して進化」します。
たとえば社内チャットで「売上レポートを作って」と入力すると、AIエージェントは売上データを取り出し、グラフをまとめ、共有フォルダーへ保存し、通知まで流します。
チャットボットは会話で止まり、RPAはシナリオ変更に弱く、スマートアシスタントはツール連携が限定的。
AIエージェントは柔軟さと実行力の両方を備えている点が最大の違いです。

身近な例でわかるAIエージェントの強み

• ネット通販の返品――AIエージェントがチャットで理由を聞き、返品ラベルを自動で発行し、宅配業者の集荷を予約。
• 会議調整――参加者の空き時間を探し、ビデオ会議URLを発行し、議題をまとめた招待メールを送信。
• 家計簿管理――銀行明細を取り込み、重複を除き、支出をカテゴリ分けしてグラフ化。

これらは従来3〜5のアプリを行ったり来たりする必要がありました。
AIエージェントなら「やりたいこと」を一言伝えるだけ。
裏側の複雑な操作はすべて自動で進むため、ITが苦手な人でもストレスなく使えます。

なぜ今ブーム？「AIエージェント元年」の背景

2025年は業界で「AIエージェント元年」と呼ばれています。
大きな理由は性能とコストの２点。
まず性能面では、大きな言語モデルの精度が飛躍的に上がり、誤回答が減少しました。
次にコスト面では、クラウド各社が従量課金の低価格プランを発表し、中小企業でも試せるラインに到達。
さらに政府・企業のデジタル化が進み、API（アプリ同士の連携口）が公開されたことで、AIエージェントが動ける場所が一気に広がりました。
これらが重なり、今まさに導入が加速しているのです。

世界と日本の最新データをチェック

■世界市場

• 2024年：1兆円規模
• 2027年予測：3兆円規模（年平均成長率40％超）

■日本企業の導入率

• 大企業：25％が本格導入、50％が検証段階
• 中小企業：10％が導入、30％が情報収集フェーズ

数字が示すように、今は「情報収集→小さくトライ」のフェーズ。
早めに取り組むほどノウハウが蓄積され、競争優位につながります。

技術進化＋社会の課題が後押しする３つの波

AIエージェントが広がる理由は、技術的ブレイクスルーだけではありません。
① 高性能な言語モデル
文章を理解し、複雑な指示を誤解なく処理できるレベルに到達。
② 人手不足
慢性的な人材不足を補う切り札として、24時間稼働できるAIエージェントが注目。
③ チーム型AIの台頭
複数のAIエージェントが役割分担し、開発・マーケなど部署横断で協力する仕組みが増加。
この３つの波が重なり合い、導入メリットがさらに高まっています。

高性能な言語モデル・人手不足・チーム型AIの台頭

高性能モデルの登場により、専門用語を知らなくてもAIエージェントと自然な言葉でやり取りできます。
また人手不足の解消は企業だけでなく行政サービスでも必須課題。
自治体が住民窓口にAIエージェントを配置し、問い合わせ対応を自動化する例も出ています。
複数のAIが連携するチーム型では、たとえば「企画AI」「調査AI」「文案AI」が同時並行で動き、1日がかりの仕事を30分で仕上げるといった成果が報告されています。

AIエージェントの種類と進化ステップをざっくり理解

AIエージェントにも「成長段階」があります。
最初は入力に単純反応するだけのシンプル型からスタートし、学習を重ねるにつれて複数のタスクを同時にこなすチーム型へ進化します。
このステップを知っておくと、自社で導入するとき「どの段階のAIエージェントを目指すか」を具体的に描けるようになります。
また、人が担当する工程を残しつつ少しずつ自動化範囲を広げることで、現場の混乱を防ぎながら導入できるのもポイントです。
ここでは６つのレベルに分け、どんな仕事に向くかを紹介します。

シンプル型からチームで動く型まで６段階の成長モデル

成長モデルは以下のとおりです。
① 即時反応型：あいさつや定型質問に答えるレベル。
② 状況反応型：入力内容を理解し、適切なテンプレートを選ぶ段階。
③ 目標追求型：与えられたゴールを達成するために手順を組み立てる。
④ 学習型：過去の結果をもとに次回の手順を自動で改善。
⑤ 協調型：複数のAIエージェントが役割分担し、並行で作業。
⑥ 自律チーム型：人が大枠を指示すると、必要なAI仲間を呼び、計画から実行まで完結。
段階を上げるごとに得られる効率は大きくなりますが、求められる準備やデータ整備も増えます。
まず小さく始めて成果を確認し、順にステップアップする方法がおすすめです。

それぞれ何ができる？ 仕事との相性早見表

レベル	できること	向いている業務
①	質問への即答	FAQ対応
②	入力内容に応じて最適テンプレ選択	簡易サポート
③	ゴールまでの手順を自動作成	資料作成・予約作業
④	結果を学び次回改善	営業メール最適化
⑤	AI同士で役割分担	マーケティング分析
⑥	チームで全工程を完結	新規事業リサーチ

早見表を参考に、自社が抱える業務のどこへAIエージェントを入れると効果が高いか検討してみてください。

動きが早い型／目標を追う型／学んで賢くなる型のちがい

動きが早い型は「入力→即レス」に特化しているため、顧客対応スピードが命のコールセンターで活躍します。
目標を追う型は「売上を月10％伸ばす」など具体的なゴールに向かって段取りを組むので、営業施策の自動化に最適。
学んで賢くなる型は結果を覚えて次に活かすため、広告運用や在庫予測のように改善サイクルが重要な場面で真価を発揮します。
自社の課題に合ったタイプを選ぶことで、投資対効果がぐっと高まります。

検索と生成を合わせた“いいとこ取り”の最新手法

最新のAIエージェントは「検索で正しい情報を探し、生成でわかりやすくまとめる」という合わせ技が主流です。
これにより情報の正確さとオリジナリティを同時に担保。
たとえば法務部門では、AIエージェントが法律データベースを検索し、専門用語をかみ砕いた説明書を自動生成します。
人は内容をざっと確認し、細部の修正だけ行えば済むので、作業時間が1/4になった事例もあります。

AIエージェントのしくみを５つのパーツでかんたん解説

AIエージェントを家電にたとえるなら「脳・手・メモ帳・工具箱・外部電源」の５つで構成されています。
脳にあたる大きな言語モデルが指示を理解、手にあたるツールが外部サービスを操作、メモ帳が過去の会話を保存、工具箱が追加アプリを用意、外部電源がクラウドとなります。
この５つが連携することで、人のあいまいな要望を具体的な作業へ変換し、結果を返す仕掛けが整います。
パーツごとに役割を押さえておけば、導入時に「どこを自社で管理し、どこをクラウドに任せるか」を判断しやすくなります。

基本パーツ５つ（大きな言語モデル・道具箱・記憶庫など）

1. 大きな言語モデル（脳）：自然な言葉を理解し、次の手を考えます。
2. ツール（手）：メール送信やExcel操作など外部サービスを実行します。
3. 記憶庫（メモ帳）：会話履歴や業務データを保存し、次回に活かします。
4. 追加アプリ群（工具箱）：翻訳・画像生成など必要に応じ後から足せる機能。
5. クラウド（外部電源）：計算を高速化し、24時間止まらず稼働させます。
これらがAPIで繋がり、AIエージェントが一つのサービスとして動きます。

人気ツール３選をざっくり比較（例：LangChain など）

ツール名	特徴	向いている人
LangChain	部品を組み合わせてカスタマイズしやすい	自社仕様を細かく作り込みたい開発者
AutoGPT	「ゴール」だけで長い作業を自動展開	素早く試したいスタートアップ
Semantic Kernel	マイクロソフト系サービスと親和性が高い	既にOffice製品を使い倒している企業

どれも無料プランがあり、試しやすいのが魅力。
迷ったらサンプルが豊富なLangChainから始めると学びやすいでしょう。

主なクラウド４社で作るときの設計イメージ

Amazon、Microsoft、Google、Oracleの４大クラウドは、それぞれAIエージェント向けに簡単セットアップのテンプレートを提供しています。
最初にテンプレートを選び、APIキーを入れるだけで試せるので、専門知識がなくても導入できます。
また、自社サーバーに比べて24時間の監視と自動バックアップが標準で付くため、運用コストを抑えながら安心して使えます。

おトクな無料枠と料金のざっくり早見表

• Amazon系：月100万文字まで無料、超過は1円／千文字
• Microsoft系：月30万アクション無料、以降は使用量に応じ従量制
• Google系：試験用クレジット3万円分、次月から従量課金
• Oracle系：常時無料の小規模インスタンスあり

まずは無料枠内で小規模タスクを動かし、効果を測りながらスケールさせるのが賢い進め方です。

安全に動かすための運用ルール

AIエージェントは便利ですが、誤操作や情報漏えいのリスクもあります。
ウソを減らすコツ：AIが確信度を返す設定にし、低い回答は人が確認。
データを守るコツ：社外に出せない資料は読み取り専用で扱う。
権限をしぼるコツ：会計データなど重要情報へはアクセス権を段階付け。
これらを守るだけで、トラブルの大半は未然に防げます。

AIエージェントを作って動かす４ステップ

AIエージェント導入は「小さく作って、すぐ使い、改善する」のが成功のコツ。
ここではコード不要のツールから本格開発、テスト運用まで４段階で紹介します。

コードなしで試す　かんたん自動化ツール３つ

Make、n8n、Zapierはドラッグ＆ドロップでワークフローを組める初心者向けサービス。
連携したいアプリを選び、トリガー（例：メール受信）とアクション（例：返信）を設定するだけで、簡易AIエージェントを作れます。
これにOpenAIのAPIキーを入れれば、文章生成や要約も一瞬。
社内の単純作業を10分で自動化できるため、効果を実感しやすいステップです。

Make・n8n・ZapierとOpenAIをつなぐ手順

1. OpenAIのサイトでAPIキーを取得
2. ツール側で「HTTPリクエスト」または「OpenAIコネクタ」を追加
3. プロンプト欄に生成したい指示を書き込む
4. 出力をメール、Slack、スプレッドシートなどに送信設定

わずか４手順で、AIが自動返信メールを書き上げ、送信するワークフローが完成します。

本格開発に進む人向けステップアップ講座

ノーコードで手応えを得たら、次は機能呼び出しに挑戦。
API経由で「顧客情報を取得」「レポートを出力」など細かい操作を実装し、自社システムと深く連携できます。
プログラミング経験が浅い人でも、公式サンプルを写経するだけで動くため、学習コストは意外と低めです。

機能呼び出しの書き方と便利な拡張例

JSON形式で「関数名」「引数」を渡すスタイルが一般的。
たとえば sales_report という関数に「月＝5」「部門＝A」などを渡すと、AIエージェントが自動で集計とグラフ化を行い、PDFで保存します。
拡張例として「トリガー付き関数」を利用すれば、売上が目標を超えたときにだけ報告する、といった賢い動きも可能です。

無料公開サンプルが見られるコード集めサイト

GitHubにはAIエージェント関連のリポジトリが1万件を超えています。
検索窓で「AI-agent-demo」と入れると、実際に動くサンプルが多数ヒット。
スター（いいね）が多いプロジェクトを選べば、品質と解説の充実度が高く、学習効率が上がります。

検索×生成を組み合わせた注目サンプル紹介

「research-gpt」は、指定トピックをネット検索し、AIが記事を要約。
そのままブログ下書きまで作るデモです。
数百行のコードをコピーしてAPIキーを入れるだけで動くので、業務レポート作成の自動化にも転用しやすいと人気を集めています。

失敗しないためのチェック項目と自動テスト

AIエージェントは「思わぬ回答」を返すことがあります。
本番運用前にテストシナリオを作り、指定キーワードに対し期待どおりの結果が返るか自動確認しましょう。
これによりリリース後のトラブルを大幅に減らせます。

動作確認を自動化するかんたん仕組み

スプレッドシートに「質問」「期待する答え」を並べ、スクリプトでAIエージェントへ一括送信。
返答が許容範囲に収まっているかをチェックし、NGがあれば赤色セルで警告。
誰でも見やすく、改修サイクルを短縮できます。

AIエージェントの活用例と成功ストーリー集

業界ごとにAIエージェントを導入した実例を見ると、数字だけでは見えにくい“リアルな効果”がイメージしやすくなります。
ここでは金融・製造・カスタマーサポートの３分野を取り上げ、課題・導入方法・得られた成果を順に紹介します。
自社の業種が異なっていても「似た課題をこう解決したのか」という気づきが得られるはずです。

金融・保険 — 詐欺チェックと本人確認をおまかせ

金融機関では不正取引をいかに早く止めるかが生命線です。
AIエージェントは送金ログをリアルタイムに読み取り、不審なパターンを見つけると担当部署へ即時アラートを送ります。
これまで40分かかっていた確認作業が3分に短縮し、誤検知も30％減ったという報告があります。
また、オンライン口座開設時の本人確認も自動化。
本人確認書類の画像とセルフィー写真を突き合わせ、数秒で一致判定を出すため、利用者の離脱率が大幅に下がりました。

鍵情報を安全に扱う具体例

• アクセス権を「読み取り専用」に限定し、操作権は持たせない
• 重要データは暗号化したうえで、一定時間で自動削除
• アラート送信時は個人情報を伏せ字にし、人が開封するときだけ復号

これらの工夫で漏えいリスクを最小限に抑えつつ、AIエージェントの高い検知精度を活かしています。

製造・物流 — 在庫管理から出荷まで丸ごと自動化

製造現場では「余らせない・切らさない」在庫調整が永遠のテーマです。
AIエージェントは販売実績と天気・販促イベントをかけ合わせ、翌週の需要を予測して発注数量を自動算出。
さらに倉庫システムと連携し、入荷からピッキング、配送ラベルの印刷までを一気通貫で処理します。
人が介在するのは例外対応のみとなり、出荷ミスが半減。
年間コストは2,000万円削減できたと試算されています。

注文〜発送を全自動にした事例

工程	従来	AIエージェント導入後	短縮率
需要予測	担当3名で4時間	AIが15分	−94％
発注入力	手作業	自動API送信	−100％
倉庫振り分け	手動ルール	リアルタイム最適化	−80％
配送手配	メール依頼	宅配システムへ自動登録	−100％

工程ごとの短縮率が示すとおり、数字効果は明白です。

お客さま対応 — 24時間チャット＆電話サポート

ECサイトや通信会社では夜間の問い合わせも多く、人手だけでは対応が追いつきません。
AIエージェントにFAQを学習させ、チャットと電話IVRに組み込むことで「待ち時間ゼロの24時間サポート」を実現。
チャット対応の70％、電話対応の45％がAIで完結し、オペレーターは複雑案件に集中できるようになりました。
その結果、CS（顧客満足度）スコアが平均10ポイント上昇したというデータもあります。

有名業務ツールと組み合わせた運用例

• Zendeskと連携し、チケットを自動生成
• Salesforceに問い合わせ概要を要約して自動保存
• UiPathで返品処理を自動フロー化し、倉庫へ指示

複数ツールをまたいでも、AIエージェントが橋渡し役となりスムーズに回ります。

AIエージェント導入の費用と続けるコツ

コストを正しく見積もり、効果測定を続けることが、AIエージェントを“お守り投資”で終わらせない秘訣です。
ここでは費用の内訳と節約ポイント、効果を測る指標をまとめます。

主なサービスと会社を比較してみよう

AIエージェントは「クラウドサービス」「自社開発」「無料ソフト活用」の３パターンが代表的です。
クラウドは初期費ゼロで始めやすく、アップデートも自動。
自社開発はカスタマイズ自由度が高く、長期的にはライセンス料が抑えられます。
無料ソフトは実証実験向きで、初学者が動きを理解する入口に最適です。

クラウドサービス／自社開発／無料ソフトの長所と短所

方式	長所	短所
クラウド	初期費用ほぼゼロ。24h監視付き	月額が継続。カスタム性に制限
自社開発	自由度MAX。社外にデータを出さず安全	サーバー代と保守の手間
無料ソフト	お試しに最適。学習コストが低い	商用サポートがなく自己責任

毎月のコストを抑えるポイント

料金の大部分は「処理した文字数」と「高性能チップの利用時間」で決まります。
まずは応答精度を落とさずにトークン（文字）数を減らすプロンプト最適化が効果的です。
また、高性能チップを常時オンにせず、バッチ作業に切り替えることで月額を3割以上削減できた例もあります。

文字数課金と高性能チップ代を節約するテク

• 定型文や進捗コメントは短縮語を使う
• 作業が集中する夜間のみ高性能チップをオン
• 複数部署で同一AIを共用し、リソースを圧縮

小さな積み重ねが年間数百万円の差につながります。

成果を測る指標づくり

導入後は「どれだけ仕事がラクになったか」を数字で示すことが大切。
反応速度、完了タスク数、エラー率などを週次で追い、改善サイクルを回しましょう。

目標達成率と動作成功率を見える化

ダッシュボードに「ゴール達成率」「ツール実行成功率」「所要時間」を並べると、AIエージェントの働きぶりが一目で分かります。
達成率80％以上をキープできれば、追加投資の判断もしやすくなります。

AIエージェント導入前に知るリスクと対策

便利さの裏にはリスクもあります。
ここでは法規制・技術的課題・費用回収という３つの視点で注意点を整理します。

個人情報と法律への向き合い方

AIエージェントが扱うデータに顧客情報が含まれる場合、法律違反は大きな損失につながります。
「取得目的を明示」「最小限だけ保存」「利用後は削除」の３原則を守ることで、大半のトラブルは防げます。

EUや国内ガイドラインを守るチェックリスト

1. 機密情報の暗号化
2. 処理ログを30日保存
3. ユーザーが自分のデータを削除できる仕組み
4. 外部委託先の契約に守秘義務を明記

チェック項目を月次レビューに組み込むと、抜け漏れを防げます。

技術的ハードルと人手不足をどうカバーする？

専門エンジニアが社内にいない場合は、クラウドのマネージドサービスを活用し、保守を外部に任せる方法があります。
小規模運用から始め、徐々に社内に担当者を育てる“段階導入”が現実的です。

チップの共同利用や複数クラウド活用のヒント

• 使用頻度が低い時間帯はチップを別プロジェクトと共用
• 障害に備え、バックアップとして第二クラウドを契約
• バッチ処理は単価が安い深夜帯に回す

こうした工夫でシステム停止リスクとコストを同時に抑えられます。

投資回収を見極めるかんたん計算

費用対効果は、「削減できた工数 × 時給」で概算できます。
例えば月200時間の人手作業がAIエージェントで50時間に短縮、時給2,000円とすると毎月30万円浮く計算。
開発費100万円なら約4か月で回収できる見込みです。

クラウドサービス／自社開発／無料ソフトの回収時期目安

方式	初期費	月額	回収目安
クラウド	0〜10万円	3〜10万円	1〜3か月
自社開発	50〜300万円	5万円弱	6〜12か月
無料ソフト	0円	0円	即

AIエージェントのこれからと学び方ガイド

AIエージェントは進化のスピードが速く、最新動向を追い続けることが重要です。

画像や音声までこなす次世代エージェントがやってくる

文字だけでなく、画像の読み取り・動画の要約・リアルタイム翻訳までこなすマルチモーダルAIが登場し始めています。
営業現場でスマホをかざすと製品名と在庫を読み上げる、といった使い方も夢ではありません。

GPT-4o など最新発表まとめ

• GPT-4o：画像を見て状況説明→音声で提案まで実施
• GoogleのAstra：動画内容を理解し、要点をテキスト化
• Metaの新モデル：音声と文字の同時入力で多言語対応

これらの技術がAIエージェントに組み込まれることで、業務の幅はさらに広がるでしょう。

今から身につけたいスキルと学習ルート

技術背景を深掘りするよりも、まずは「AIエージェントを使って仕事を短縮する感覚」を体験することが大切です。
オンライン動画を一本見て、小さな自動化を作り、動かしながら覚えるのが最短ルートです。

動画講座・技術ブログ・公式サイトのおすすめ

• Udemy「はじめてのAIエージェント実践」：3時間で基礎を一周
• Qiitaタグ「AIエージェント」：日本語記事が毎週追加
• 各クラウドの公式スタートガイド：最新アップデートを即キャッチ

週30分の学習でも、半年後には社内のAI担当者として頼られる存在になれます。

求人動向とキャリアアップの道筋

AIエージェント関連の求人は2024年比で約2倍に増加。
「AI企画」「自動化エンジニア」「データ運用」の3職種が特に伸びています。
ツールの使い方＋業務知識を兼ね備えた人材は希少価値が高く、転職市場で年収アップにつながりやすい状況です。

役割別スキルセットと平均年収の目安

役割	必須スキル	平均年収
AI企画	業務フロー整理、ROI試算	600〜800万円
自動化エンジニア	API連携、スクリプト作成	700〜900万円
データ運用	アクセス権管理、ログ監査	500〜700万円

AIエージェントの普及とともに上記レンジは上がる傾向にあり、今から学んでおく価値は十分にあります。

AI×DX支援サービスのご案内

「AIを使って業務のデジタル化や自動化を進めたいけれど、どのツールを使えばいいのかわからない」「運用できる人材が社内にいない」というお悩みはありませんか？
freedoor株式会社では、単なるAIツール導入のご提案にとどまらず、企業全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するための総合支援を行っています。システム開発、Webマーケティング、コンサルティングなど、幅広い分野で培ったノウハウを活かし、最先端のAI技術とビジネス課題のベストマッチを実現。自社内のみで完結しづらい部分を外部パートナーとしてサポートし、企業の持続的な成長を強力にバックアップします。

特に、昨今需要が高まっているAIによる動画生成や画像生成、チャットボットをはじめとしたさまざまなAIソリューションにも対応。これまでに培った総合力をもって、貴社が抱える経営課題・現場課題に合わせたオーダーメイドのDX化支援プランをご提案いたします。

AI導入支援

「どのAIツールを選定するべきか」「自社のシステムに合うカスタムモデルを開発できるか」「導入後の運用フローをどう構築するか」など、AI導入時に生じる悩みをトータルでサポートします。試行段階のPoC（概念実証）から本格導入、既存業務とのシステム統合に至るまで、幅広く対応。DX推進の鍵となるAI活用を、スピード感を持って実現します。

WEB/システム開発

自社サイトや既存の業務システムへAI機能を組み込む場合、ユーザー体験設計やセキュリティ面、運用管理など、多岐にわたる専門的知見が必要です。freedoorはシステム開発やアプリケーション構築の実績が豊富なため、「AIを活かせる開発環境」をスムーズに整備。分析基盤の構築やAPI連携、クラウドインフラの最適化など、DX推進に欠かせない技術面を幅広くサポートします。

WEBマーケティング・SNS運用代行

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