AI Agent に意思決定 workflow を任せる

既存の業務システムにつなぎ、明確な境界の中で動かし、証拠と人による引き取りを残します。

ARCH は自社の product stack を土台に、LLM Agent を実際の業務フローへ入れます。chat box の demo に留めません。

どんな業務フローを AI Agent に任せられるか

業務フローの中で人が継続して意思決定を行い、その結果が実際のシステム動作につながり、しかも過程を見える形にし、制御し、人へ戻せる必要があるなら、その業務フローは AI で継続的に改善できます。

01 FIT

人が継続して意思決定している

単なる機械操作ではなく、人が判断し、選び、確認し、先へ進めています。

ARCH はその意思決定を AI Agent に移し、クリック作業だけの自動化で終わらせません。

02 FIT

その意思決定が実際の動作を進める

結果がシステムに書き込まれ、次の処理を動かし、外部への出力にも影響します。

だから対象は chat task ではなく、CMS、API、tools、UI につながった実際の業務フローです。

03 FIT

AI の意思決定が見えて、制御できて、戻せる

AI がなぜそう判断したかを見えなくてはならず、例外時には人へ戻せる必要があります。

それがあって初めて、AI Agent は黒箱自動化ではなく実運用のシステムになります。

ARCH が AI Agent を業務フローへ入れる方法

システムを作り直すのではなく、既存システムに接続し、業務フローに合わせて専用化し、人による監督と引き取りを残します。

TRACK-01

既存の業務フローへ接続する

AI Agent を、すでに動いている業務の流れへ接続します。

01

現行システムに接続する

CMS、API、internal tool、操作 UI に直接つなぎ、chat box 前提で作り直させません。
02

業務フローごとに専用化する

実際の流れに合わせて能力・ルール・境界を組み、汎用 Agent をそのまま配りません。
03

運用後も人が制御できる

人は結果を見て、証拠を確かめ、必要なら引き取り、ルールを更新できます。
TRACK-02

進化し続ける

ARCH の solution は、一時的な寄せ集めではなく、進化し続ける自社 product system の上にあります。

RUNTIME

Mister Morph

堅牢な AI Agent コア
MESSAGING

Aqua

Agent・システム・人を安定してつなぎます。
MODEL ACCESS

UniAI

model を切り替え、先端の model に追随できます。
ROUTING

Susanoo

安定した LLM service を提供します。
[ 0,0 ] [ 0, 0 ]
Services Image
[ W,H ]

多くのチームはこうした Solutions から始めます

一度に全部を自動化するより、導入しやすく価値を示しやすい solution から始めるほうが現実的です。

01 SOLUTION

source finding と fact checking

情報源の確認、一次情報の探索、公開情報の照合を繰り返すなら、AI がその判断を担い、結果を content system へ戻せます。

[ 内容検証 ]
02 SOLUTION

structured updates

固定の情報源を見続け、重要な更新を拾い、sheet に書き戻すなら、AI がその更新ループを担えます。

[ 構造化情報の保守 ]
03 SOLUTION

ticket routing

email、form、system message から優先度、担当、次の処理先を判断するなら、AI がその振り分けと routing を担えます。

[ チケット振り分け ] [ 優先度判断 ]
04 SOLUTION

lead qualification

どの lead を次の段階へ進めるか、どの lead に追加情報が必要かを判断するなら、AI がその一次選別を担えます。

[ リード選別 ]
05 SOLUTION

anomaly monitoring と reporting

固定の signal を見続け、異常を見つけ、構造化した report をまとめるなら、AI がその検知、判断、整理を担えます。

[ 異常監視 ] [ 構造化レポート ]
06 SOLUTION

content preparation と publishing

素材を整理し、背景を補い、公開ルールに沿った content を整えるなら、AI がその準備作業を担えます。

[ コンテンツ整理 ] [ 公開準備 ]
07 SOLUTION

compliance pre-review

提出、公開、外部リリースの前に rule、material、risk を確認するなら、AI がその事前審査を担えます。

[ コンプライアンス事前審査 ] [ ルール確認 ]

AI を入れた後も、なお制御を握れる

AI を自由に動かしながらも、明確な境界の中で運用できます。

ARCH の導入では、境界、承認、記録、そして人による引き取りを最初から組み込みます。機密情報は守られ、高リスクな操作には承認を残し、重要な挙動は追跡できます。そうすることで、人間は AI を意思決定フローへ継続的に参加させながらも、リスクと責任、そして最終判断を持ち続けられます。

企業導入を相談する

なぜチームはこの仕事を ARCH に託すのか

ここにあるのは、ARCH と実際に delivery を進めた相手からのコメントです。

REF-01
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高阳
Linkedin
Answer.dev 共同創業者, SegmentFault 最高経営責任者

ARCH は経験と実装力のあるチームです。日本市場への理解も深く、状況に応じた解決策を一緒に形にしてくれます。

REF-02
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Dominic Lee
Linkedin
AdsPower COO

ARCH は最新技術を実務に落とし込むのが速く、企画から実装までを一貫して支えてくれます。

REF-03
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任晶磊
Linkedin
Mericoの創業者 / Apache DevLake / DevChat

Yonglong とは学生時代から長く仕事をしてきました。彼は戦略と実装の両方に強く、安心して任せられる人です。彼のチームとの協業を喜んで勧めます。

REF-04
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Chen Sun
Linkedin
Researcher at The Pennsylvania State University

ARCH はクライアントの状況を素早く理解し、予算や体制に合った形で実装の道筋を示してくれます。技術理解と実行力の両方に信頼があります。

パートナー

実装力だけでなく、業務フローへの理解も評価されています。

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