AI Support Agent（AIサポートエージェント）
「AI Support Agent」は、自社環境と安全につながる、企業専用の AI サポートエージェントです。社内 PC・サーバーで動作する Agent CLI と AWS 上の管理基盤を組み合わせ、GitLab・社内ドキュメント・Backlog といった既存の社内ネットワーク／VPN 環境のリソースに、管理された接続範囲からセキュアにアクセスできます。掲げるのは「問い合わせを受けてから調べるサポートから、問題が起きる前に守るサポートへ」という発想の転換です。
こんな課題を解決します
- 詳しい担当者に質問が集中してしまう
- 同じ内容の問い合わせに何度も個別対応している
- 対応が漏れてしまうことがある
- ナレッジが特定の人に属人化している
- 障害対応の担当者に機密情報が集中しやすい
- 障害の予兆に気づけず、発生してから対応することになる
AI Support Agent は、私たち自身の社内 IT サポート業務で実際に直面していたこうした課題を解決するために開発しました。社内の GitLab・ドキュメント・Backlog といった既存の情報資産を横断的に、しかも安全に参照できる仕組みとして生まれたプロダクトです。
AI Support Agent とは
「THE NEXT ERA OF SUPPORT」を掲げ、IT サポートチームを対象に、回答窓口から問題解決の司令塔への転換を支援します。社内ネットワーク・VPN 環境のリポジトリやドキュメントへセキュアにアクセスしながら、Slack 上で根拠のある回答をリアルタイムに提供。クラウド、サーバー、ソースコード、課題情報をAIが横断的に参照し、異なるベンダーのシステムが混在する環境にも対応します。
4つの領域・10の機能
AI との会話だけで終わらせず、問い合わせの受付、技術調査、作業実行、継続検証までを一つの運用として設計できるよう、機能は4つの領域に整理されています。
領域1：対話・受付
- AIチャット：会話から利用者の意図を理解し、文書・ソースコード・クラウド状況・課題情報を横断的に検索したうえで、回答と次のアクションを提示
- Slack連携：Slackのメンションやメッセージを起点に動作し、AI回答・承認・タスク実行・完了通知をチームに配信
- 電話フロー＆エディタ：シフト管理、発信・受電の制御、応答有無の判定、エスカレーション設定を視覚的に設計
領域2：調査・実行
- タスク：調査・集計・確認・修正などの業務を定義し、再利用可能な運用手順に変換
- エージェントコンソール：ブラウザ操作・コマンド・ログ・進捗を一画面で監視し、必要に応じて人間が判断・介入可能
領域3：自動化・連携
- スケジュール実行：タスクやE2Eテストを日次・週次で自動実行し、開発確認から本番運用まで品質を統一
- Webhook：外部サービスからAIエージェントを起動し、処理結果を呼び出し元や指定先へ返却
領域4：品質・運用
- アラームワークフロー＆エディタ：監視イベントを起点にAI調査・Slack通知・電話・復旧確認を自動で統合実行
- E2Eテスト：エディタでステップと期待結果を組み立て、ブラウザ実行・スクリーンショット・結果確認まで自動化
- プロジェクトダッシュボード＆ウィジェット：複数プロジェクトのアラート・タスク・テスト・稼働状況を一覧で可視化
4段階の解決フロー
問い合わせから解決までを、以下の4段階で一貫してサポートします。
- 1. 問い合わせの理解・分類：会話から意図を把握し、対応すべき内容を分類
- 2. 稼働状況確認：クラウド・サーバーの状態を横断的に確認
- 3. 根拠照合：ソースコードやドキュメント、課題情報と突き合わせて根拠を確認
- 4. 解決支援：回答の提示から、修正作業、修正後の確認までを支援
セキュリティ設計
ゼロトラスト環境に対応した設計により、以下を実現します。
- 接続元と参照範囲の制御
- プロジェクト単位での権限分離
- 操作の監査ログ記録
機密情報を外部に広げない設計で、VPN・社内ネットワーク環境にそのまま対応。新しいツールを導入する必要はなく、普段使っている Slack で完結します。Agent CLI は社内 PC・サーバー・Docker 環境で稼働し、プロジェクトごとにドキュメントを分離できるため、マルチプロジェクトでの利用も可能です。
プロアクティブサポート
定期タスク・監視アラート・E2Eテストを組み合わせることで、不具合の予兆を継続的に確認します。異常検知からAIによる調査・対応・再テストまでを自動化し、障害が起きてから対応する体制から、起きる前に守る体制への転換を支援します。
複雑になりがちな運用ルールは、次の3つのエディタで可視化して設計できます。
- 電話フローエディタ：シフト対応と受電フローの設計
- アラートワークフローエディタ：アラーム起点の通知・調査接続の設計
- E2Eエディタ：画面操作と期待結果の定義
AI・ツール統合戦略
Claude Code、Anthropic API、Codex など複数の AI 実行方式に対応し、Claude Code と Codex は相互フォールバックする構成により、単一の AI への依存を回避しています。また、課題管理として Backlog・Plane と連携し、問い合わせと課題情報を統一的に管理できます。
開発の背景
きっかけは、私たち自身の社内 IT サポート業務における課題でした。詳しい担当者に質問が集中してしまう、同じ内容の問い合わせに何度も個別対応する、対応が漏れてしまう――といった状況が続いており、ナレッジが特定の人に属人化してしまう課題を抱えていました。この課題を解決するために開発したのが AI Support Agent です。
MBC CQRS Serverless との技術的なつながり
AI Support Agent の AWS 上の管理基盤は、私たちが開発・提供している OSS フレームワーク「MBC CQRS サーバーレス フレームワーク」を用いて構築しています。CQRS・イベントソーシングのパターンに基づくサーバーレス構成のノウハウを、自社プロダクトの管理基盤にもそのまま活用しました。フレームワークの開発を通じて培った知見を、実際の自社サービスの運用に還元する取り組みの一つです。
導入プロセス
導入の相談から運用開始まで伴走する方針で、一つのプロジェクト、一つの問い合わせ窓口、または一つの定期タスクから段階的に始めることができます。
- 1. 現状確認：対象業務、利用者、システム構成を共有
- 2. 導入範囲設計：参照情報、権限、初期ワークフローを決定
- 3. 接続・検証：開発または検証環境で動作確認
- 4. 運用開始：段階的に業務範囲を拡大
対象部門と期待される効果
対象：IT サポート部門
- サポート調査時間の短縮
- 機密情報への不必要なアクセスの削減
- 障害検知から対応までのリードタイム短縮
- 24時間自動運用の実現
- 詳しい担当者への質問集中の緩和、重複対応の削減、対応漏れの防止
よくある質問（FAQ）
既存環境への影響はありますか？
現在のクラウド、リポジトリ、Slack、課題管理を確認し、利用可能な接続方法から構成します。
機密情報は保護されますか？
参照範囲と実行権限をプロジェクト単位で設計し、必要な回答と結果だけを共有する構成を検討できます。
段階的な導入は可能ですか？
一つのプロジェクト、一つの問い合わせ窓口、または一つの定期タスクから開始できます。
導入前に確認してもらうことはできますか？
対象業務の聞き取り後、関連する機能と利用イメージをご案内します。
詳細・お問い合わせ
AI Support Agent のより詳しい機能紹介やお問い合わせは、公式サイトをご覧ください。