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エージェンティックWeb

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既存のWebサイトをエージェンティックWebに対応させます

人がクリックして回るサイトに加えて、自然言語で問い合わせ・操作できる経路を足す実装です。全面リニューアルが前提ではありません。

NLWeb / MCP に対応したエージェント設置、ベクトルDB、既存の Schema.org や RSS の再利用まで、必要な範囲で組みます。

NLWebMCPAIエージェントベクトルDBSchema.org

なぜ必要なのか

情報を探しきれずに離脱するユーザーは少なくありません。検索で目的のページが見つからず、ページを行き来しても見つからないと、外部のAIに答えを求めてしまいます。サイトにとっては機会損失です。

01

情報の分断

適切な単語を知っている人しか検索にヒットせず、必要な情報にたどり着けない。

02

迷子・疲弊

ページ遷移を繰り返し、あちこちのリンクを開いても「どこに書いてあるの?」と迷う。

03

離脱(機会損失)

情報が多すぎて見つからず、ユーザーは離脱し、外部AIに答えを求めてしまう。

エージェンティックWebとは

エージェンティックWebとは、AIエージェントが情報取得・判断・実行を自律的に行い、ユーザーの目的を達成するためのWeb基盤です。従来のWebが「人が操作する」ことを前提にしていたのに対し、これからのWebは「AIが実行する」ことを前提に設計されます。

ユーザーは適切な単語を知らないと検索で目的のページを見つけられず、ページを行き来しても見つからなければ離脱します。エージェンティックWebでは、自然言語で目的を伝えるだけで検索や操作ができるため、こうした離脱を減らせます。

その基盤となるのが、Microsoftが提唱する「NLWeb(Natural Language Web)」です。ユーザーが自然言語でWebサイトに質問してすぐに情報を得られる仕組みで、構造化データやAPIを通じて人とAIの両方が利用できます。

導入するとサイトで変わる3つのこと

対話型UXで離脱を防ぐ

「◯◯を探したい」「◯◯を予約したい」と入力するだけで目的のページや操作にたどり着けます。フォームやフィルターを使いこなせないユーザーも迷いにくくなり、リード獲得前の離脱を減らせます。

AIエージェントがサイトを操作

AIが外部からサイトにアクセスし、データやAPIを使って情報取得・予約などの操作を自律的に実行。GPT・Claudeなど複数モデルがアクセスできる共通プロトコル(MCP)を整備します。

ハルシネーションを軽減

構造化された自社情報に基づいて回答を生成するため、一般的な生成AIで起こる誤情報のリスクを下げられます。サイトの情報を更新すれば、その内容がユーザーとAIへの回答に使われます。

導入の流れ

Step 01

現状診断

既存のSchema.org・RSS等のWeb資産を棚卸しし、対話化に必要なデータを整理します。

Step 02

ベクトルDB構築

既存データをベクトル化し、Elasticsearch / Qdrant 等に格納。不足分を補完します。

Step 03

エージェント設置

1行のタグでサイトにAIエージェントを設置。色・初期メッセージ等を調整します。

Step 04

MCP連携

MCPサーバーを構築し、AIが予約・検索などを自律実行できる状態を整えます。

Step 05

効果測定・改善

AIO分析ツールで認知度・回答精度を測定し、結果をもとに改善を続けます。

💡 既存のSchema.org構造化データやRSSフィードをそのまま活用するため、全面リニューアルは不要です。現在のWeb資産を使って、短期間で対話型の検索を導入できます。

当社のサービス

サービス 01

1行のコードでサイトにAIエージェントを設置

サイト内検索をチャット形式で使えるようにします

タグを1行設置するだけで、サイトにAIエージェント(チャット)を導入できます。ユーザーは「◯◯について教えて」とチャット感覚で質問するだけで、AIがサイト内の情報を要約してすぐに回答します。回答には根拠記事へのリンクを表示するので、ユーザーが元の記事を確認できます。前の質問の内容を踏まえた追加質問にも対応します。

  • 1行のタグ設置で導入完了
  • サイト内情報を要約して即時回答
  • 回答の根拠記事へのリンクを表示
  • 文脈を維持した追加質問・深掘り対応
  • チャットの色・アイコン・初期メッセージをGUIでカスタマイズ

サービス 02

ベクトルDB構築・データ設定

既存のWeb資産をそのまま活用

全面リニューアルは不要です。すでに導入済みのSchema.org構造化データやRSSフィードをそのまま活用し、自然言語でベクトル化。Elasticsearch / Qdrant などのベクトルDBに格納し、不足部分のみを補完します。既存サイトのデータを使うため、短期間で対話型の検索を導入できます。

  • 既存のSchema.org・RSSフィードを活用
  • Elasticsearch / Qdrant 等へのベクトル化・格納
  • 不足する構造化データの補完設計
  • 管理画面からのデータ登録・更新・削除
  • 複数ドメイン(コーポレート・採用等)の一元管理

サービス 03

MCP対応・エージェント連携

AIエージェントがサイトを操作できるようにします

MCPサーバーの構築や関数呼び出しの設計を行い、AIエージェントがWebサイトに直接アクセスできる状態を整備します。予約・検索・在庫確認などの操作をAIが自律的に実行できるようになり、GPT・Claudeなど複数のAIモデルから安全にアクセスできる共通プロトコルを提供します。

  • MCPサーバー構築・関数呼び出し設計
  • 予約・検索・在庫確認などの自動操作対応
  • 複数AIモデル(GPT / Claude等)への共通プロトコル提供
  • 安全なアクセス制御・認証設計
  • AIO分析ツールと連携した効果測定・継続改善

サイトの種類別の活用例

コーポレートサイト

会社概要やIR情報についての質問にすぐ回答します。投資家や取引先が必要な情報を探す手間を減らせます。

プロダクト・サービス説明

機能や仕様についての細かな質問にその場で回答します。問い合わせ前の離脱を減らし、CVRの改善につなげます。

ECサイト

商品名や絞り込み条件が分からなくても、自然な文章で商品を探せるようにします。

サポート / FAQ

マニュアルや既存FAQを学習し、24時間365日自動対応。有人サポートのコストを削減します。

社内ナレッジ活用

社内ドキュメントを自分で探さなくても、質問すれば回答が返るようにします。総務・経理への問い合わせ対応を自動化します。

AIO分析ツールとの連携

AIからの認識状況の分析と改善

サイトが生成AIやAI検索にどの程度認識されているかを分析し、競合と比較。分析結果に基づきSchema.orgやRSSフィードなど構造化データを整備・改善し、AIがサイトの内容を正しく読み取れるようにします。定期的にレポートを作成し、改善を続けます。

技術スタック

プロトコル

  • NLWeb
  • MCP
  • Schema.org
  • RSS

ベクトルDB

  • Elasticsearch
  • Qdrant
  • pgvector
  • Pinecone

AI / LLM

  • OpenAI API
  • Claude API
  • Gemini API

フレームワーク

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Vercel AI SDK

インフラ

  • Next.js
  • Vercel
  • Cloudflare Workers

サイトを、ユーザーやAIが自然言語で質問・操作できる形にしたい方へ

  • 1行のコードでサイトにAIエージェントを設置したい
  • 既存のSchema.org・RSSを活かして対話型検索を導入したい
  • MCP対応でAIが予約・検索を自律実行できるようにしたい

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料金の目安

AIコンサルティング 30万円〜(2〜4週間)
AIチャットボット開発 100万円〜(1〜2ヶ月)
AI業務自動化 200万円〜(2〜4ヶ月)

表示価格は税抜きの目安です。範囲・外部連携・リリース後の運用体制で変わります。正式なお見積もりは無料です。

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AI・生成AIについて

AIを導入したいのですが、何から始めればよいですか?

まずは現在の業務課題をお聞かせください。どの業務にAIが活用できるかを分析し、費用対効果の高い導入プランをご提案いたします。初回相談は無料です。

ChatGPTやClaudeを業務で使いたいのですが

社内データを活用したカスタムAIチャットボットの開発や、SlackやTeamsとの連携、業務プロセスへの組み込みなど、様々な形でご支援可能です。セキュリティに配慮した形での導入も対応しております。

社内のデータをAIに学習させることはできますか?

はい、RAG(Retrieval-Augmented Generation)という技術を使用して、社内ドキュメントやFAQをAIが参照できるようにすることが可能です。データは外部に送信せず、セキュアに管理できます。

AIの導入でどのくらいコスト削減できますか?

正直に申し上げると、「何%削減できます」と事前にお約束はできません。業務によって差が大きく、当社として検証できる削減率の実測を持っていないためです。代わりに、導入前に「どの作業が何件あり、1件あたり何分かかっているか」を一緒に数えるところから始めます。そこが測れていれば、小さく試した段階で効果を判断できます(効果が見合わなければ、その業務には入れないという判断も含めてお伝えします)。

AI導入にはどのくらいの費用がかかりますか?

料金ページの目安では、AIコンサルティング(業務分析・PoC支援)が30万円〜、AIチャットボット開発が100万円〜、AI業務自動化が200万円〜です。まずは小さく始めて効果を確認してから段階的に拡大するアプローチをおすすめしています。

社内にAIの知識がなくても導入できますか?

はい、問題ありません。AIの選定から導入、運用トレーニングまで一貫してサポートいたします。専門的な知識がなくても使いこなせるよう、マニュアル整備や社内研修もお任せください。

Contact

エージェンティックWeb化は無料で相談できます

「何から手をつけるべきか」の整理から始められます。 自社でも事業を運営しているので、工数や運用を踏まえた現実的なご提案ができます。相談・見積もりは無料です。

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  1. 01

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    フォームかオンラインで。要件が固まっていなくて構いません。

  2. 02

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    いまの業務と困りごとを伺い、何から手をつけるかを整理します。

  3. 03

    進め方とお見積もり

    範囲・期間・費用の目安をお出しします。ここまで無料です。