AIエージェントを、
真のビジネス価値へ
PoC止まりから脱却せよ!

企業向けAIプロジェクトの95%は失敗しています。自社の高度な専門性を持つAI人材が、
正しいアプローチでAIエージェント構築を支援。

日本企業向けAI PoC|2か月・299万円〜

AIエージェント導入を相談する

当社規定の「お問い合わせにおける個人情報の取扱い」及び「プライバシーポリシー」の内容に同意する

「*」は必須入力項目です。

業界を問わず、多くの企業がAIによる業務変革 の可能性を認識しています。

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しかし、実環境での導入となると、
インパクトやスケーラビリティを阻む現実的な課題
により、導入をためらっている企業も少なくありません。

これらの課題は、貴社にも当てはまるでしょうか。

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セキュリティの安全性

AI導入において、機密データの管理・統制が不十分な
場合、情報漏えいおよび規制違反のリスクが高まること
を多くの企業が懸念しています。

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投資額およびROIの不確実性

AI導入では、システム連携や継続的な運用に多大なコストがかかる一方で、短期間での効果測定が難しく、PoC段階にとどまりスケールできないケースも少なくありません。
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AIを導入しても、業務がつながらない

システムごとにデータが分断されているため、AIが部分的にしか使えず、業務の自動化や効率化が進みません。

AIエージェントの力を

実務に直結するビジネスソリューションへ

AI導入の課題を解決するには、分断された単体AIツールでは不十分です。
データや既存システム、業務プロセスと連携するAIエージェントにより、実効性のある業務改善が可能になります。

HBLABは、エンタープライズ向けAIエージェント導入の実績をもとに、
コスト最適化と業務効率化を両立する、実用性・拡張性の高いAIソリューションを提供します。

HBLABのAIエコシステム全体像

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PoCから始める

本格導入の前に、課題の発見・効果測定・最適なアプローチの明確化を行います。

私たちは、PoCから、全社規模でのAIエージェント展開・長期運用まで、一貫して支援します。

PoCロードマップ

➀ 分析・構想策定
1~1.5週間
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作業範囲

課題発見およびデータ評価、評価基準の設定

主な成果物

業務分析レポート、PoC計画書

➁ PoC開発
約4~5週間
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作業範囲

モデル構築および基本機能の実装
テストデータに基づく評価(自動・
手動の実施)

主な成果物

ソースコード、実行環境
テストデータに基づく評価結果

➂ ユーザー受入テスト
約1週間
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作業範囲

ユーザー評価および改善要件の整理

主な成果物

検証結果レポート

➃ 評価結果と次のご提案
1セッション
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作業範囲

結果レポートの作成および次フェーズに向けた戦略提案

主な成果物

最終PoCレポート
今後の開発ロードマップ

長期的なAIパートナーとして選ばれる理由

+

AIエキスパート

+

AIプロジェクト

+
顧客
%
コスト削減を実現

ワンチーム

型共同開発でAI人材不足を解消

学術アドバイザー

日本の名門大学教授から

私たちは多岐にわたる業界の多くの大手企業から信頼されています

私たちのパートナーおよび受賞歴

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AWSの「セレクト コンサルティングパートナー」認定
Offshore

成功導入事例

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導入期間
  • PoC:1か月
  • 本番導入:3か月

学内問い合わせ対応を自動化・支援するAIエージェント

大学や教育機関では、履修登録、学則・教育規程、奨学金制度などに関する問い合わせを収集することがし、教員や事務員にとって大きな課題・業務負荷となっています。
解決方法
  • 学内の規程文書、各種ガイドライン、FAQをもとに、問い合わせ内容を理解し自動回答
  • 複雑な問い合わせについては、文脈を整理・構造化した上で、担当部署へ適切に
    エスカレーション
  • 学務データと連携し、学生一人ひとりの状況に応じた個別回答を実現
使用技術
  • RAG(教育規程、内部資料、運用ガイドラインを活用)
  • 学生のレベルや個人情報(年齢、学習成果など)に応じてカスタマイズされた対話型
    AIエージェント
  • 学務管理システムおよびナレッジ基盤とのAI連携(クラウド/オンプレミス対応)
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導入期間
  • PoC:1か月
  • フェーズ1導入(店舗グループ/部門単位):2か月

店舗運営プロセスとナレッジを標準化するAIエージェント

多店舗展開する小売企業では、店舗運営プロセスや現場ナレッジが分散し、各店舗の管理者の経験に依存しているケースが多く見られます。

解決方法
  • 文脈に応じて、SOPや店舗運営マニュアルを迅速に検索・要約
  • 新人スタッフの早期立ち上がりを支援し、属人的なOJTへの依存を低減
  • 店舗で頻発する運営上の対応を標準化し、対応品質を均一化
利用技術
  • RAG(SOP、運営マニュアル、社内ドキュメント)
  • 文脈理解型の要約・Q&Aエージェント(売上・業務データの自動参照)
  • 販売・業務管理システムとのAI連携(クラウド/オンプレミス対応)
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導入期間
  • PoC:約1か月
  • フェーズ1導入:3か月

規程・コンプライアンス確認を支援するRAG型AIエージェント

金融機関では、各種規程や社内ポリシーの確認に高い正確性が求められ、専門担当者の業務
時間を大きく消費することが課題となっています。

解決方法
  • 問い合わせ内容の文脈に応じて、規程・社内ポリシーを迅速に検索・要約
  • 関連条文の引用付きで回答し、根拠の明確化と検証性を確保
  • 文書・稟議書発行前の業務レベルでのコンプライアンス確認を支援
利用技術
  • RAG(業務文書、法令、金融規程などの社内ドキュメント)
  • 文書レビューおよびデータ自動参照を行うAIエージェント
  • 金融業務・ナレッジ管理システムとのAI連携(クラウド/オンプレミス対応)
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社内拡大ではなくAI特化子会社「Migurei」を設立し、従来のアウトソーシングを超える
スピードと高度な専門性で、AI戦略からアーキテクチャ、導入までを一気通貫で推進します。

株式会社ミグレイの概要

company

会社名

株式会社エイチビーラボジャパン

manager

代表取締役社長

グエン フィ タン

money

資本金

5,000,000円

founding

設立

2017年11月28日

address

所在地

〒105-0012 東京都港区芝大門二丁目12番9号
HF浜松町ビルディング2階

service

事業内容

AIシステム開発
、AIソリューション、グローバルAI人材採用支援

株式会社ミグレイの概要

会社名 株式会社ミグレイ
設立日 2015年5月13日
資本金 8,000,000円
所在地 〒105-0012 東京都港区芝大門二丁目12番9号
HF浜松町ビルディング2階
事業内容 AIシステム開発
AIソリューション
グローバルAI人材採用支援

AIトランスフォーメーションをHBLABと共に

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