// AI Agent Development

業務を変える AIエージェント // Built in Shimane. Deployed to the World.

指示を受け、考え、実行する——人が動かなくても仕事が進む。
Eatransformは、現場を知るエンジニアが設計する
業務特化型AIエージェントを開発・提供します。

eatransform_agent.py
eatransform@agent:~$ python agent.py --mode=auto
Initializing AI Agent v3.2.0...
✓ LLM engine loaded (claude-sonnet)
✓ Tools registered: 12 active
✓ Memory backend: connected
◆ Agent ready. Monitoring workflows...
agent@task:~$ execute --task="問い合わせ自動応答"
Analyzing customer query...
Fetching CRM data (customer_id: 4821)...
Generating personalized response...
✓ Response sent. Time: 1.4s
✓ CRM updated. Ticket closed.
⚡ 847 tasks automated this month
agent@task:~$
80%
工数削減
// 反復タスクの自動化
24/7
稼働時間
// 休まない業務処理
<2s
応答速度
// リアルタイム実行
スケーラビリティ
// 需要に応じて拡張

こんな課題、
抱えていませんか?

ERR_001
📋

繰り返し作業に
時間が消える

データ入力、メール返信、レポート作成——毎日同じ作業を繰り返すだけで、本来やるべき仕事に集中できていない。

ERR_002
🌙

営業時間外の
問い合わせに対応できない

夜間・休日の問い合わせは翌営業日まで放置。機会損失と顧客満足度の低下が続いている。

ERR_003
📊

データ活用が
追いついていない

蓄積されたデータはあるのに、分析する時間も人手もない。経営判断がカン頼みになっている。

ERR_004
🔄

システム間の
連携が手作業

CRM・在庫・会計システムがバラバラで、データ転記・突合作業を毎回人間がやっている。

ERR_005
💸

高額なDXは
中小企業に手が届かない

大手SIerや大規模パッケージは費用が膨大。「うちの規模には無理」とDXをあきらめている。

ERR_006
⚠️

人が辞めると
ノウハウが消える

属人化したナレッジが退職とともに失われ、引き継ぎのたびに業務品質が落ちる。

// System Architecture
INPUT メール / LINE / Slack / フォーム Trigger Layer
AGENT AI推論エンジン (LLM + RAG) Brain Layer
TOOLS DB / API / 外部サービス連携 Action Layer
OUTPUT 自動実行 / 通知 / レポート生成 Result Layer
// Runtime Metrics
ONLINE
STATUS
99.9%
UPTIME
1.2s
AVG LATENCY

AIが、
考えて動く

  • 🧠
    自律的な意思決定
    ルールベースのRPAとは違い、状況を読んで判断。例外処理も自動で対応するインテリジェントなエージェントを構築します。
  • 🔗
    既存システムとの完全統合
    Slack・LINE・Notion・kintoneなど使い慣れたツールを活かしながら、AIエージェントをシームレスに組み込みます。
  • 📚
    御社知識を学習するRAG
    マニュアル・FAQ・過去事例を学習し、「うちの会社のことをわかっている」AIが回答・判断を行います。
  • 📈
    スモールスタートで即効果
    1プロセスから導入可能。費用対効果を確認しながら段階的に拡張するアプローチで、リスクなくDXを実現します。

実際の活用シーン

💬
// customer support

問い合わせ対応
完全自動化エージェント

メール・Webフォーム・LINEからの問い合わせを受け取り、FAQや過去事例を参照して自動返信。複雑なケースは担当者に引き継ぎ、対応ログをCRMに自動記録します。

85%
自動解決率
<30s
初回応答
24/7
対応時間
📊
// data & reporting

定期レポート
自動生成エージェント

売上データ・在庫・KPIを複数システムから収集し、グラフ付きレポートを自動生成。毎週・毎月の報告書作成を完全ゼロに。経営判断に必要な数字を常にリアルタイムで提供します。

20h
月間削減
0件
記入ミス
自動
配信スケジュール
🔄
// workflow automation

受発注・在庫管理
連携エージェント

注文受付→在庫確認→発注→出荷指示→請求書発行までを一気通貫で自動処理。ECサイト・基幹システム・倉庫管理システムを横断的に操作し、手作業を排除します。

70%
処理時間削減
±0
転記ミス
即時
在庫反映
🏢
// internal knowledge

社内ナレッジ検索
AIアシスタント

マニュアル・議事録・社内規定・過去のプロジェクト資料をAIが学習。「あの手順どうだったっけ?」に即答し、新入社員の立ち上がりを加速。ノウハウを組織資産として永続化します。

3倍
情報検索速度
60%
研修コスト削減
保存ナレッジ

導入までのフロー

// Step 01

ヒアリング・課題整理

現在の業務フロー・使用ツール・痛みポイントを詳細にヒアリング。「自動化すべきプロセス」と「費用対効果」を明確に整理し、実現性の高いスコープを設定します。

⏱ 1〜2週間
// Step 02

PoC(概念実証)開発

小規模なプロトタイプを素早く構築し、実際の業務データで動作確認。「本当に使えるか」を早期検証することで、方向性のズレを防ぎ開発リスクを最小化します。

⏱ 2〜4週間
// Step 03

本番開発・システム統合

PoCの結果をもとに本格開発。既存システムとのAPI連携・セキュリティ設計・エラーハンドリングを含む、実運用に耐える堅牢なエージェントを構築します。

⏱ 1〜3ヶ月
// Step 04

リリース・継続改善

本番環境へのデプロイ後もモニタリングを継続。実運用データをもとにプロンプト・ロジックを改善し、精度と自動化率を継続的に高めていきます。

⏱ リリース後〜継続

使用技術スタック

Python
LangChain
LangGraph
Claude API
OpenAI GPT-4
RAG / Vector DB
FastAPI
Node.js
PostgreSQL
Pinecone
Supabase
LINE Messaging API
Slack API
Make
n8n
Docker
AWS / GCP
React
Python
LangChain
LangGraph
Claude API
OpenAI GPT-4
RAG / Vector DB
FastAPI
Node.js
PostgreSQL
Pinecone
Supabase
LINE Messaging API
Slack API
Make
n8n
Docker
AWS / GCP
React
// Ready to automate?

まず、話しましょう

ヒアリングで、御社の業務をどこまで自動化できるか具体的にご提案します。