データベース連携型 AIエージェント基盤
生成AIと業務DBを安全に連携し、検索・分析・自動化を実現する。
生成AIを単体のチャット機能として導入するのではなく、企業内に蓄積された業務データ・既存システム・複数のデータベース・PDF/Excel・帳票などの非定型データとAIを連携させ、実際の業務処理までつなげる基盤を構築しました。
AIが「回答する」だけでなく、企業データを理解し、判断し、処理を実行して業務改善につなげる——そのためのAI業務基盤として、安全性・拡張性を重視して設計・開発しました。
AIが企業データを理解し、業務全体をつなぐ
業務システム・複数のデータベース・PDF/Excel・帳票などの多様なデータソースを統合し、AIエージェントが「データ理解 → データ処理・連携 → タスク自動化 → 拡張・連携」を一気通貫で担う構成としました。検索・分析、レポート自動生成、システムへのデータ更新、通知までを業務価値としてつなげます。
- 多様なデータソースの統合
- データ理解〜処理〜自動化を一気通貫
- セキュリティ・ガバナンスを基盤に内包
自然言語からSQLを生成し、業務データを操作
自然言語の指示をもとに最適なSQLを生成するText to SQLを中核に、複数DB接続・スキーマ理解・検索/分析/加工・レコードの追加/更新/削除までを実現。PDFや帳票などの非定型データも読み取り・構造化してDBへ格納し、次の処理へ渡せるようにしました。
- Text to SQL（自然言語 → SQL 生成）
- 複数DB連携（PostgreSQL・MySQL・Oracle・SQLite 想定）
- スキーマ理解に基づくデータ参照
- 検索・分析・集計・変換・加工
- レコードの追加・更新・削除
- PDF・帳票の読み取り・構造化・DB格納
自然言語で定義し、AIがワークフローを実行
自然言語でのタスク登録をもとに、タスク分解・条件分岐・パイプライン実行・Agent Skills・外部API連携を組み合わせ、実務で使える自動化を設計。月次レポートの自動生成、帳票データの自動登録、条件に応じた通知、ブラウザ操作や外部ツール連携などに対応します。
- 連続実行・条件分岐・パイプライン実行
- Agent Skills による高度な処理
- 外部サービス / API・MCP 連携
- 月次レポート自動生成・帳票自動登録・通知
人の確認を挟み、安全に運用できる基盤へ
AI出力とDBへの書き戻しの前に人が確認するHuman-in-the-loopを挟み、精度100%を前提としない設計としました。企業利用に不可欠なセキュリティと内部統制として、JWT／bcryptによる認証、DB単位でCRUD権限を制御するRBAC、SQL実行制限、監査ログ、レートリミット、MCP/拡張機能の制限を実装しています。
- Human-in-the-loop による書き戻し前の確認
- RBAC（DB単位のCRUD権限制御）
- SQL実行制限・監査ログ・レートリミット
- MCP / Skills 制御による安全な連携
AIが企業データを理解・判断し、処理の実行までを担う「AI業務基盤」として構築。AIを社員個人にばら撒くのではなく、企業全体で安全に管理・運用できる仕組みを重視しました。