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2025.06.19 ヘッドウォータースと富士通、宣言型エージェントを活用した プレゼンテーション自動化機能「Fujitsu AI Auto Presentation」を共同開発
株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、富士通株式会社（本店：神奈川県川崎市、代表取締役社長：時田 隆仁、以下「富士通」）と共同で、AIアバターによるプレゼンテーションおよび質疑応答の自動化を実現する「Fujitsu AI Auto Presentation」（以下、本機能）を開発しました。 ・「Fujitsu AI Auto
2025.06.18 FastLabelと協業し、Data-centric AIアプローチによる業界特化型AIエージェント、SLM、Agentic RAGの開発を強化
AIソリューション事業を展開する株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、AI開発に必要なデータ収集・生成やアノテーションに強みを持つFastLabel株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役CEO：鈴木 健史、以下「FastLabel」）と協業し、「Data-centric AI」（※1）アプローチによる業界特化型AIエージェント
2025.06.17 ヘッドウォータース、日本マイクロソフト主催「AI Agent Pitch Day for Insurance」にて、生命保険の引受け査定業務に対応したAIエージェントを紹介しました
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、日本マイクロソフト株式会社（本社：東京都港区）が主催したイベント「AI Agent Pitch Day for Insurance」にて、生命保険の引受け査定業務（※1）に対応したAIエージェントを紹介しました。 ■ 生命保険引受け査定業務向けAIエージェント
2025.06.14 【6/20開催】富士通 x FastLabel x ヘッドウォータースによる、最新AIエージェントセミナー開催のお知らせ
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、2025年6月20日に富士通株式会社、FastLabel株式会社、日本マイクロソフト株式会社と共催セミナー「AIエージェントの最前線 〜Data-centric AI × Agentic RAG x SLMファインチューニングの実践と未来〜」を開催いたします。
2025.06.11 ナプキンの備品化プロジェクト「職場のロリエ」に賛同し、 生理用品の備品化を実施しました。
株式会社ヘッドウォータース、株式会社ヘッドウォータースコンサルティング、株式会社ヘッドウォータースプロフェッショナルズ（以下「ヘッドウォータースグループ」）は、花王株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：長谷部 佳宏）の生理用品ブランド「ロリエ」が推進するナプキンの備品化プロジェクト「職場のロリエ」に賛同し、女性が安心して働ける環境づくりの一環として生理用品の備品化を実施しました。 ■経緯
2025.06.06 協働開発した大和証券「AIオペレーター」の記事が、ITmedia AI＋で紹介されました。
ヘッドウォータースおよびヘッドウォータースコンサルティングが大和証券と協働開発した「AIオペレーター」に関する記事が、ITmedia AI+で紹介されました。 タイトル：大和証券、「AIオペレーター」開発 金融機関では異例のAI活用 半年間のプロジェクトを追う URL ：https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2505/29/new
2025.05.30 【6/5開催】業務特化型SLM + AIエージェントセミナー開催のお知らせ
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、2025年6月5日に日本マイクロソフトと共催のセミナー「業務特化型SLM + AIエージェントセミナー」を開催いたします。 ■セミナー概要 このセミナーでは、オフライン環境で生成AIを稼働させるための、業界特化型のSLM（小規模言語モデル）Phi-4フ
2025.05.26 採用サイトリニューアルのお知らせ
平素より、私たちの企業にご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。 このたび、採用サイトをリニューアルいたしました。 新しいサイトでは、私たちの働き方、社員のインタビュー記事、求人情報をより分かりやすく掲載いたしました。 採用サイトを通じて、私たちの企業に興味を持っていただければ幸いです。 沢山の新しい仲間との出会いを心から楽しみにしています！ 今後も求人情報や社員インタビュー
2025.05.23 デリバリーコンサルティングと協業 ～データリテラシーエンジニアリングを基盤に AIエージェントの導入効果を最大化するための支援サービスを開始～
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、データリテラシー（※1）の向上を通じてデータドリブンカンパニーへの変革を支援する株式会社デリバリーコンサルティング（本社：東京都港区、取締役CEO：内藤 秀治郎、以下「デリバリーコンサルティング」）と協業し、企業のデータリテラシーを可視化・改善する「データリテ
2025.05.22 AIエージェント基盤の導入やAI CoEを設置する Microsoft Azure、Microsoft 365 Copilot利用企業向けに カスタムMCPサーバー導入ハンズオンラボサービスを開始
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、AIエージェント基盤の導入推進顧客向けにカスタムMCPサーバー導入ハンズオンラボサービスを開始しました。 ■背景 ヘッドウォータースでは Azure OpenAI ServiceやMicrosoft 365 Copilot、AIエージェントなどの導入企業
2025.05.21 カンキツの高品質果実生産技術「シールディング・マルチ栽培（NARO S.マルチ）」における管理導入支援アプリを開発しました
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構（※1）が開発した、カンキツの高品質果実生産技術「シールディング・マルチ栽培（以下NARO S.マルチ）」（※2）における管理導入支援アプリケーションを開発しました。 ■経緯 NARO S.マルチは、温州ミカンな
2025.05.20 東京都の「建築物環境報告書作成支援システム」を構築支援 ～ Microsoft Azure・Microsoft Power Platformを活用し、 行政DXと環境施策の推進を支援 ～
DXに関する構想・戦略の策定から施策の検討・実施までを一気通貫で支援する株式会社ヘッドウォータースコンサルティング（本社：東京都新宿区、代表取締役：加藤 健司、以下「ヘッドウォータースコンサルティング」）は、東京都環境局が推進する「建築物環境報告書制度」（※1）の運用を支えるシステムとして提供された「建築物環境報告書作成支援システム」（※2）の構築支援を行いました。 なお、本システムは2025
2025.05.19 2025年度 人工知能学会全国大会 （第39回）において、「ローカル環境におけるSLM活用」と「GraphRAGを用いたシナリオ自動翻訳」に関する研究成果を発表
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）とAIソリューション開発を手掛けるDATA IMPACT JOINT STOCK COMPANY（本社：ベトナム ハノイ市、代表者：Dang Quang Duy、以下「DATA IMPACT」）は、5月27日（火）～30日（金）に開催される「2025年度 人工知能
2025.05.16 決済AIエージェントソリューションとして Stripeエージェントツールキットをサービスラインナップに追加 ～AIと決済の融合、ペイメントエージェントでDXを加速～
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、Stripeエージェントツールキット（※1）およびMCP（Stripe Model Context Protocol）を組み込んだ新たなAIエージェントソリューションのラインナップを拡充し、金融、小売、交通、製造、ロボティクス業界向けのB to C向けデジタル
2025.05.02 マイクロサービス型で外部サービスと連携を可能にする AIエージェントプラットフォーム「SyncLect AI Agent」のMCP連携開始
AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、企業独自の高度なAIエージェントプラットフォーム構築を行う「SyncLect AI Agent」のMCP連携を開始しました。 ■背景 昨今、多くの企業がAIエージェントを活用するためのベストプラクティスを求める中、従来の単一AIエージェントモデルでは複