成果物 01
カスタムAIエージェント開発
顧客固有のワークフロー、トーン、データプライバシー・ルールに合わせてエージェントを最適化します。単なるチャットボットではなく、業務手順（プレイブック）とシステム環境（スタック）を熟知した「働き手」です。
本サービスの理由 · 成果の区分
滞っていたカスタマーサポートから、変革された業務運営へ。
多くの企業は、長年蓄積された知識、手作業によるチケットのトリアージ、そして過負荷状態のコンタクトセンターといった問題を抱えています。BAPのAIエージェントサービスは、こうした未処理案件を、人間が監督する（人間を置き換えるのではなく）常時稼働の労働力で置き換えます。
est.
reduction in tier-1 workload within 6 months
tuần
to first scoped pilot agent live
coverage in EN · JP · KR · VN
成果に関する数値は、BAPが公表しているサービス概要およびプロジェクト概要に基づいています。各案件は、顧客が定めた基準値を目標としています。
範囲 · BAPの成果物6点
この単一のサービスラインには、6つのBAP成果物が含まれています。
BAPが提示するAIエージェント開発の提供範囲です。各項目は単独での提供が可能であり、それらを組み合わせることでフルスタックな能力が実現されます。
成果物 02
ハイブリッドAIの統合
CRM、ERP、ITSM、ドキュメント管理ツールを連携させ、エージェントが実際のデータに基づいて業務（チケットの作成・更新、発注書や請求書のOCR処理、ナレッジベースの検索、アカウント情報の照会、エスカレーションなど）を行えるようにします。
成果物 03
ツールチェーンおよびインフラに関するコンサルティング
LangChain、LlamaIndex、OpenAI、プライベートLLM、Langflow——BAPは、画一的なデフォルト設定ではなく、ワークロードごとに最適な組み合わせを選定します。
成果物 04
セキュリティとコンプライアンス
オンプレミス環境へのデプロイ、プライベートなLLaMA 3クラスター、暗号化されたエンドポイント、役割ベースのアクセス制御、テナントの分離、および監査証跡。
成果物 05
多言語での配信
英語・日本語・韓国語・ベトナム語対応のデリバリーチームは、BAPのAIエージェント関連資料の内容を熟知しています。規制対象となる案件では、日本語を母国語とするPM（プロジェクトマネージャー）が監督を行います。
成果物 06
信頼を寄せている顧客基盤
BAPの公開資料において、日立、KPMG、楽天が法人顧客として挙げられています。これは、BAPのエージェントが規制対象となる調達審査を通過していることの証左です。
BAPが現在提供しているユースケース
実証済みのBAPエージェントを活用した4つのエンタープライズ・ワークフロー
カスタマーサポート担当者
24時間年中無休のチャットおよびチケット解決フローを提供します。ナレッジベースから回答を抽出し、ITSMでのチケット作成や更新を行うほか、状況を完全に引き継いだ状態で担当者へエスカレーションします。サービス品質を損なうことなく、Tier 1（一次対応）の未処理チケットを削減します。
成果目標：Tier-1ワークロードを30～50%削減
研究助手
企業内の文書から情報を抽出し、要約してレポートを生成します。BAPは、ERPデータ、契約書、規制当局への提出書類、臨床関連文献を対象としたリサーチエージェントをリリースしています。
エンゲージメントモデル・成果報酬型
契約管理担当者
多言語の法務文書を対象とした条項の比較、リスクの検出、および義務事項の抽出を行います。顧客の文書管理システム（DMS）と連携し、承認済みのプレイブック（標準的な契約指針）からの逸脱を検知・警告します。
コンプライアンス・ISO 27001・オンプレミス・オプション
医療トリアージ・エージェント
症状の事前スクリーニングを行い、患者の状況を要約した上で、適切な医療従事者へと症例を振り分けます。BAPはこれを、「ヘルスケア＆AI：高齢者ケア」における特定のシナリオとして公開しています。
導入 · ヘルスケアテナント
提供プロセス · 5つのフェーズ
キックオフから本番稼働までの5つのフェーズ。
各フェーズでは、レビュー可能な成果物が作成されます。パイロット版は四半期単位ではなく、数週間でリリースされます。
段階 1
発見
1～2週間
ユースケースの選定、データインベントリの作成、成功指標の合意、リスクおよびガードレールの定義。
段階 2
建築
1週間
モデル選定、オーケストレーション設計、RAGスキーマ、統合エンドポイント、セキュリティポリシー。
段階 3
パイロット製造
2〜3週間
最初のエージェントを本番システムに接続。評価スイートを「ゴールドセット」のQAデータに対して実行。パイロットユーザーのオンボーディングを実施。
段階 4
生産開始
2〜4週間
パイロット運用を推進し、監視体制を整備し、ガードレールを適用してSLAを設定する。引き継ぎ用ドキュメントも準備済み。
段階 5
実行と改善
進行中
サブスクリプション型AMS — 評価のドリフト、プロンプトの更新、再学習、エージェントの廃止、キャパシティの調整。
技術スタック
日々の開発スタックで使用している言語、フレームワーク、クラウド、ツール。
モデル · OpenAI · Azure OpenAI · クロード · LLaMA 3
オーケストレーション · LangChain · LlamaIndex · Langflow
RAGストア · Postgres+pgvector · Pinecone · Elastic
統合 · REST · GraphQL · gRPC · SAP/CRM
デプロイ · AWS · Azure · GCP · オンプレミスK8s
可観測性 · LangSmith · Arize Phoenix · カスタム評価
よくある質問
購入者から実際に寄せられるご質問
1. BAPは最初の代理店をどれくらいの速さで出荷できますか？+
スコープを設定したパイロットエージェントは、通常、開始から4～6週間以内に稼働を開始します。ディスカバリー（1～2週間）では、データソース、成功指標、およびガードレールを定義します。オーケストレーションとRAGは3週目までに接続され、パイロットユーザーは4～6週目までに動作するエージェントを確認できるようになります。
2. 私たちのデータはどこに保存されていますか？+
データの保管場所（データレジデンシー）の要件に応じて、ホスト型、プライベートクラウド、またはオンプレミスでのLLaMA 3導入を選択できます。規制対象となる日本の顧客に対しては、BAPは通常、顧客のAzureテナントまたはオンプレミスのKubernetesクラスター上に展開を行います。この際、生データが第三者に送信されることは一切ありません。
3. 実際にはどのモデルを使っていますか？+
OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、およびプライベートなLLaMA 3のデプロイメントに対応しています。BAPは、コスト、精度、レイテンシ、そして顧客のデータ取り扱いポリシーに基づいてモデルを選定します。つまり、あらゆるケースに当てはまる画一的なデフォルト設定は存在しません。
4. この業務の料金はどのように設定されていますか？+
可能な限り、成果に応じた価格設定を採用しています。事前に精度や（問い合わせの）自己解決率などの目標を合意した上で、開発工数（人月）に基づく契約ではなく、利用量に応じたサブスクリプション（シート単位、解決済みチケット単位、あるいはクエリ単位など）としてエージェントを提供します。
5. 精度が目標を下回った場合はどうなりますか？+
本番環境の可観測性スタックは、数ヶ月ではなく数日でドリフトを検知します。BAPのAMSサブスクリプションには、SLAの一環として、迅速なアップデート、再学習、およびエージェントの廃止が含まれています。
6. そのエージェントはどの言語に対応していますか？+
BAPのAIエージェントに関する資料では、英語・日本語・韓国語・ベトナム語対応のデリバリーチーム体制が明確に示されています。エージェント自体は、基盤となるモデルが対応するあらゆる言語で設定可能です。これまでに、日本、英語圏、韓国、ベトナムの顧客向けに導入・稼働させた実績があります。