課題
すべてのベンダーが AI でビジネスを変革すると言います。具体的にどう、いくらかかる、何が失敗するかを語れるベンダーはほとんどいません。あなたは別の AI 戦略デッキではなく、本番で AI エージェントをデプロイした経験があり、実際に何が機能するかを語れる実践者が必要です。
私たちのアプローチ
私たちはテクノロジー非依存のコンサルタントで、たまたま複数の AI プラットフォームに深い専門性を持っています。自社が構築したツールや販売認定を持つツールではなく、あなた固有のワークフローに適したツールを推奨します。
プラットフォーム評価
主要な AI エージェントプラットフォームを評価しデプロイします:
| プラットフォーム | 適している用途 | 考慮事項 |
|---|---|---|
| Copilot Studio | Teams 統合ワークフロー、ローコードチーム | Microsoft ライセンス必須、カスタマイズ制限 |
| OpenClaw | マルチチャネル自動化、セルフホスト制御 | オープンソース、インフラ管理が必要 |
| Azure AI Agent Service | Azure ネイティブワークロード、管理インフラ | 従量課金、Azure 依存 |
| カスタムエージェント | 固有のワークフロー、最大制御 | 開発コスト最高、柔軟性最大 |
デプロイするもの
ワークフロー自動化 — メール仕分け、ドキュメント処理、承認ルーティング、レポート生成。チームの時間を消費し、人間の判断を要しない日常業務です。
IT 運用 — コンプライアンス監視、インシデント対応トリアージ、構成ドリフト検出、パッチコンプライアンスレポートの自動化。環境を見守る AI エージェントにより、チームはプロジェクトに集中できます。
開発者生産性 — ガバナンス制御を備えた AI コーディングエージェント、自動コードレビュー、ドキュメント生成、テストスキャフォールド。品質や監査性を犠牲にせず、より高速な開発。
意思決定支援 — データ統合、競合監視、ポリシー分析、リサーチ自動化。人間が意思決定できるようにブリーフィングを準備する AI。
ガバナンス優先
私たちが設計するすべての AI デプロイには次が含まれます:
- 監査トレール — すべてのエージェントアクションを人間のアクティビティとは別に記録
- ヒューマンインザループ — 機密操作 (メール送信、データ変更、外部 API 呼び出し) の承認ワークフロー
- コスト制御 — トークン予算、モデル選択ポリシー、支出アラート
- データ居住性 — データの行き先とアクセス可能なモデルを制御
- アクセス制御 — Entra ID 統合、Conditional Access、ロールベース権限
Big Hat Group を選ぶ理由
私たちは AI について助言するだけでなく、自社運用で AI エージェントを稼働しています。社内ツールは OpenClaw、Claude Code、BHGBrain (自社のベクトルメモリシステム)、カスタム MCP 統合を毎日利用しています。何が機能し、何が壊れ、何が想定よりコストが高かったかを学び — その実践者経験を毎エンゲージメントに持ち込みます。
正直な推奨。 Copilot Studio があなたの課題を解決するなら、他のプラットフォームに専門性を持っていてもそう伝えます。正しい答えは最もコンサルティング時間を生むものではなく、チームに機能するものです。
Microsoft スタックの専門性。 AI は単独では存在しません。Entra ID、Intune、Azure、Graph API、Microsoft 365 エコシステムを深く理解しているため、AI デプロイは浮島としてではなく適切に統合されます。
本番の経験。 規制環境で実際のワークロードを処理する AI エージェントをデプロイしてきました。デモとデプロイの違いを知っています。