業務システムへの深い知見で、既存の仕組みとAIをつなぐ。
業務システムの開発基盤、大手企業の基幹システム、オープンソースのライブラリやSDKをつくってきたメンバーが揃っています。データの構造や業務ルールを理解し、既存の仕組みとAIをつなぎます。
業務の中核に、AIが働く仕組みを。
エージェンティックな業務を、あなたの組織に。
既存の業務システムと社内外の情報をつなぎ、AIが必要な仕事を見つけ、実行・確認・報告まで進める仕組みをつくります。
エージェンティックAIが自律的におこなう業務とは
エージェンティックな業務とは、AIが業務の目的やルールに沿って、状況の把握から計画、実行、結果の確認までを担う仕事の進め方です。
AIは、依頼や通知を受けるだけでなく、社内外の情報の変化から、必要な仕事を見つけます。既存の業務システムや資料を参照し、不足する情報を担当者に確かめながら、対応を進めます。承認された範囲でシステムの更新や関係者への連絡を行い、その結果を確認して報告します。
人は、業務の目的や任せる範囲を決め、重要な判断や承認、例外への対応を担います。判断が必要な場面ではAIが人に確認し、その判断を受けて作業を再開します。
- 依頼
- 通知
- 定期確認
- 社内外の変化
- 1内容を確認内容確認
- 2計画を立てる計画
- 3承認を依頼承認依頼
- 4実行する実行
- 5結果を確認結果確認
- 6結果を報告報告
どこまでAIに任せ、どこで人が判断するかは業務に合わせて設計します
業務における活用事例
納期の調整、社内情報の食い違いの解消、セキュリティへの対応、営業時間外の問い合わせ。4つの例で、AIが進める仕事と人が判断する場面を紹介します。
受注・在庫の確認
納期・分納の調整と手配
納期の変更や分納の相談を受け、注文・在庫・入荷予定を確認。足りない情報を社内の担当者に確かめ、回答案と手配の準備を揃えます。承認後は変更を反映し、結果を確認して報告します。
手順書・FAQの管理
社内情報の食い違いの検知と修正
会議で決まったことと、手順書や顧客への案内が食い違っていないかを確認。正式な決定や例外を担当者に確かめ、修正案を揃えます。承認された内容に沿って資料を更新し、関係者に共有して、反映を確認します。
システム運用
自社システムに関わるセキュリティリスクの調査と対応
外部のセキュリティ情報を、社内システムの構成と照合。対応の要否と、更新・検証の計画をまとめます。承認された計画に沿って対応し、稼働を確かめ、構成情報を更新して結果を報告します。
顧客サポート
営業時間外の問い合わせへの一次対応
夜間に届いた問い合わせを、受付ルールと過去の対応をもとに確認。回答できる範囲を見極め、判断が必要な件は調査結果ごと翌朝の担当者へ引き継ぎます。
キジトラが実現できる理由
導入から管理・運用まで、一貫して担う。
UXデザイナーからエンジニアまで、全員がAIを使いこなすチームです。現場の仕事の理解から、設計・開発、稼働後の管理・運用まで担います。共通の実行基盤Helmrを活用し、御社固有の業務やルールへの対応に集中します。
事業の成果に向き合い、運用しながら改善する。
ベンチャーの現場で、日々の判断と開発が事業の結果に直結する環境を経験してきました。お客様が目指す成果に合わせて、作業時間や人の負担、対応の抜け漏れ、これまで手が回らなかった仕事の進み具合を確かめ、業務と仕組みを改善します。
まずは、ひとつの業務に導入して変化を実感してください
いまの仕事の流れを伺い、最初に任せる業務と予算を一緒に決めます。範囲を絞って業務に組み込み、実際の変化を確かめながら、任せる仕事を広げていきます。
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業務のヒアリング
困っていること、使っているシステム、必要な情報を整理します。
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AIに任せる範囲を決める
AIと人の役割、予算、どんな変化を確かめるかを決めます。
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現場に導入する
限定した範囲で現場に導入し、仕事の進み方と使い勝手を確かめます。
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効果を確かめ広げる
人の負担や業務の変化を見ながら、改善と対象範囲の拡大を検討します。
自社の業務・事業と顧客の現場で、一つのしくみを磨いています
キジトラは、自社の業務、プロダクトの開発・運営、クライアントへの支援で、AIが働く環境を磨いています。人が加えた修正や判断を、作業手順・承認基準・検証方法として蓄積し、次の仕事に反映しています。
自社の業務・プロダクト開発
自社の業務やプロダクトの開発・運営で日々使い、人に残る手間や判断を見つけて改善します。
AIプラットフォーム構築支援
既存の業務システムや情報源をつなぎ、人とAIが業務を進められる環境をつくります。
AIファクトリー
ネイティブアプリの保守・不具合対応で、調査・修正・検証を進めるAIの仕組みを構築・運用します。
3つの現場で得た改善を
共通のしくみへ還元
AIが働く共通のしくみへ還元
メンバー
業務システムへの深い知見と、UX・開発の経験を持ち寄り、現場の仕事を変える仕組みをつくります。
Taiki Ikeda
CEO
オーストラリアと台湾にて、在学中4年間に渡りUXデザイナーとして活動。2014年から東京に活動拠点を移し、スタートアップを中心に、UI・UXデザインから、プロダクトの改善を継続するためのチームづくりや仕組みの構築まで、デジタルサービスの成長を幅広く支援。業務システムの基盤を提供するQuerierの立ち上げを経て、2026年7月にキジトラでの業務支援をスタート。
Akane Wada
COO
制作会社で3年間、モバイルアプリやWebサービスのUI・UXデザインに従事。顧客が実現したいことや業務の流れをヒアリングし、必要な機能を整理して、サービス構築に伴走してきた。要件整理からUIデザイン、プロトタイプ制作、デザインシステムの整備まで幅広く経験。エンジニアとの仕様調整や実装後の改善提案も担い、顧客の要望を実際に使えるツールに落とし込む。
Masato Chiba
エンジニア
業務システムの開発基盤『Querier』の立ち上げに参画。ベンチャーの事業会社でフルスタック開発に携わり、利用者や事業担当者へのヒアリングから要件の具体化、画面・操作の設計、実装までを担当。入力や確認の順序を整理し、業務の流れを画面とシステムの動きに反映してきた。設計と実装の両方を担った経験を生かし、現場で迷わず使える業務システムづくりに取り組む。
Akatsuki Yoshida
技術パートナー
エンジニアとして企業の開発を支援する中で、管理画面の開発に多くの工数がかかる課題を経験し、2020年にデータベースやAPIと連携するローコード開発基盤『Querier』を開発。現在は、AIエージェントの実行基盤『Helmr』の開発に取り組む。人による承認や処理の中断・再開までを組み込み、AIが実務を進めるための仕組みを基盤から設計・実装している。