「PoC（試作）はうまくいったのに、本番に載せたら使い物にならない」——LLM活用でよく起きる課題です。原因の多くはモデルではなく、その周りの仕組みにあります。エラー処理、ログ、コスト管理、品質チェックといった土台が抜けていると、回答は不安定になり、費用も読めません。HEXデータは、LLMやAIエージェントを「動くデモ」ではなく「運用に耐えるシステム」として設計します。業務に組み込める形で、安定して動き続ける仕組みをつくります。
「メール送信」「社内データ照会」など、AIが外部ツールや業務システムを呼び出して作業を代行します。失敗時の再試行やエラー処理も組み込み、複数ステップの作業でも文脈を保ちます。
申請処理や問い合わせ対応など、複数の判断を伴う業務を段階的に自動化します。途中経過を記録し、失敗時のやり直しにも対応。デモではなく実務で使える信頼性を重視します。
回答のテストを仕組み化し、想定外・不適切な出力を防ぎます。プロンプト変更による品質低下も自動で検知し、安心して使える状態を保ちます。
すべての処理を記録・可視化し、どこで何が起きたかを追跡できます。トークン使用量の把握やキャッシュ活用で、費用を抑えながら安定して運用します。
まず業務内容と制約を伺い、自動化する範囲を整理します。その上で処理の流れを設計し、適切なモデルとツールを選定。小さく作って検証を重ねながら開発します。リリース時点からログと監視を組み込み、公開後も精度の改善・コスト削減・機能追加を継続して支援します。