企業名:株式会社スニフアウトカテゴリ名: AIエージェント製品名:AIエージェント開発支援

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AI AGENT DEVELOPMENT

AIエージェント開発支援

「こんなことを自動化したい」という曖昧な要望を、要件定義に落とし込み、実装まで一気通貫で行います。目指すのは、その業務そのものをなくすこと。現場に定着させる体験設計まで含めてご支援します。

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AIエージェントの最適な構築ができない

いざAIエージェントを作ろうとすると、多くの企業が同じ壁に突き当たります。要件の立て方、ツールの選定、現場での定着、そして精度。よくあるつまずきは、次の4つに整理できます。

そもそもどんな要件で
設計すればいいのかわからない

「自動化したい」という思いはあっても、何をどこまで任せ、どんな流れで動かすのか——要件に落とす段階でつまずきます。設計が曖昧なまま作り始めると、後から手戻りが増えます。

最適なツールがわからない

Dify、Agent Skills、スクラッチ開発など選択肢は多く、それぞれ得意・不得意があります。要件に合わない構築方法を選ぶと、拡張性や運用のしやすさで後悔しがちです。

作ったものの使われない

リリース直後は使われても、しばらくすると元のやり方に戻ってしまう——最も多い失敗です。業務の流れの中に「使う場面」が設計されていないと、現場には定着しません。

十分な精度が得られない

試してはみたものの、期待した精度に届かず本番で任せられない。プロンプトやデータ設計、人が確認する範囲まで詰めないと、実用に耐える精度は安定しません。

曖昧な要望を要件定義に落とし込み、実装まで一気通貫で。目指すのは、その業務をなくすことです

「こんなことを自動化したい」という夢物語レベルの要望からで構いません。ディレクターとエンジニアが伴走し、業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込んで要望を要件に落とし込み、業務で毎日動くシステムまで一気通貫で開発します。私たちが目指すのは、その業務そのものをなくすことです。

DREAM
夢物語

「こんなことを自動化したい」という、まだ形のない願い。曖昧なままで構いません。

REQUIREMENTS
要件定義

業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込み、「作るべきもの」を仕様に翻訳します。

WORKING SYSTEM
動くシステム

PoCではなく、業務に組み込まれて毎日動くAIエージェントとしてリリースします。

ディレクター＋エンジニアが伴走
ビジネス翻訳と技術実装、両方のプロがひとつのチームで並走します。

LLMOps として運用まで
リリース後の精度改善・プロンプト管理・モデル更新まで面倒を見ます。。

内製化も、研修も
社内に技術を残したい場合は内製化伴走へ。必要ならインプットの時間（研修）も設けます。

「こんなことを自動化したい」を、要件定義に落とし込み、実装まで一気通貫で。
私たちが目指すのは、その業務そのものをなくすことです。

曖昧な要望のヒアリングから要件定義、実装、そして現場定着まで。作って終わりにせず、日常的に使われ続けるところまで伴走します。

作って終わりにしないための、定着の体験設計

一気通貫でシステムを作り切ったうえで、それを現場に根付かせるために欠かせないのが体験設計です。あくまで主役は要件定義から実装までの開発ですが、日常的に使われ続けるかどうかは、次の3つの設計で決まります。

TRIGGERING
トリガリング設計

人が呼び出さなくても、業務イベントを起点にAIエージェントが自動で動き出す。

メール受信・フォーム送信・日次バッチ・チャットの発言——業務のなかで必ず起きるイベントを起点に設計するから、「使うのを忘れる」が構造的に起こりません。

NO-PROMPT
ノープロンプト戦略

一人ひとりがプロンプトを書くのではなく、裏側に設計されたプロンプトが動く。

そもそも現場がプロンプトを書いている状態では、AIは定着しません。プロンプトはシステムの裏側に閉じ込め、ユーザーはいつもの業務操作をするだけ、にします。

HUMAN IN THE LOOP
Human in the Loop

人が必要な所でチェックし、責任とクオリティを担保する設計。

全自動が正解とは限りません。判断が重い箇所には人の承認ステップを織り込み、「どこまでAIに任せ、どこから人が責任を持つか」を明確にします。

Dify・Agent Skills・スクラッチ開発。
要件に合わせて作り方を選びます

特定のツールを前提にしません。要件・社内の運用体制・将来の拡張性を踏まえて、ローコード構築からフルスクラッチ開発まで、最適な構築方法を選定します。

要件定義から運用・内製化まで、5つのフェーズ

ヒアリングからリリース後の運用まで、すべてのフェーズで「現場で毎日使われるか」を判断基準に進めます。

ヒアリング・要件定義

「こんなことを自動化したい」という曖昧な願いを、業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込んで仕様に翻訳します。

プロトタイプ

最小構成の動くプロトタイプを短期間で構築し、実データ・実業務で「本当に効くか」を早期に確かめます。

体験設計・実装

トリガリング・ノープロンプトを前提に、現場が毎日使える形でAIエージェントを本実装します。

検証（Human in the Loop）

人の承認ステップを組み込みながら精度と運用フローを検証し、AIに任せる範囲を段階的に広げます。

運用（LLMOps）・内製化移行

リリース後の精度改善・プロンプト管理・モデル更新を継続。ご希望に応じて社内チームへの移行まで伴走します。

運用まで任せるか、内製化を目指すか。
支援の形は選べます

「まず成果を出したい」場合も「自分たちで作り続けたい」場合も、組織のフェーズに合わせて最適な関わり方をご提案します。

LLMOps 運用型

開発から運用まで、まるごとお任せいただく形。精度モニタリング・プロンプト改善・モデルアップデートを継続的に実施し、エージェントを「動き続ける資産」に育てます。

社内にAI人材がいない／まず成果を出したいチームに

内製化伴走型

ディレクター＋エンジニアが貴社チームと並走しながら開発を進める形。設計思想・実装ノウハウ・運用スキルを移転し、プロジェクト終了後も社内に技術が残ります。

将来的に自社でAIエージェントを作り続けたい組織に

研修つき

必要に応じて、開発と並行してインプットの時間を設ける形。生成AIの基礎からエージェント設計の考え方まで、現場・マネジメント双方に向けた研修を組み込めます。

導入と同時に組織のAIリテラシーを底上げしたい場合に

利用料金

利用料金: お問合せください

初期費用: お問合せください

無料プラン: お問合せください

無料トライアル: お問合せください

よくある質問

何を作りたいか、まだ曖昧な状態でも相談できますか？

はい、その状態こそ私たちの得意領域です。「こんなことを自動化したい」という夢物語の段階からヒアリングし、業務フロー・データ・責任範囲まで踏み込んで要件定義に翻訳します。むしろ要件が固まりきる前にご相談いただいた方が、体験設計まで含めた最適な形をご提案できます。

将来的には内製化したいのですが、対応できますか？

対応できます。内製化伴走型では、ディレクター＋エンジニアが貴社チームと並走しながら開発を進め、設計思想・実装ノウハウ・運用スキルを移転します。必要に応じて研修（インプットの時間）も組み込めるため、プロジェクト終了後も社内でAIエージェントを作り続けられる体制を残せます。

Dify で作ってほしいのですが、可能ですか？

もちろん可能です。Dify でのローコード構築のほか、Claude の Agent Skills、フルスクラッチ開発まで、特定のツールに縛られず対応しています。要件・社内の運用体制・将来の拡張性を踏まえて、最適な構築方法をご提案します。「Dify で始めて、必要に応じてスクラッチに移行する」といった段階的な進め方も設計できます。

既存の社内システムやSaaSと連携できますか？

できます。むしろ既存システムとの連携こそ、トリガリング設計の要です。メール・チャットツール・CRM・kintone・スプレッドシートなど、業務で実際に使われているツールのイベントを起点にAIエージェントが自動で動く形を設計します。API が無いシステムについても、運用フローを含めた現実的な連携方法をご提案します。