ヘッドウォータース、Teams会議の判断・経験則をAIエージェント向けの業務資産へ変える「SyncLect Agent Garden」の提供を開始

AIがオントロジー（業務の意味モデル）を自動抽出し、業務担当者が企業固有のAIエージェントへ育てるサイクルへ

AIプラットフォーム事業を手がけ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」）は、Microsoft Teams（以下「Teams」）会議や業務資料に含まれる人の判断、経験則、業務手順、例外対応を取り出し、企業固有のAIエージェントへつなぐ「SyncLect Agent Garden」の提供を開始します。

SyncLect Agent Gardenは、Teams会議や業務資料をもとに、企業固有の業務をAIエージェントに学習させる仕組みです。会議や資料に含まれる判断、経験則、業務手順、例外対応を抽出し、人・業務・データ・ルールの関係を示すオントロジー（業務の意味モデル）の候補として整理します。

AIが業務知識やAIエージェント定義の候補を生成し、業務担当者が必要な内容を選択・補完・検証することで、AIエージェントが利用できる「仕事の型」へ仕立てます。現行のSyncLect Agent Gardenでは、業務知識、業務手順、AIエージェントの名称・説明、システム指示文、会話スターターなどを出力し、Microsoft 365 Copilot Agent BuilderでのAIエージェント作成に利用できます。

■ 背景

・AIエージェントの普及により、多数のAIエージェントを継続的に展開するニーズが拡大
生成AIの活用は、質問への回答や文書作成の支援から、業務手順に沿って判断し、複数の作業を進めるAIエージェントへ広がっています。Microsoftの「2025 Work Trend Index」では、経営層の81％が、今後12～18カ月以内にAIエージェントを自社のAI戦略へ一定以上組み込むと回答しています。

AIエージェントの対象が、問い合わせ対応や情報検索から、営業、審査、品質管理、システム運用などへ広がるにつれ、企業には部門や業務ごとに多数のAIエージェントを作成し、業務変更に合わせて継続的に更新する必要が生じます。

・業務知識の抽出が、AIエージェント展開のボトルネックに
企業固有のAIエージェントを作るには、マニュアルや業務データを登録するだけでは十分ではありません。実際の業務では、開始条件、確認事項、判断基準、例外対応、確認先、完了条件、品質基準などを状況に応じて判断しています。AIエージェントに企業固有の仕事を任せるには、こうした業務知識を「仕事の型」として教える必要があります。

しかし、業務を遂行できることと、その仕事をAIが利用できる形で説明できることは同じではありません。業務担当者は、自らの経験に基づいて適切に判断できても、その判断基準や例外条件を言語化し、オントロジー（業務の意味モデル）やAIエージェントが実行可能なスキルとして体系的に記述できるとは限りません。

従来、必要な業務知識は、業務担当者へのヒアリングをもとに、コンサルタントやFDE、AI人材が一件ずつ整理・構造化してきました。この方法は重要なAIエージェントを個別に開発する場合に有効ですが、多数展開では、専門人材の人数、開発期間、導入・更新コストが展開速度の制約になります。

SyncLect Agent Gardenは、日々のTeams会議や既存資料からAIがオントロジーやスキルの候補を自動抽出し、業務担当者が必要な内容を選択・補完・検証できるようにします。専門家が一から聞き出す方法に加え、業務担当者自身が日常的な整備と更新を担える選択肢を提供し、多数のAIエージェントの継続展開を支援します。

・Teams会議には、AIエージェントへ教えるべき「人の判断」がある
企業固有の判断基準や例外対応は、すべてがマニュアルや業務手順書に記載されているわけではありません。設計レビュー、案件検討、障害対応、品質判定、顧客提案などのTeams会議では、選択肢や過去事例を比較し、リスク、例外条件、確認先、品質基準をすり合わせています。

しかし、会議後に残るのは要約、決定事項、ネクストアクションが中心です。判断に至った条件や例外対応までは、次の仕事で再利用できる業務資産になっていません。ヘッドウォータースは、会議そのものが無駄なのではなく、会議で生まれた判断を次の仕事で利用できる業務資産へ変えられていないことが課題だと考えています。

・議事録をAIに記憶させるだけでは、企業固有の仕事を任せられない

議事録をAIへ登録すれば、「会議で何が話されたか」を検索して回答できます。しかし、会議には正式決定前の意見、却下案、その場限りの例外、個人の経験則も含まれ、必要な判断条件がすべて語られているとは限りません。

SyncLect Agent Gardenは、判断基準、例外対応、業務手順、関係者、利用データ、判断根拠などの候補を抽出し、業務担当者が選択・補完・検証することで、実務で利用できる業務知識へ変換します。議事録が残すのは「何が話されたか」。SyncLect Agent Gardenが育てるのは「どの条件で、どう仕事を進めるか」です。

■ SyncLect Agent Gardenについて

SyncLect Agent Gardenは、Teams会議、業務資料、AIインタビューから、判断基準、業務手順、例外対応、判断根拠、関係者、利用データなどを抽出し、オントロジー（業務の意味モデル）の候補として整理します。業務担当者は、AIが提示した候補を選択・修正し、不足する条件への質問に回答します。さらに、想定する業務質問への回答を確認しながら、業務知識や業務手順を改善します。

会議・資料の解析、AIインタビュー、意味モデルの整理、複数の業務知識の統合、AIエージェント定義の生成、回答検証・改訂までを、一つのプロジェクトで支援します。

SyncLect Agent Gardenは、外部サービスとも連携できるよう、マイクロサービスの考え方に基づいて構成しています。提供当初は、FDEおよび「SyncLect Data Intelligence（SDI）」と組み合わせ、顧客企業のMicrosoft AzureおよびMicrosoft 365環境を中心に導入します。

また、ヘッドウォータースが協働するMicrosoftやDatabricksのデータ・AI基盤とも連携可能にすることで、業務の意味モデルと企業データを結び付け、AIエージェントの精度向上と業務展開を支援します。

■ SyncLect Agent Gardenの3つの特長

・会議・資料から「仕事の型」の候補を発見
Teams会議の録画やトランスクリプト、Word、PDF、PowerPoint、Excel、CSV、Markdownなどを解析し、標準ルール、実際の判断、経験則、例外対応、判断根拠を抽出します。

・AIと業務担当者の協働で意味モデルを整備
AIが判断基準、業務手順、例外条件などの候補と追加質問を提示します。業務担当者は必要な内容を選択・補完し、意味モデルを一から記述することなく、実務に即した形へ整備できます。

・回答を試しながら継続的に改善
業務担当者が想定質問への回答、手順への準拠、情報不足時の確認動作を検証します。新しい会議、資料、業務変更を反映しながら、業務知識とAIエージェントを改善します。

■ SyncLect Agent Gardenが提供する顧客価値

・会議で生まれた判断を業務資産へ変える
判断基準、例外対応、業務手順を、次の仕事やAIエージェントで再利用できる業務知識へ変換します。

・AIエージェントの立ち上げ期間と個別作業を抑える
既存のTeams会議や業務資料を起点に、業務知識を一から聞き出す作業を減らし、抽出、追加質問、定義生成、回答検証を共通化します。

・専門家と業務担当者の役割分担により、大量展開を支える
FDEや専門家が初期設計、高度な例外判断、品質保証を担い、業務担当者が日常的な知識の確認、追加、更新を担います。

・業務知識を継続的に更新・再利用する
一度整理した知識や手順を別部門、類似業務、次のAIエージェントへ再利用し、ナレッジフライホイールの形成を支援します。

■ 業種・業務別への展開

・保険・金融業務
業務規程やFAQ、会議から受付判断、必要書類、例外条件、確認先を整理し、顧客対応や審査の判断を支援します。

・営業業務
会議や営業資料から質問の順序、顧客課題の確認方法、反対意見への対応、提案の組み立てを取り出し、商談準備や提案ノウハウの横展開を支援します。

・製造業の品質管理
品質会議、業務手順書、過去事例から切り分け、原因仮説、品質判断、例外条件、確認基準を整理し、品質トラブルへの初動と判断の再現性を高めます。

■ ヘッドウォータースグループの事業戦略における位置づけ

ヘッドウォータースグループは、FDE、SyncLect Agent Garden、SDI、Microsoft AzureおよびMicrosoft 365を組み合わせ、企業固有のAIエージェント導入を支援します。FDEが対象業務、企業データ、権限、例外、品質要件を設計し、SyncLect Agent Gardenが会議や資料から判断や経験則を発見・構造化します。業務担当者が知識を継続的に更新し、SDIが意味モデルや業務知識を企業全体で蓄積・管理・再利用します。

SyncLect Agent Gardenのマイクロサービス構成を活用し、ヘッドウォータースが協働するMicrosoftやDatabricksをはじめとしたデータ・AI基盤とも連携可能にすることで、企業データと業務担当者しか持っていない判断や経験則を結び付けます。

■ 今後の展望

導入案件を通じて得られた共通機能、業種・業務別の意味モデル、AIエージェントテンプレート、追加質問、検証方法などを、次の案件へ再利用可能なアセットとして蓄積します。

将来的には、業種・業務別のテンプレートや共通機能をアセット・ライセンス型でも提供し、AIエージェント関連事業における非人月売上の拡大を目指します。機能面では、元発言への根拠追跡、版管理・承認、回答品質評価、利用結果の還流、外部のデータ・AI基盤への出力・連携機能を高度化します。

ヘッドウォータースは、企業固有の業務知識を継続的に蓄積・再利用するアセットを提供することで、Human＋Agentで運営される企業の標準アーキテクチャ「Agentic Company OS」の実現を支援します。

以上

■ 商標について

Microsoft、Microsoft Teams、Microsoft 365 Copilot Agent Builder、Microsoft 365、Azure は、米国Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標または商標です。記載されている製品名などの固有名詞は、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/