AI アプリケーション／エージェント開発
業務プロセスに沿ってエージェントを編成します。単一・複数のどちらにも対応し、対話型アシスタント、文書処理、データ分析のアプリケーションを提供します。
- 業務プロセスの編成とノード設定
- 複数エージェントの分担と相互検証
- 業務に合わせた対話設計とペルソナ
香港 · 海外展開を支える AI エンジニアリングとデリバリーAI を業務に実装し、
AI を業務に実装し、
その力を社内に残す
ZENNOVA は、海外展開する企業に向けて、モデル選定やナレッジベース構築から、クラウドまたはオンプレミスへの導入、既存システムとの連携まで、AI 導入を一貫して支援します。自社データと既存システムの上に、導入でき、運用でき、監査できる AI をかたちにします。
- データは指定した地域に配置できます
- GDPR 等のデータ規制に対応
- 回答は出典を辿れ、工程は監査できます
- マイルストーンごとに検収します
導入リファレンス構成 / Deployment TopologyMULTI-REGION READY
01 DATA
業務文書データベースWeb ページ・社内資料業務システム API
02 INTELLIGENCE
モデル選定RAG ナレッジベースエージェント編成品質評価
03 DELIVERY
クラウド／オンプレミスマルチリージョンのデータ所在システム連携監査ログ
04 CHANNEL
Web・H5WeCom・DingTalk・Feishu社内システムへの組み込みサーバーサイド API
100+
導入企業数
12+
対応業界・シナリオ
3
導入形態
0
既定で域外に出るデータ
01 / AI ケイパビリティ
6つのケイパビリティで、使える AI をかたちにする
試作だけで終わらせることも、プラットフォームを売るだけでもありません。データの取り込みから運用まで、6つのケイパビリティは単独でも、組み合わせて一つのプロジェクトとしてもご提供できます。
社内ナレッジベースと RAG
文書・Web・システムに散在する知識を、検索でき引用できる企業の資産に変えます。回答には必ず出典を添えます。
- 多形式の文書と Web ページの取り込み
- 分割・ベクトル化・検索戦略を調整可能
- 回答に出典を付与し、原文へ戻れます
モデルの接続と選定
主要なオープンソース／商用モデルを一元的に接続し、品質・同時実行数・コストから選定をご提案。評価と段階的な切り替えでリスクを抑えます。
- 複数モデルの一元接続とルーティング
- モデル比較評価と効果の検収
- 同時実行・キャッシュ・トークンコストの調整
クラウド／オンプレミス導入
パブリッククラウド、プライベートクラウド、自社データセンター、マルチリージョンに対応。市場ごとのデータ規制に合わせてデータ所在を設計します。
- 指定した地域へのデータ配置
- GDPR 等のデータ規制に対応
- マルチリージョン・高可用性・専有リソース
業務システム連携
API を通じて既存システムや業務プラットフォームと接続し、AI を実際の業務フローに組み込みます。新たなサイロを作りません。
- ERP／CRM／OA など業務システムとの連携
- Feishu・DingTalk・WeCom などへの接続
- サーバーサイド API とマルチチャネル同時配信
AI ガバナンスとコンプライアンス
AI を本番環境に載せ、かつ統制する。権限、配额、監査ログ、コンテンツ安全性、越境データ規制をまとめて設計します。
- ロール別権限と利用配额
- 操作・対話の全量ログと監査
- コンテンツ安全性と越境データの相談
02 / 海外コンプライアンス・プラットフォーム
コンプライアンス要件を、実行できるチェックリストに
海外展開で難しいのは、技術よりも「相手が何を、どれだけ、いつまでに求めるのかが分からない」ことです。頻度の高い2つの場面を、提供可能なプラットフォームにしました。
PLATFORM 01AI + ブロックチェーン
サプライヤー ESG コンプライアンス・プラットフォーム
ESG データの収集・検証・証明
越境サプライチェーンを持つ企業向け。アンケート・メール・帳票に散在するサプライヤー ESG データを AI が自動で収集・整形し、重要データをブロックチェーンで証明します。グリーン対応が Excel の催促作業に依存しなくなります。
- サプライヤー ESG アンケートの自動振り分け、回答品質チェックと不足提示
- 排出量・エネルギー等の指標定義の統一、異常検知と傾向分析
- 重要データのオンチェーン証明。出所が辿れ、改ざんできません
- CSRD・CBAM・EUDR 等に沿った開示ドラフトとレポートの生成
PLATFORM 02AI + 法規ナレッジベース
EU 包装コンプライアンス・プラットフォーム
PPWR 対応度の確認とギャップ分析
EU へ輸出する包装・消費財企業向け。PPWR の条文を実行可能なチェックリストに変えます。包装リストと BOM を起点に、リサイクル性・再生材含有率・減量要件を項目ごとに照合し、ギャップ一覧、技術文書、年次管理台帳を出力します。
- 包装リストと構成部品 BOM の整備。重量・材質・構造を項目ごとに記録
- リサイクル性・再生材含有率・空隙率のギャップ分析と改善提案
- 法規条文と出典の登録。条項単位で追跡・再確認が可能
- DoC 技術文書と市場ごとの EPR 登録資料の整理
本プラットフォームが提供するのはデータ整理とギャップ分析であり、法律上の助言やコンプライアンス上の結論ではありません。正式な結論は、実際の資料に基づき専門機関が確認する必要があります。
03 / デリバリー手法
5つのステップ、すべて検収可能
AI プロジェクトが失敗する最大の理由は技術ではなく、目標と検収基準が不明確なことです。私たちは検収基準を最初のステップに置きます。
STEP 01
シナリオ診断
目標・データ・検収基準を先に定め、やる価値があるか、実現できるかを確認します。
STEP 02
方案と選定
モデル、知識の出所、導入地域、連携の範囲を決め、比較できる方案と概算をご提示します。
STEP 03
試作検証
実データで小規模な PoC を行い、確認できる結果で認識を合わせてから次へ進みます。
STEP 04
開発と導入
マイルストーン単位で納品し、項目ごとに検収します。権限・配额・監査ログも同時に稼働します。
STEP 05
運用と改善
品質モニタリング、ナレッジベースの保守、モデルとコストの継続的な調整で、使うほど良くなります。
04 / 導入形態
3つの導入形態を、データ規制から選ぶ
導入形態は技術の選択ではなく、事業の判断です。まずデータをどこに置くかを明確にしてから、構成の話をします。
Public Cloud
パブリッククラウド SaaS
立ち上げが速く、コストも抑えられます。公開情報のナレッジベースや、外部向けの Q&A・コンテンツに適しています。
データ所在パブリッククラウド
導入期間1〜3週間
初期投資低
適する用途迅速な検証、外部向けサービス
Private Cloud & On-Premise
プライベートクラウド／オンプレミス
自社クラウドまたはデータセンターに配置し、データ所在・アクセス分離・監査の要件を満たします。
データ所在自社クラウド／データセンター
導入期間4〜10週間
初期投資中
適する用途社内データ、基幹システム
Multi-Region & Hybrid
マルチリージョン／ハイブリッド
海外展開向け。市場ごとに導入し、各地にデータを所在させて、それぞれの地域の規制に対応します。
データ所在地域ごとに配置
導入期間6〜14週間
初期投資中〜高
適する用途越境事業、複数市場の運営
05 / 導入企業
これまでにご支援した企業
インテリジェント製造、エネルギー、小売・消費財、専門サービス、越境貿易などのリーディングカンパニーを支援してきました。その多くが海外展開を進めています。
上海電気
BYD
広汽グループ
東風商用車
福田カミンズ
万向グループ
フォックスコン
三一重工
上海動車
中冶賽迪
森松
エマソン
豊原グループ
ペトロチャイナ
国家電力投資
チャイナモバイル
21Vianet
チャイナ・アビエーション・オイル
協鑫電廠
ユニリーバ
ロレアル
コカ・コーラ
バドワイザー
ヘンケル
スワイヤー・プロパティーズ
上海家化
上海煙草
マイクロソフト
サムスン
アウディ
キヤノン
カールツァイス
EY
ノキア・ベル研究所
拡博智能
浦発銀行
平安保険
ロシュ
メルク
バイエル
メドトロニック
上記は当チームが過去に支援した企業の一部であり、順不同です。具体的なプロジェクト範囲は契約に定めるとおりです。
06 / ZENNOVA が選ばれる理由
私たちが評価されることをいとわない4つの基準
デリバリーの確実性
マイルストーン、検収基準、担当者を事前に明記します。進捗は追跡でき、検証できない約束はしません。
データ所在の統制
指定された地域で導入・運用します。越境転送は事前に明示し、無断の持ち出しは行いません。
結論の追跡可能性
AI の回答には出典を付けます。確認でき、監査できます。根拠のない結論は出しません。
長期的な伴走
稼働はゴールではありません。ナレッジベースの保守、品質モニタリング、コスト調整を年間でご提供します。
07 / はじめに
まず1つの AI シナリオを実現し、その後に規模を考える
明確なシナリオと社内データがすでにある場合は、方案検討と PoC に直接進めます。検討段階であれば、シナリオ診断から始めることもできます。