2026.07.15
NBS、企業データベースを「企業データオントロジー」へ進化させる 「DataPark」を提供開始～80万社・3,000万件以上の企業データに、部署・人物・活動などの意味と関係性を付与し、AIエージェントでの活用を支援～
FDEは、米国の大手データ解析企業やAIのトップランナーが採用する、技術を顧客の現場でビジネス価値へ転換し、投資対効果（ROI）の最大化にコミットする働き方です。当社は、この思想に「Microsoft Foundry」で培った複合技術の統合力（X-Tech）を加えることで、特定製品に依存しない柔軟なAI導入と顧客による内製化を実現します。
当社はマイクロソフトの上位パートナー認定資格「Microsoft Azure の AI Platform」と「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」のSpecializationを取得しており、第三者機関の監査を経て、その専門性をマイクロソフトから認定されています。
昨今、AIを扱う企業が増えているものの、AIエンジンだけではなく、周辺のデータプラットフォーム、グラフデータベース、AIアプリケーション、RAGの精度向上、Agent Opsなど、テクノロジーの市場トレンドと顧客のIT環境を理解した上で、AIエンジンの周りに付帯するシステムごとソリューションを提供できる会社は少ない状況です。
当社では、Microsoft CopilotやMicrosoft Azureなど、マイクロソフトAIに長けたシステムの伴走支援を行っております。
当社が開発・運用する「エージェンティックワークフロー」において、正答率99％を達成しております。この成果は、AIエージェントによる業務自動化の分野において、実運用に耐えうる信頼性と柔軟性を両立した事例となります。
本取り組みはMicrosoft AI Co-Innovation Lab KOBE（神戸）を利用し、Azure AI SpeechやAzure OpenAI（GPT-4o / GPT-5）などの先端技術を用いて、音声コマンドによるロボット・カメラなどのリアルタイム遠隔操作を実現するリモート制御アプリケーションの試作に取り組んだものです。
今回の取り組みでは、HWS Agent Campを活用し、制御プログラムの自動生成やRemolink仕様に関するQ&A対応の自動化など、AIを用いた技術検証を実施しました。
日本航空株式会社様の客室乗務員が行う引き継ぎレポート作成業務において、生成AIソリューションを活用して効率化を図る実証実験を実施しました。
客室乗務員がタブレット端末上でチャット形式で入力した情報に基づき、引き継ぎレポートを自動で生成し、レポート作成にかかる時間を大幅に削減。
オフライン環境で使えるモデル「Phi」を客室乗務員の業務に特化したモデルへファインチューニングし、量子化技術による処理の軽量化によって、タブレット端末上での動作を最適化しました。
大和証券「AIオペレーター」は、ログイン手続きやNISA関連等の一般的な内容に関するお問い合わせに生成AIが応対するサービスです。 ヘッドウォータースとヘッドウォータースコンサルティングは、開発プロジェクトのプライムベンダーとしてユーザー体験を最大化するためのAIコアエージェントとアプリケーションを開発しました。
デンソーテンにおけるマルチエージェントRAG構築を見据え、その実装イメージの具体化と段階的な技術検証を目的に実施されました。
参加者は、ヘッドウォータースが提供する開発リポジトリ「azure-search-openai-demo」を活用し、チーム単位でシングルエージェントを構築。ローカル環境での検証やデプロイに加え、FAQ連携やチャット履歴の活用にも取り組み、実践的な開発プロセスを経験しました。
生成AIやAIエージェントの活用は、業務の効率化や新たな価値創出手段として注目を集めています。一方で、企業では「どの業務に適用すべきか」「どのように運用すべきか」といった課題が依然として残っています。
こうした課題を解決するため、ヘッドウォータースは実践的なハッカソン形式を取り入れた「HWS Agent Camp」を開発しました。本プログラムは、AIエージェントの設計・開発・評価を短期間で体験できる場を提供し、企業内でのAI活用スキルの定着とPoC（概念実証）の加速を支援します。
AI駆動開発とは、ソフトウェア開発プロセスにおいて人工知能（AI）技術を活用し、コードの自動生成やテストの自動化、要件分析の支援などを行う開発手法です。従来は人間のプログラマーが手作業で行ってきた処理を、機械学習モデルや大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが補助・自動化することで、開発効率と生産性を向上させることを目指します。 「GitHub Copilot Coding Agent」に関する専門知識を有するCoEを設置することで、社内のサイロ化を解消し、知見やリソースを一元管理します。これにより、重複作業の削減や標準化による効率向上を図り、組織全体でAI駆動開発やバイブコーディングを円滑かつ効果的に展開するための推進役として、企業支援を行います。
マルチAIエージェントのためのマイクロサービス型プラットフォームである「SyncLect AI Agent」は、Azure、Excel、OneNote、Teams、Cosmos DB、GitHub、Deep Research、Databricks、Elasticsearch、Dify、Stripe、Salesforceなど各社が提供するMCPサーバと連携することで、より早くAIエージェント構築を可能にします。また、既存のMCPサーバを使ったカスタムAIエージェントをコンポーネント化し、マルチエージェント向けに保持・呼び出しを可能にします。
Agentic DevOps（エージェンティック DevOps）は、AIエージェントの自律的な能力を活用し、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を革新する新たなアプローチです。従来のDevOpsが自動化に焦点を当てていたのに対し、Agentic DevOpsは「自律性」と「意思決定」に重きを置いています。 Agentic DevOpsは、開発の迅速化、技術的負債の解消、セキュリティの確保、本番環境の安定運用をもたらします。
