01
AI顧問・AIエージェント戦略
Atlas SupportのAI顧問サービスは、毎月1つのAI活用テーマを調査・設計・軽量検証し、PoC計画や投資判断に使える成果物として整理します。Lite、Core、Agent Strategy Plusの3プランを提供。
- AI顧問
- 月次テーマ検証
- Lite・Core・Plus
- PoC計画
- KPI・ROI設計
- 経営判断支援
AIエージェントで、
すべてを再構築する
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Atlas Supportは、実際の業務プロセスを支えるAIエージェントとワークフロー自動化を、プライバシー、セキュリティ、データ統制を前提に設計・構築します。
Our Services
Atlas Supportは、AIエージェントの戦略、研修、開発、運用、リアルタイム通訳、信頼基盤を、実際の業務とデータ制約に合わせて設計・提供します。
02
AI Training & Adoption
経営層、管理職、現場チームが、日常業務でAIを理解し、安全に使えるようにする実務型の研修・定着支援です。
- 経営向けワークショップ
- チーム定着支援
- AIリテラシー
- プロンプト・業務研修
- 社内プレイブック
- 導入支援
03
AIエージェント開発・運用
業務に合わせたAIエージェントを、PoCから本番運用まで設計・開発します。社内ナレッジ検索、RAG、API連携、SaaS連携、ワークフロー自動化、人間レビュー、ログ・評価設計まで含めて、実務で使える形に落とし込みます。
- 社内ナレッジ検索
- RAG構築
- API・SaaS連携
- ワークフロー自動化
- 人間レビュー
- ログ・評価設計
04
AI Managed Solutions
AIエージェント、独自ツール、人による品質確認を組み合わせ、業務成果を運用サービスとして提供します。すべてを内製する前に成果を得たい企業向けです。
- AI BPO
- 調査・レポート
- 営業支援
- 顧客対応運用
- リアルタイム通訳
- AI運用支援
05
AI Trust Infrastructure
AIエージェントを安全に運用するためのデータ、セキュリティ、ガバナンス、決済・権限基盤を整えます。信頼性、統制、説明責任を重視します。
- AIデータ基盤
- ナレッジ基盤
- セキュリティ・ガバナンス
- アクセス制御
- 監査ログ
- エージェント決済基盤
06
Atlas Interpret β
日本語、英語、中国語、ドイツ語、韓国語、フランス語、ポルトガル語、スペイン語、ロシア語、イタリア語に対応した、1対1ビデオ会議向けリアルタイム通訳システムのβ版です。
- 10言語リアルタイム通訳
- 1対1ビデオ会議
- 音声と字幕
- ルームコード共有
- 言語設定
- 録画・文字起こし保存なし
Every operation has its own complexity. We build AI agents that understand it, adapt to it, and improve it.
Concentrate on your primary objective which is expanding your business, and leave it to me to ensure that your business is efficiently portrayed in the digital realm and distinguishes itself from the rivals.
InsightsUse Cases
毎週繰り返される業務を起点に、AIエージェントが何を読み、何を下書きし、何を確認し、どこで人に戻すかを決めます。
01Workflow
責任者と確認点がある繰り返し業務を1つ選びます。
02Agent role
AIが読んでよい情報、作ってよい下書き、確認すべき項目を決めます。
03Proof
時間、品質、リスク、利用状況を測ってから拡大を判断します。
サポート業務
問い合わせ対応コパイロット
社内ルール、過去回答、エスカレーション基準をつなぎ、よくある問い合わせを人が確認できる回答ワークフローに変えます。
- AIの役割
- 承認済み情報を検索し、回答案と根拠を示し、確信度が低いケースを送信前に止めます。
- 見るべき変化
- 確認時間の短縮、回答のばらつき低減、エスカレーション判断の明確化。
- 最初の検証
- 直近30件の問い合わせで、根拠提示、修正量、引き継ぎ理由を確認します。
営業業務
営業ナレッジ検索
提案書、CRMメモ、サービス情報、過去商談の文脈を、営業準備とフォローに使える安全な検索ワークフローにします。
- AIの役割
- 顧客履歴を探し、次アクションを要約し、商談準備メモや提案骨子を作ります。
- 見るべき変化
- 準備時間の短縮、引き継ぎ品質の向上、提案内容の一貫性。
- 最初の検証
- 進行中の10社で試し、準備時間とマネージャーのレビューコメントを比較します。
運用業務
バックオフィス自動化
レポート作成、書類準備、社内依頼などを、手作業の引き継ぎからAIが補助する管理しやすい手順へ移します。
- AIの役割
- 依頼を分類し、必要項目を確認し、下書きを作り、例外を担当者へ回します。
- 見るべき変化
- 入力漏れの減少、確認連絡の削減、繰り返し業務の記録化。
- 最初の検証
- 1つの依頼種別から始め、手戻り率、処理時間、例外理由を測ります。
Research
Recent News
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Atlas Interpret β、リアルタイム通訳の対応言語を10言語に拡充
1対1向けビデオ会議システムが、日本語、英語、中国語、ドイツ語、韓国語、フランス語、ポルトガル語、スペイン語、ロシア語、イタリア語に対応しました。
業務チーム向けワークフロー自動化プレイブック
繰り返し発生する業務を見つけ、ユースケースを検証し、構想から運用へ移すための整理手法です。
データ主権を重視したAI導入支援の方向性
プライバシー、セキュリティ、事業上重要なナレッジ業務の現実を前提にした支援です。
Atlas Support、実務AI研究の対象領域を拡張
コパイロット、AIエージェント、データワークフロー、安全な自動化に関する実務的な研究ストリームです。
Insights
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AIエージェント開発会社の選び方
AIエージェント開発会社を選ぶときは、モデルやデモの見栄えだけでなく、業務フロー、データ範囲、人間レビュー、ログ、評価指標まで設計できるかを見る必要があります。
RAG導入前チェックリスト。社内ナレッジ検索AIを作る前に見ること
RAGは、情報源、権限、引用、鮮度、評価を整理して初めて社内ナレッジ検索として使いやすくなります。ベクトルDBを入れる前に確認すべき点を整理します。
問い合わせ対応AIはどこまで自動化できるか
問い合わせ対応AIは、分類、ナレッジ検索、回答案作成、要約、振り分けに使えます。ただし最初から最終送信まで任せるのではなく、人間レビューとの境界を設計することが重要です。
BtoB AIサービスサイトのAEOチェックリスト
AEOは、AI回答に理解されやすい形で、サービス、ユースケース、根拠、問い合わせ導線を整える実務SEOです。BtoB AIサービスサイトで確認すべき点を整理します。
データレイクハウスとは何か
データレイクハウスは、データレイクの柔軟な保存領域と、データウェアハウスに求められるテーブル管理、ガバナンス、分析しやすさを組み合わせたデータ基盤の考え方です。
オントロジーとは何か。Palantirが語る業務AIの考え方
Palantirの文脈で語られるOntologyは、単なる用語集やデータモデルではありません。業務上の対象、関係、操作、権限、ロジック、データをつなぎ、人とAIエージェントが同じ業務表現の上で動くための運用レイヤーです。
ChatGPT Adsとは何か：AI検索・会話広告時代のマーケティング設計
ChatGPT Adsは、ユーザーが選択肢を探し、比較し、意思決定する会話型AIの中に広告が入る新しい広告面です。この記事では、OpenAIが発表している内容、検索広告・SNS広告との違い、日本企業が準備すべきマーケティングエンジニアリング上の論点を整理します。
World IDとは何か：AI時代の「人間であることの証明」と信頼設計
World IDは、オンラインサービス上でユーザーが人間であること、また一意の参加者であることを確認するための仕組みです。AIによって偽アカウント、ボット、エージェントによる操作が増える時代に、企業はどの場面で「人間であることの証明」が必要になるのかを見極める必要があります。
AIエージェントは業務プロセスをどう変えるか：LLM時代の実務設計
LLMの進化によって、AIエージェントは単なるチャットではなく、業務プロセスに入るAIシステムとして現実味を帯びています。ただし、企業で使うには、データ、ツール、権限、人間レビュー、ログ、評価指標まで設計する必要があります。
マーケティングエンジニアとは何か？
マーケティングエンジニアとは、Webサイト、SEO、GA4、GTM、CRM、MA、広告計測、AI活用をつなぎ、流入と問い合わせ導線を改善する実装人材です。シリコンバレーのグロース思想をもとに、国内企業向けに役割を整理します。
AIエージェントとは？仕組み・チャットボットとの違い・企業導入の考え方
AIエージェントは、ユーザーの目的に対して、情報を集め、判断し、ツールを使いながらタスクを進めるAIシステムです。チャットボットやRAGとの違い、企業導入時の注意点を解説します。
FDEとは何か。AIをPoCで終わらせない実装人材について
FDEは、顧客の現場に入り、業務課題を理解し、設計し、必要に応じて実装まで担うエンジニアです。AI導入がPoCで止まりやすい時代に、なぜFDE的な支援が重要になるのかを解説します。
x402とは何か：AIエージェントが「自分で支払う」時代のHTTP決済プロトコル
x402は、HTTP 402 Payment Requiredを使ってAPIやデジタルコンテンツにプログラムから支払いを行う決済プロトコルです。本記事では、x402の仕組み、API課金への影響、AIエージェントとの関係をわかりやすく解説します。
予測市場とは何か：その経済学的意義
予測市場は、将来事象を価格に変換し、金融市場、集合知、リアルタイムな情報メディアの性質を併せ持つ仕組みです。
問い合わせ対応AIを導入する前のチェックリスト
問い合わせ対応AIを導入する前に、業務範囲、ナレッジ、レビュー、品質指標を確認するための実務チェックリストです。
Agentic RAGとは何か：社内ナレッジ検索AIの実務設計
Agentic RAGを、社内文書検索、権限、引用、ツール利用、業務判断に接続するための実務設計として整理します。
Codexとは何か：企業の業務改善でどう使うか
Codexを、コードを書くAIエージェントとしてだけでなく、社内ツール、業務スクリプト、運用改善にどう使えるかを整理します。
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