MakeSomethingNew開始提供企業級AI代理構建服務
MakeSomethingNew株式會社宣布推出企業級AI代理構建服務。該服務結合ChatGPT等生成式AI與企業內部系統，提供從PoC到正式上線營運的完整陪跑支援，實現業務流程自動化。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月23日 18:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 09:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月24日 04:34（收集後19小時2分鐘）
MakeSomethingNew株式會社（總部：東京都，代表取締役：杉山英一）宣布，已開始提供企業級AI代理構建服務。
本服務活用ChatGPT及Claude等生成式AI，針對內部數據搜尋、資訊整理、問答回覆、業務系統串接，乃至於例行性業務的輔助與自動化，提供可實際應用於業務中的AI代理之設計、開發與導入支援。
近年來，儘管許多企業正加速應用生成式AI，但實際上往往停留在「在聊天視窗中試用看看」的階段，未能充分整合進第一線的業務中的案例不在少數。特別是在企業導入方面，系統與數據經常分散於各部門，若要落實為現場可用的形式，配合業務流程的設計以及與現有系統的串接就顯得至關重要。
針對這些課題，MakeSomethingNew根據各企業的業務及系統環境，量身設計個別的AI代理，並提供從不只是概念驗證（PoC），而是直到正式上線的端到端（End-to-End）完整支援。我們的目標並非單純導入AI聊天機器人，而是打造在公司內部能被實際使用，並能轉化為具體成果的AI應用。
背景
隨著生成式AI的進化，企業在資訊檢索、文件撰寫、問答回覆、知識共享等業務面貌正發生劇烈變化。此外，近年來，市場對於不僅能回答問題，還能參照多個資訊來源輔助業務，並視需求與內部系統連動的「AI代理（AI Agent）」的關注度日益提高。
然而，在實際的企業導入過程中，卻面臨以下挑戰：
- 內部文件與數據散落各處，難以找到所需資訊。
- 雖然試用了AI，但未能融入實際的業務流程中。
- 無法與CRM、SFA及各類業務系統串接，難以帶來業務改善。
- 僅停留在部門層級的驗證，未能推進至正式營運。
- 適合自家業務的AI應用模式不夠明確。
基於上述背景，對企業而言，重要的課題已不再是「導入AI」本身，而是如何將AI整合進業務中，使其達到現場可用的狀態。
服務概要
MakeSomethingNew的企業級AI代理構建服務，是一項因應企業的業務課題及現有系統環境，提供AI代理設計、開發與導入的服務。
AI代理能夠搜尋內部文件與知識庫來回答問題、依據公司規定整理資訊，並在需要時與各種系統連動以輔助業務。這不僅能讓員工迅速取得所需資訊，也有助於提升例行性業務的效率以及業務品質的標準化。
此外，MakeSomethingNew提供從構想階段的諮詢、需求定義、設計、開發、驗證、導入到營運支援的貫徹始終服務，協助企業根據自身狀況進行切合實際的導入。
展示影片
本服務的特點
1. 構建貼合各企業業務的AI代理
根據產業、部門及業務內容的不同，所需的AI應用形式也有所差異。MakeSomethingNew在考量各企業的業務流程及現有環境後，設計並構建適合各自業務的AI代理，涵蓋資訊搜尋、問答回覆、文件撰寫輔助、數據參照及業務輔助等功能。
2. 與內部系統及數據串接，化為實務可用的形式
即使導入了AI，若未能與內部文件或業務系統連結，在實務上的可用範圍將會受限。本服務支援與檔案、資料庫、企業應用程式及各種SaaS平台連動，協助構建能在現場業務中發揮作用的AI代理。
3. 不止步於PoC，陪跑至正式導入上線
在生成式AI專案中，許多案例往往在驗證階段就停滯不前。本服務不僅限於單次試作，而是著眼於在實際業務中能持續使用的狀態，從需求定義到導入、營運提供一氣呵成的支援。
4. 從構想整理到實作、營運的貫徹支援
針對「不知從何著手」、「難以判斷該從哪個業務開始導入」等初期階段的難題，我們也從構想整理階段開始提供陪跑支援。根據各企業的狀況，從明確導入主題到實際系統實作提供全面協助。
預期的應用場景
本服務預設滿足以下企業需求：
- 希望導入能跨系統搜尋內部知識的AI助手
- 希望根據規章、手冊、FAQ提升內部問答回覆的效率
- 希望在業務、客服、後勤管理等業務中推動AI應用
- 希望建立能跨越多個內部系統取得資訊的機制
- 希望將AI應用從部門層級的實驗，擴大為全公司的業務改善
- 新的IT措施
本服務活用ChatGPT及Claude等生成式AI，針對內部數據搜尋、資訊整理、問答回覆、業務系統串接，乃至於例行性業務的輔助與自動化，提供可實際應用於業務中的AI代理之設計、開發與導入支援。
近年來，儘管許多企業正加速應用生成式AI，但實際上往往停留在「在聊天視窗中試用看看」的階段，未能充分整合進第一線的業務中的案例不在少數。特別是在企業導入方面，系統與數據經常分散於各部門，若要落實為現場可用的形式，配合業務流程的設計以及與現有系統的串接就顯得至關重要。
針對這些課題，MakeSomethingNew根據各企業的業務及系統環境，量身設計個別的AI代理，並提供從不只是概念驗證（PoC），而是直到正式上線的端到端（End-to-End）完整支援。我們的目標並非單純導入AI聊天機器人，而是打造在公司內部能被實際使用，並能轉化為具體成果的AI應用。
背景
隨著生成式AI的進化，企業在資訊檢索、文件撰寫、問答回覆、知識共享等業務面貌正發生劇烈變化。此外，近年來，市場對於不僅能回答問題，還能參照多個資訊來源輔助業務，並視需求與內部系統連動的「AI代理（AI Agent）」的關注度日益提高。
然而，在實際的企業導入過程中，卻面臨以下挑戰：
- 內部文件與數據散落各處，難以找到所需資訊。
- 雖然試用了AI，但未能融入實際的業務流程中。
- 無法與CRM、SFA及各類業務系統串接，難以帶來業務改善。
- 僅停留在部門層級的驗證，未能推進至正式營運。
- 適合自家業務的AI應用模式不夠明確。
基於上述背景，對企業而言，重要的課題已不再是「導入AI」本身，而是如何將AI整合進業務中，使其達到現場可用的狀態。
服務概要
MakeSomethingNew的企業級AI代理構建服務，是一項因應企業的業務課題及現有系統環境，提供AI代理設計、開發與導入的服務。
AI代理能夠搜尋內部文件與知識庫來回答問題、依據公司規定整理資訊，並在需要時與各種系統連動以輔助業務。這不僅能讓員工迅速取得所需資訊，也有助於提升例行性業務的效率以及業務品質的標準化。
此外，MakeSomethingNew提供從構想階段的諮詢、需求定義、設計、開發、驗證、導入到營運支援的貫徹始終服務，協助企業根據自身狀況進行切合實際的導入。
展示影片
本服務的特點
1. 構建貼合各企業業務的AI代理
根據產業、部門及業務內容的不同，所需的AI應用形式也有所差異。MakeSomethingNew在考量各企業的業務流程及現有環境後，設計並構建適合各自業務的AI代理，涵蓋資訊搜尋、問答回覆、文件撰寫輔助、數據參照及業務輔助等功能。
2. 與內部系統及數據串接，化為實務可用的形式
即使導入了AI，若未能與內部文件或業務系統連結，在實務上的可用範圍將會受限。本服務支援與檔案、資料庫、企業應用程式及各種SaaS平台連動，協助構建能在現場業務中發揮作用的AI代理。
3. 不止步於PoC，陪跑至正式導入上線
在生成式AI專案中，許多案例往往在驗證階段就停滯不前。本服務不僅限於單次試作，而是著眼於在實際業務中能持續使用的狀態，從需求定義到導入、營運提供一氣呵成的支援。
4. 從構想整理到實作、營運的貫徹支援
針對「不知從何著手」、「難以判斷該從哪個業務開始導入」等初期階段的難題，我們也從構想整理階段開始提供陪跑支援。根據各企業的狀況，從明確導入主題到實際系統實作提供全面協助。
預期的應用場景
本服務預設滿足以下企業需求：
- 希望導入能跨系統搜尋內部知識的AI助手
- 希望根據規章、手冊、FAQ提升內部問答回覆的效率
- 希望在業務、客服、後勤管理等業務中推動AI應用
- 希望建立能跨越多個內部系統取得資訊的機制
- 希望將AI應用從部門層級的實驗，擴大為全公司的業務改善
- 新的IT措施