danect+ Knowledge Agent

製造業・小売業の業務停滞を
AIエージェントで解消！

異常対応、帳票確認、接客支援、発注判断…
分散したデータをつなぎ、
全社の生産性向上と業務変革を加速！

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よくあるお悩み

業務の現場では、情報の分散や属人化、判断の遅れが、
対応品質や処理スピードを下げる要因になりがちです。
さらに、AI活用を検討し始めると、適用テーマの選定や導入後の定着といった、
新たな課題も生まれます。

  • 業務の現場で起きている課題

    • 業務知識や対応ノウハウが、一部の担当者に偏っている
    • 必要な情報が、部門やシステムごとに分散している
    • 問い合わせや異常対応のたび、対策までに時間がかかる
    • データはあるが、次の判断やアクションに結びつかない

  • AI活用を進める上での課題

    • チャットボット止まりではなく、業務実行まで踏み込みたい
    • どの業務に適用すれば効果が出るのか判断できない
    • 導入後の改善や内製化まで見据えて進めたい

こうした課題は、
AIエージェントの活用で
解決できます。

danect+ Knowledge Agent とは

NI+Cが展開するデータ利活用ブランド「danect+（デネクト）」のサービスです。
Knowledge Agentは、業務課題をダイレクトに解決するAIエージェントの導入を支援します。

分散したデータを横断して調査し、必要な回答や判断材料を整理し、
業務に沿った次のアクションまで支援する仕組みです。
情報を見つけるだけでなく、業務を前に進めるための支援まで担えることが特長です。

  • 必要な情報を横断して
    探索する

    社内文書、マニュアル、帳票、FAQ、実績データなどを横断し、必要な情報を業務で使いやすい形に整理

    • 複数の情報源から必要な情報を探せる
    • 人の記憶や経験に頼る情報探索を抑制
    • 初動対応や問い合わせ対応を効率化

  • 回答だけでなく、
    判断材料まで示す

    質問への回答だけでなく、対応候補や確認ポイントも整理し、次の行動につながる形で提示

    • 問い合わせ対応の判断を支援できる
    • 異常時の確認事項を整理できる
    • 管理者の判断に必要な材料を提示

  • 定型業務の支援から、
    実行支援まで広げられる

    情報収集、整理、作成、確認、連携といった定型業務から、将来的にはタスク代行や自律実行への拡張も可能

    • 定型業務の負荷を減らせる
    • タスク代行や自律実行へ拡張できる
    • 業務全体の効率化につなげられる
danect

danect+（デネクト）とは？

企業のデータ活用を検討段階から、システムの構築、トレーニング、導入後の活用まで一貫してサポートする、NI+C の支援ブランドです。

ブランド名は「Data（データ）」と「Connect（コネクト）」を組み合わせた造語で、データと顧客の想いをNI+Cが繋げることを意味します。

こうした業務で活用できます

Knowledge Agent は、以下の要素を持つ業務で、特に効果を発揮します。
「情報が分散しやすい」「判断に時間がかかりやすい」「属人化しやすい」

製造業

  • 異常対応支援

    設備やラインで異常が発生した際、過去対応レポート、マニュアル、ダッシュボードなどに分散した情報を整理し、初動対応やエスカレーション判断を支援します。

    • 異常発生時の原因探索を迅速化
    • 対応候補やエスカレーション判断を支援
    • 現場と管理層で同じ情報を共有しやすくする

  • 帳票確認・購買
    判断支援

    請求書、発注書、納品書などの関連帳票や購買実績を整理し、確認業務や判断業務を支援します。

    • 請求書、発注書、納品書確認の効率化
    • 確認漏れや支払ミスの防止
    • 購買実績を踏まえた判断支援

  • KPI・実績データを使った
    意思決定支援

    各工場の KPI や元データが分散している状態から、状況把握や理由確認、次アクションの検討に必要な材料を整理します。

    • 状況把握の迅速化
    • 判断品質の平準化
    • 生産データ、設備データ品質、データの有効活用

製造業のお客様の声

  • 「ベテランが頭の中でやっている『このエラーなら、まずここを疑う』といった思考プロセスを再現することで、今後は、新人でも初動判断が迷わずできるようになる点に期待しています」

  • 「判断基準を言語化する過程で、業務の属人化やルールの未整備に気づけました。業務をエージェント単位に切り分けることで、ボトルネックの可視化にもつながると感じています」

  • 「『役割を絞った小さなエージェントの組み合わせ』という考え方は、精度の検証がしやすく、修正も早い。成功したエージェントを他業務へ横展開しやすい点も魅力です」

小売業

  • 接客支援・従業員向け
    問い合わせ対応

    商品情報だけでなく、地域情報や外部情報も組み合わせながら、接客時に必要な情報をすばやく取得できる状態を支援します。

    • 接客時の回答品質の平準化
    • 従業員教育コストの軽減
    • 新店舗立ち上げ時の支援

  • 繁忙イベント時の
    判断支援

    イベント時には、情報収集、発注、準備、当日対応まで通常と異なる判断が集中します。必要な情報や対応事項を整理し、店長が「選ぶ・決める」ことに集中できる状態を支援します。

    • 繁忙時の判断スピード向上
    • 準備や当日対応の質向上
    • 現場判断のばらつき抑制

  • 商品・地域・外部情報を
    活用した案内支援

    商品情報だけでなく、顧客情報や地域情報や外部情報を用途ごとに組み合わせ、パーソナライズされたより的確な案内や提案を支援します。

    • パーソナライズされた商品案内の精度向上
    • 地域情報を踏まえた提案支援
    • 従業員の情報探索負荷の軽減

小売業のお客様の声

  • 「イベント時や天候による発注調整を、ベテランの経験や勘だけに頼らず、将来的に『推奨発注数とその根拠』をもとに判断できるようになる点に期待しています」

  • 「店長が確認作業や手入力ではなく、『選ぶ・決める』という本来の役割に集中できる状態になることや、AI OCR を活用した確認ミス防止や工数削減に魅力を感じています」

NI+C の導入～定着支援

Knowledge Agent は、いきなり大規模導入ではなく、
課題整理から始め、具体化、検証、導入、定着、展開へと段階的に進めます。

NI+C は、業務整理や構想整理に加え、業界・業務知見をもとに、
各段階で必要な支援を提供します。

特に製造業向け・小売業向けには、それぞれの業務課題に即した
Knowledge Agent アセットをもとに、
テーマの具体化と検証を進めやすいことが特長です。

  • STEP1

    課題を整理し、適用テーマを決める

    まずは現状課題を整理、どの業務にAIエージェントを適用すべきかを見極め。NI+C が構想整理・業務整理を通じて、適用候補テーマの洗い出しと優先順位付けを支援します。

    • 現状課題の整理
    • 適用候補テーマの洗い出し
    • 優先順位の明確化

  • STEP2

    ワークショップで、活用イメージを具体化する

    ワークショップで課題の深掘り、活用アイデアの整理、実現イメージの具体化を推進。NI+C が「課題解決ワークショップ」の実施を通じて、業務課題とAI活用の接点を明確にします。

    • 課題の深掘り
    • 活用アイデアの整理
    • 実現イメージの具体化

  • STEP3

    効果が見込めるテーマを選ぶ

    複数のアイデアや適用領域の中から、効果が見込め、実現しやすいテーマを選定。NI+C が実現性と効果の両面から、優先して着手すべきテーマの選定を支援します。

    • 効果の見込みを整理
    • 実現性を確認
    • 先行テーマを決定

  • STEP4

    MVP*で、小さく検証する

    最小限の構成で技術検証やPoCを行い、業務適用の有効性や改善点を確認。NI+C が環境初期構築やエージェント構築支援を通じて、短期間での検証を支援します。

    • 小さく始める
    • 有効性の確認
    • 改善ポイントの抽出

  • STEP5

    本格導入し、定着まで支援する

    実運用を見据えて導入を進めるとともに、利用状況確認や改善提案を通じて定着を支援。NI+C が初期定着支援、利用状況確認、挙動分析、改善提案など、使われ続ける状態づくりを支援します。

    • 本番利用への移行
    • 利用状況の確認
    • 改善の継続

  • STEP6

    内製化や横展開へつなげる

    必要に応じて、他業務への展開や内製開発の体制づくりまで支援します。
    NI+C が開発者向けBootCampや内製開発QA支援を通じて、横展開と内製化を支援します。

    • 他部門への展開
    • 内製体制の整備
    • 活用範囲の拡大
  • ＊MVP（Minimum Viable Product）：価値を提供できる最小限のプロダクト

Technical FoundationIBM® watsonx Orchestrate
AIエージェントの構築・連携・運用を支えるプラットフォーム

IBM watsonx Orchestrate は、AIエージェントやAIアシスタントを構築・デプロイ・管理し、既存のアプリケーション、
システム、データ、ワークフローと連携しながら業務を自動化するためのプラットフォームです。
Knowledge Agent において、分散した情報を横断し、業務に組み込めるAIエージェント活用を支える基盤の一つです。

【主な特長・強み】

  • AIエージェントを
    構築・展開しやすい

    ノーコードで素早く立ち上げられる一方、開発キットを使った拡張にも対応しており、用途や体制に応じた構築を進めやすいことが特長です。

  • 既存システムや業務フローと連携しやすい

    アプリケーション、システム、データ、ワークフローとつなぎながら活用でき、分散した業務や情報を横断して扱うAIエージェント基盤として機能します。

  • 拡張しやすく、
    統制しやすい

    事前構築済みのエージェントやツールを活用して段階的に適用範囲を広げられる一方、中央集約型のガバナンス、ガードレール、可観測性のもとで運用しやすいことも強みです。

導入前のよくあるご質問（FAQ）

導入検討時によくあるご質問にお答えします。

Q1まだ自社のどの業務に向いているか分かっていません。相談できますか。
A1構想整理や課題解決ワークショップを通じて、業務課題の整理から適用テーマの具体化まで支援します。何に使うかが決まっていない段階でも相談可能です。
Q2いきなり大規模導入ではなく、小さく検証することはできますか。
A2優先テーマを選定したうえで、MVPや技術検証から始めることができます。小さく始めて効果や課題を確認しながら、段階的に本格導入へ進められます。
Q3チャットボットとの違いは何ですか。
A3Knowledge Agent は回答にとどまらず、業務に必要な調査、整理、提案、実行支援まで広げられる点が違いです。検索やQ&Aの効率化だけでなく、判断材料の提示や定型業務支援まで、業務の流れの中で活用しやすい仕組みです。
Q4導入後の改善や運用も支援してもらえますか。
A4初期定着支援、利用状況確認、挙動分析、改善提案まで幅広くご支援します。導入して終わりではなく、使われ続ける状態づくりまで伴走します。
Q5将来的に内製化も視野に入れられますか。
A5開発者向けBootCampや内製開発QA支援が用意されており、将来的な内製開発や横展開を見据えた進め方にも対応できます。

貴社も AI エージェント活用への次の一歩を
踏み出しませんか？

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