AIエージェントと、
システム開発で、
業務の課題を解決。

主な機能

商品リサーチ・分析

商品情報・画像の解析、需要と収益性の分析、リサーチ結果の管理に対応。

商品情報生成・出品管理

タイトル・説明文の生成と、外部ECプラットフォームAPIを介した出品・在庫管理を連携。

顧客対応・商品台帳

問い合わせ対応の自動化と、商品情報・在庫情報・処理状況の管理を統合。

定期実行・履歴管理

バックグラウンド処理を定期実行し、実行履歴とエラーを管理。

設計・実装のポイント

• FastAPIのバックエンドAPIとJinja2のWeb管理画面を連携し、商品情報・処理履歴をSQLiteで管理。
• 複数LLM・APIプロバイダーの差異を共通インターフェースで吸収。環境変数で接続先を切り替える構成。
• 管理画面と自動化処理を連携させ、操作からバックグラウンド実行までの動作を検証。

システム構成

画面・API

Python / FastAPI / Jinja2 / HTML / CSS / JavaScript

データ・連携

SQLite / 外部ECプラットフォームAPI / マルチLLM

実行環境

Linux

主な機能

仕訳・勘定科目の候補提示

領収書、取引履歴、事業内容を踏まえ、勘定科目の候補と判断根拠を提示。

税務情報の検索・照合

RAGで税法・通達等を検索し、取引の事実関係と照合して判断材料を整理。

不足資料の検出・照会

入出金と請求書等を照合し、不足資料の検出、照会文面の生成、後続処理を制御。

ツール連携・処理選択

Tool Callingで外部ツールや業務データを参照し、状況に応じた処理を選択・実行。

設計・実装のポイント

• Python・JavaScriptとPiを用いてエージェントの実行・制御を構成し、Claude APIと外部ツールを連携。
• AIの提示内容を人が確認するHuman-in-the-Loop方式を採用。税務上の最終判断をAIだけで確定しない。
• エージェント制御、外部ツール連携、業務処理、専門家による確認フローを検証。

システム構成

実行・制御

Python / JavaScript / Pi / Tool Calling

AI・データ

Claude API / RAG / SQLite

実行環境

Windows

主な機能

Teams連携・継続収集

Microsoft Graph APIでメッセージを継続収集し、Teams Botでメッセージ送受信と対話を実行。

知識の抽出・参照

ローカルLLMで業務知識や判断経緯を抽出・構造化し、会話履歴とともに保存して対話時に参照。

訂正・更新・履歴管理

記憶の訂正、旧情報の無効化、変更履歴の管理に対応。確認済みのフィードバックを後続の対話に反映。

忘却・削除の管理

論理削除を基本とし、所定条件で物理削除を行うハイブリッド型の忘却機能。

設計・実装のポイント

• Teamsの情報収集、LLMによる知識抽出、SQLiteでの永続化、Botの対話処理を連携。
• 保存するだけでなく、訂正・旧情報の無効化・削除までを扱う情報ライフサイクルを設計。
• 確認済みのフィードバックを記憶に反映し、更新された情報を後続の対話で利用。

システム構成

アプリ・連携

Python / Microsoft Graph API / Microsoft Bot Framework / Teams

AI・データ

Ollama / SQLite

実行環境

Windows

主な機能

文書管理・分類表示

Reactの管理画面で文書を扱い、ローカルLLMによる自動分類・整理の結果を表示。

文書の分割・ベクトル化

文書をチャンクに分割してEmbeddingを生成し、PostgreSQLとpgvectorに保存。

自然文検索・回答生成

入力された質問に対して類似文書を検索し、RAGで検索内容を参照した回答を生成。

設計・実装のポイント

• React・TypeScriptの画面とPython・FastAPIのAPIを分け、文書管理・分類・検索を連携。
• OllamaのローカルLLMとPostgreSQL・pgvectorを組み合わせ、文書検索から回答生成までを構成。
• Windows Server上に実行環境を構築し、画面・API・データベース・LLMの連携を検証。

システム構成

画面・API

React / TypeScript / Python / FastAPI

AI・検索基盤

Ollama / PostgreSQL / pgvector / RAG

実行環境

Windows Server

主な機能

道路ネットワークの自動比較

変更前後のデータを照合し、新設・廃止・形状変更を検出。

接続関係・分断・統合の判定

ノードとリンクの接続関係を踏まえ、リンクの分断・統合を含む変化を検出。

差分の蓄積・世代管理

検出した変化差分を独自DBに登録・蓄積し、道路ネットワークの変更履歴を管理。

設計・実装のポイント

• 図形の形状だけでなく、道路ネットワークの接続構造を考慮した比較方式と差分データ管理方式を設計。
• 運用上の要望に合わせた機能改善と、不具合の調査・修正を継続できる保守・拡張に対応。

システム構成

アプリケーション

C++ / Windowsデスクトップ

データ管理

独自DB / 道路ネットワーク / 世代間差分

実行環境

Windows

主な機能

地図表示・図形編集

ポリゴン・ラインの表示、追加・編集、図形の属性情報表示、レイヤー管理に対応。

位置データの取り込み

CSVに含まれる緯度経度からポイントを生成して地図上に表示。

範囲取得・サーバー共有

SQL・WFS等で必要範囲のデータを取得し、編集結果をサーバーに保存して共有。

設計・実装のポイント

• C++のクライアントと独自DBを組み合わせ、図形・属性情報の管理とサーバーへの保存を連携。
• AWS EC2上にWindows Server・IISを構築。セキュリティグループや通信設定を行い、接続と動作を検証。

システム構成

アプリ・データ

C++ / 独自DB / SQL / WFS

サーバー基盤

AWS EC2 / Windows Server / IIS

クライアント

Windows

主な機能

予算管理・予算執行

予算を管理・執行するための画面と業務処理を実装。

支出に関する業務処理

支出負担行為・支出命令に関する画面設計と処理を実装。

会計データの管理

Oracleを用いて会計データの登録・検索・更新処理を実行。

設計・実装のポイント

• PHP・JavaScriptの画面・業務処理とOracleを組み合わせ、既存の業務要件に沿って機能を設計。
• 設計・ソースコードのレビュー、単体テスト、業務フローに沿った動作検証で品質を確認。

システム構成

画面・業務処理

PHP / JavaScript

データベース

Oracle

サーバー環境

UNIX

主な機能

既存コードの解析・改修

C++のソースコードと仕様を調査し、日本向けWindows環境への移植に必要な処理を改修。

文字コード・フォント対応

日本語表示に対応する文字コード処理を改修し、日本語フォントの表示を調整。

画面レイアウトの調整

日本語テキストに合わせて画面上の配置・表示を調整。

設計・実装のポイント

• 既存C++コードの調査・解析を起点に、移植と日本語化に必要な変更箇所を整理。
• 文字コード、フォント、画面レイアウトをそれぞれ調整し、日本語表示に対応。

システム構成

実装言語

C++

対象環境

Windows