【PoC脱却】既存システムと直結する「業務特化型AIエージェント」構築支援サービスが開始

「ChatGPTを導入したものの、結局チャット画面で質問するだけで業務効率が上がらない」――多くのDX担当者が直面しているこの壁は、AIが社内システムと分断されていることに起因します。2026年4月23日、MakeSomethingNew株式会社が発表した「企業向けAIエージェント構築サービス」は、この「分断」を解消し、AIを実務の現場へ直接組み込むための新たなソリューションです。本記事では、同サービスの概要と、企業がAI導入で成果を出すために不可欠な「システム連携」の重要性について解説します。

なぜ「チャット」だけでは業務が変わらないのか

汎用AIと実務の間に横たわる「連携の壁」

多くの企業が導入している生成AIは、非常に高い汎用性を持っています。しかし、その多くはブラウザ上のチャットインターフェースで完結しており、社内のCRM（顧客関係管理システム）やSFA（営業支援システム）といった基幹業務システムとは切り離された状態で運用されています。その結果、AIに指示を出すためにデータをコピー＆ペーストしたり、AIの回答を人間が手作業でシステムに入力し直したりする「二度手間」が発生しています。

実務定着を阻む「PoC疲れ」の正体

多くの企業でAI導入が「PoC（概念実証）の段階で止まってしまう」最大の理由は、AIが実務フローの中に組み込まれていないことにあります。検証環境で「賢い回答」が得られたとしても、実際の業務で発生する膨大な社内データや、複雑な権限管理が必要な既存システムと接続できなければ、現場の担当者は「結局、自分でやった方が早い」という結論に至ります。実務でAIを定着させるには、AIがシステムを介して直接データを読み書きできる環境が不可欠です。

MakeSomethingNewが提供する「業務特化型AIエージェント」の全貌

企業ごとの完全個別設計というアプローチ

MakeSomethingNew株式会社が提供を開始したサービスは、汎用的なツールを導入するのではなく、企業の特定の業務フローに合わせてAIエージェントを完全オーダーメイドで設計するものです。ChatGPTやClaudeといった最新のLLM（大規模言語モデル）をベースにしつつ、各企業の社内データベースや既存のSaaSとシステム連携を行うことで、AIが自律的に業務を遂行できる環境を構築します。

構想から運用まで一気通貫の伴走支援

本サービスの特徴は、単なる開発受託にとどまらない点にあります。構想段階での業務棚卸しから始まり、要件定義、開発、PoC、そして本番運用に至るまで、一気通貫で伴走支援を行います。特に、AIが既存システムと安全に情報をやり取りするための設計や、実務でのエラーハンドリングなど、導入後の運用フェーズを見据えた設計に強みを持っています。これにより、現場の担当者が安心してAIを業務の一部として活用できる体制を整えます。

投資対効果（ROI）を最大化するAI導入の進め方

「自動処理」を前提としたシステム連携の重要性

AIエージェントが真価を発揮するのは、人間が介在せずにシステム間で情報が処理される場面です。例えば、CRMに新しいリード情報が入った瞬間にAIが内容を分析し、SFAに適切な商談ステータスを自動入力する、といったフローです。このようなシステム連携を実現することで、単なる「検索の効率化」を超えた、業務プロセスそのものの自動化が可能になります。

外部パートナー選定の判断基準

今後、AI導入を成功させるためには、単にAI技術に詳しいだけでなく、企業の業務プロセスや既存システムの構造を深く理解しているパートナーの存在が不可欠です。MakeSomethingNewのような、実務への定着をゴールに掲げ、システム連携まで踏み込んだ支援を行う企業を選ぶことが、投資対効果を最大化するための重要な判断材料となるでしょう。

まとめ

本ニュースの要点は以下の通りです。

• MakeSomethingNew株式会社が、企業ごとの業務に特化した「AIエージェント構築サービス」の提供を開始。
• 既存のCRMやSFA等のシステムとAIを連携させ、実務の自動化を実現するオーダーメイド設計が特徴。
• 構想から運用定着までを一気通貫でサポートし、PoCで終わらない実用的なAI環境を構築する。

AI導入は「チャットで試す」フェーズから、「システムと連携させて業務を自動化する」フェーズへと移行しています。貴社のDX推進において、既存システムとの連携がボトルネックになっていないか、今一度見直してみてはいかがでしょうか。

出典：PR TIMES