生成AI/エージェンティックAI活用サービス

障害が発生すると、SlackやTeamsなどに届いた通知を起点に、 AIagent が関連するログやメトリクス、ソースコード、仕様・設計情報、過去のインシデントを横断して調査します。調査結果から影響範囲を特定し、原因候補と対応方針を整理します。必要に応じてチケットを更新し、調査結果をSlackやTeamsなどへ通知します。これにより、担当者が複数のシステムを行き来して情報を集める負担を軽減し、初期調査とトリアージの迅速化を支援します。

利用者は、システムに関する質問をSlackやTeamsなどから直接行えます。 AIagent は、仕様書、設計情報、ソースコード、リポジトリ、運用データ、過去のチケットなどを横断して調査し、根拠となる情報とともに回答案を提示します。

「この機能を変更すると、どこに影響するのか」「改修にはどの程度の対応が必要か」といった質問に対しても、関連するプログラムや仕様を確認し、影響範囲や見積案を整理します。調査結果を文書として残すことで、属人化しやすい知識をチームで共有し、次回以降の調査にも再利用できます。

既存システムでは、ソース解析と自動ドキュメント生成を軸に、障害時の原因分析・修正支援、設計・改修・テストの自動化を実装。ナレッジを継続的に蓄積・活用し、24時間365日対応のマルチエージェンティックAIで運用効率を高めています。

最も高い実績では、開発工数を約90％削減、プロジェクト期間を約3分の2に短縮。国内大手銀行（D-SIBs）でも採用が進んでいます。

グローバル製造業の事例では従業員9万人以上、20カ国以上に展開し、英語・日本語など8言語で利用され、導入効果として、年間運用コストを最大3割削減し、サポート言語の拡張も容易になりました。電話以外の問い合わせはすべてエージェンティックAIが一次受付し、解決率は90％以上を達成しました。

XLIFTは、様々な業務・規模で利用されているExcelファイルのモダナイゼーションを成功させています。そのメリットは移行先のルート次第で多岐にわたります。業務効率化だけでなく、その先のビジネス成長にもつながる改善提案、プロセス変革につながるケースもあります。

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