従来型SaaSの本番AIシフト・AIエージェント化を支援する改善循環モデルを提供開始

～エージェント型RAGを起点に本番運用を実現し、利用データを活かした改善循環でサービス成長を支援～

AIソリューション事業を展開する株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）と株式会社ヘッドウォータースコンサルティング（本社：東京都新宿区、代表取締役：加藤健司、以下「ヘッドウォータースコンサルティング」）は、複数案件で蓄積したAI実装・改善アセットを活用し、従来型SaaSの本番AIシフト・AIエージェント（※1）化を支援する改善循環モデルの提供を開始しました。

本モデルは、SaaSにおける問い合わせ対応、ナレッジ検索、提案支援などの顧客接点に対し、まずはRAG（Retrieval-Augmented Generation）（※2）を中心としたAI機能を本番品質で組み込み、早期の市場投入を支援するものです。さらに、利用状況や顧客反応、採算性を踏まえながら改善と拡張を重ね、段階的に高度化をしていく仕組みを提供します。

• 背景

近年、企業のAI活用は社内業務の効率化にとどまらず、顧客が直接利用するSaaSやデジタルサービスそのものの価値向上へと広がっています。特に、問い合わせ対応、商品・サービス提案、ナレッジ検索、業務手続き支援など、従来は人や画面操作に依存していた顧客接点において、AIエージェントやRAGを活用した新しいサービス体験へのニーズが高まっています。

一方で、SaaS運営企業では、既存サービスにAIを組み込み、利用者への回答品質や利便性を高めたい一方で、本番導入に必要な精度改善、データ整備、認証・権限制御、運用体制の整備に課題を抱えるケースが増えています。特に、顧客が利用する本番サービスでは、PoC段階とは異なり、回答精度、安全性、再現性、監視体制まで含めた品質が求められます。

また、中長期的には、AIエージェントの活用により、SaaSは単なる画面提供にとどまらず、検索・応答から業務手続き支援や外部システム連携まで担う「タスク遂行型サービス」へと進化していくことが見込まれています。ただし、AIエージェント活用は強力である一方、実装難易度や運用難易度は段階的に上がるため、まずは本番運用に耐えるRAG・AI基盤を構築したうえで、AIエージェント活用にも拡張しやすい構造を備えることが重要です。

このような背景から、企業には単なるAI機能追加ではなく、SaaSや顧客向けサービスそのものを安全かつ高精度に高度化し、RAGからAIエージェント活用まで段階的に発展させていける改善循環型の支援モデルが求められています。

これらの市場変化に対し、ヘッドウォータースおよびヘッドウォータースコンサルティングでは、まずは顧客が利用する本番サービス向けにRAGを中心としたAI機能を高品質に実装・運用し、その後のAIエージェント活用にもつなげやすい構造を備えた支援を提供することで、企業の顧客体験向上と新たな事業価値創出を支援してまいります。加えて、導入支援にとどまらず、知識移転や伴走支援を通じて、顧客企業が将来的に改善サイクルを内製的に回せる体制づくりも支援してまいります。

• 今回提供する支援の特徴

技術基盤としては、Microsoft Foundry（※3）を活用し、Foundry IQやAI Searchを組み合わせたナレッジ基盤の構築、エージェント型RAGの高速導入、継続的な精度改善（RAGOps）（※4）、AI機能の評価・可観測性設計、ガバナンス・監視運用までを一体で支援します。

① Microsoft Foundryを活用し、AI組み込み基盤を短期間で構築
Azure OpenAI、Azure AI Search、Cosmos DB などを組み合わせ、SaaSや顧客向けデジタルサービスにAIを組み込むための基盤を短期間で構築します。検索、評価、監視、運用を一貫して設計できるため、エンタープライズ要件を踏まえた本番実装をスピーディに立ち上げることが可能です。

② 本番品質を支える継続的なRAGOpsと評価・可観測性
チャンク設計、前処理・後処理、辞書・固有表現最適化、評価データセット整備などを組み合わせ、導入後も精度を継続改善できる仕組みを提供します。さらに、評価・監視・可観測性を含む運用設計により、PoC止まりではなく、利用者にとって実用的な回答品質の維持・向上を支援します。

③ 小さく導入し、運用しながら育て、AIエージェント活用へ拡張
本支援では、まずはRAGを中心としたAI機能をSaaSへ短期間で組み込み、早期の市場投入と本番運用を支援します。
その後は、利用状況や顧客反応、採算性を踏まえながら改善サイクルを回し、機能を段階的に高度化します。さらに、複数回の検索や外部システム連携に対応するAIエージェント活用型RAG（※5）や、自律型エージェントワークフローへと発展させることで、業務手続き支援やシステム横断処理を担う「タスク遂行型サービス」への進化を後押しします。

④ エンタープライズ要件に対応した安全な本番運用
顧客向け本番サービスでは、回答精度だけでなく、安全性や運用性も重要です。本支援は、閉域ネットワーク、Microsoft Entra ID認証、既存業務システム連携、監査ログ、評価・監視体制などに対応し、企業が安心して社外向けサービスへAIを導入できる環境を提供します。また、必要に応じて人による確認を組み込める運用設計にも対応し、本番運用に求められる統制と柔軟性の両立を支援します。

⑤ 将来的な内製化サイクルも見据えた知識移転支援
ヘッドウォータースおよびヘッドウォータースコンサルティングは、導入支援にとどまらず、知識移転や伴走支援を通じて、顧客企業が将来的に改善サイクルを内製で回せる体制づくりも支援します。

• 今後について

ヘッドウォータースおよびヘッドウォータースコンサルティングは、今後、従来型SaaSがUI中心・シート型課金のモデルから、AIやAIエージェントを前提とした価値提供へと進化していく潮流を見据え、SaaSの本番AI対応を起点に、継続的な価値向上を実現する支援を強化してまいります。

具体的には、RAGや生成AIを活用した機能を本番品質で組み込み、早期に市場投入したうえで、利用ログ、検索データ、評価結果を継続的に活用し、回答品質や顧客体験を高めることでサービス価値を向上させるAI・データ活用の改善循環を支援してまいります。さらに、この改善循環の蓄積をAIエージェント活用へと段階的につなげるとともに、成果・利用量連動を見据えたエージェント型課金モデルの設計雛形も整備してまいります。

また、こうしたフライホイール型アーキテクチャ（※6）の持続的な運用を支えるため、評価・監視・ガバナンスに加え、必要に応じて人による確認を組み込む運用設計も含め、企業が自社サービスを継続的に成長させていくための実装・運用・改善を一体で支援してまいります。

以上

• 注釈

※１：AIエージェント

検索、判断、外部システム連携などを行いながら、複数ステップでタスクを遂行するAIの仕組みです。

※2：RAG（Retrieval-Augmented Generation）

外部の文書やデータを検索して、その情報をもとにAIが回答を生成する仕組みです。

※3：Microsoft Foundry

AIアプリケーションやAIエージェントの構築、評価、運用、ガバナンスを統合的に行うためのMicrosoftの基盤です。

※4：RAGOps

RAGの回答品質を継続的に改善するための運用・改善プロセスです。

※5：AIエージェント活用型RAG

複数回の検索や外部システム連携を行いながら回答や処理を進めるRAGの発展形です。

※6：フライホイール型アーキテクチャ

AI機能の利用データをもとに継続的な改善を行い、サービス価値の向上と利用拡大を循環的に促す設計思想です。

• 商標について
  Microsoft、Microsoft Foundryは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。また、記載されている会社名、製品名は、各社の商標または登録商標です。

• 会社情報

会社名：株式会社ヘッドウォータース
所在地：〒163-1304　東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー４階
代表者：代表取締役　篠田 庸介
設　立：2005年11月
URL　：https://www.headwaters.co.jp/

会社名：株式会社ヘッドウォータースコンサルティング
所在地：〒163-1304　東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー４階
代表者：代表取締役　加藤 健司
設　立：2022年2月
URL　：https://www.consulting-headwaters.co.jp/