エスカレーション設計で提供する​
REiLIのコアAIエージェント

企業内に構造化されないまま残っている多くのデータの適切な構造化により、複数のミッションをつないだ業務フロー全体を、AIエージェントがend to endで支援、自動化や効率化することが可能になります。

例：受発注業務のケース

従来

受発注担当者が注文書を読み解き、発注計画書や在庫を確認。製品担当者と意思疎通しながら出荷の可否を判断。

AIエージェント導入後

AIが注文書から自動で情報を抽出、必要な確認作業やコミュニケーションを行ったうえで、出荷の可否を判断し、担当者に通告。

企業が蓄積してきた独自のデータを構造化し、さらにウェブサイトなどで公開されているオープンな情報と掛け合わせることで、その企業ならではの知見を反映した、高品質な提案型のデータ活用を実現します。

例：営業提案シナリオ作成業務のケース

従来

購買実績や過去商談時の発言、法規制を含む業界動向、認証取得方針など、各営業担当者の経験値に基づいて社内外のあらゆる媒体から個々のお客様に関する情報を探索・分析し、お客様の真のニーズと解決策についての仮説を立案。

AIエージェント導入後

AIが注文書から自動で情報を抽出、必要な確認作業やコミュニケーションを行ったうえで、出荷の可否を判断し、担当者に通告。

印刷会社が顧客から受注した印刷業務は、印刷部数や印刷媒体、画質、納期など求められる条件はさまざまです。また、保有するアナログやデジタルの印刷機は、性能や稼働コストがそれぞれ異なります。

そこで、多種多様な印刷ジョブを、どの印刷機を用いてどのような順番で処理すべきか考慮し、効率的なスケジュールやワークフローを組むことが重要となりますが、従来は熟練した印刷工が経験に基づき属人的に判断していたため、ナレッジの継承が課題となっていました。

このAIエージェントは高度な数理モデルを用いて、切替時のロスタイムや案件の緊急度などを考慮し、最適なスケジュールやワークフローを提案します。印刷会社の生産プロセスの8割を占める印刷前後のワークフローも含めて効率化するため、効果が非常に高いのが特徴です。

昨今のデジタル印刷機は細かな印刷設定が可能なほか、金・銀をはじめとする特色トナーのバリエーションも豊富であり、高性能化が進んだ反面、熟練工でないとフルに使いこなすことが難しくなっています。

そこで、AIエージェントが画像認識と視覚・認知メカニズムに基づいて、原稿のデザインに合わせた最適な色と質感になるよう、クリエイティブの観点から印刷設定や色の使い方などを提案。さらに、印刷前後の複雑なワークフロー運用についても支援することで、「高度な機能を備えた印刷機」を「誰にでも使いこなせる印刷機」へと進化させます。