01/サービス概要
AgenticAI時代の企業OSとAIエージェント基盤SyncLect
AIエージェントを、PoCで終わらせず企業の業務で動かし続ける。 SyncLectとは、ヘッドウォータースがAIエージェントの本番導入に向けて提供する製品・ソリューションシリーズです。現在は、会議や対話から業務知識を引き出すSyncLect Agent GardenとSyncLect Data Intelligence、業務ファイルをAIが使えるデータへ整えるSyncLect Silver Data Coordinator、レガシー移行を自律的に進めるSyncLect Agentic Migration Harnessを中核に、FDEとMicrosoft Foundryエージェントを組み合わせて展開します。
パソコンのOSがアプリケーションに共通の実行環境を与えるように、これらの層が複数のAIエージェントに共通の知識・データ・実行環境を与えます。当社はこの共通基盤を「企業OS」と位置づけています。
SyncLect
企業OS
各層は単独でも導入でき、組み合わせるほど複数のAIエージェントが共通資産を再利用できます。
LAYER 1 / 設計・伴走
対象業務・責任分界の設計
Forward Deployed Engineering（FDE）
対象業務、企業データ、権限、例外、品質要件、導入・定着を設計し、各層の導入を伴走します。
LAYER 2 / 知識
業務知識・業務コンテキストの獲得と蓄積
SyncLect Agent Garden／SyncLect Data Intelligence（SDI）
会議・資料・ヒアリングから判断基準や経験則、オントロジーを抽出し、企業Knowledgeとして蓄積・管理・再利用します。
LAYER 3 / データ
業務ファイルのAI-Ready化
SyncLect Silver Data Coordinator
仕様書・設計書・図面・規程などを、出所・権限つきのSilverデータとして複数のAIエージェントへ継続供給します。
LAYER 4 / 既存資産
レガシー資産の移行
SyncLect Agentic Migration Harness
解析から検証までの移行工程を、HITLと品質ゲートを組み込んだ自律型AIで一気通貫に実行します。
LAYER 5 / 実行
AIエージェントの実行基盤
Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）エージェント
Azure上でAIエージェントを構築・運用し、上記の知識とデータを使って業務を実行します。
02/なぜ今か
PoC止まりを超える、AIエージェント本番導入に必要な業務コンテキストとAI-Readyデータ
モデルの性能より先に、知識とデータの準備が本番導入を左右する。 AIエージェントが実務に耐えるには、判断基準、例外処理、優先順位、前提条件といった暗黙知が、業務コンテキストやオントロジーとして整理されている必要があります。加えて、仕様書・設計書・規程などの業務ファイルが、AIが解釈できる形で出所・権限つきに供給されなければなりません。
エージェントの数が増えるほど、これらを個別に作り込む負荷が増えます。SyncLectは、知識とデータを共通資産として蓄積し、複数のAIエージェントが再利用できる状態にします。
知識の壁
暗黙知が業務コンテキストになっていない
判断理由、例外処理、優先順位がベテランや会議に留まり、AIエージェントが参照できません。
データの壁
業務ファイルがAIの入力になっていない
人間向けに作られた文書は、表・図・文脈・権限を保ったまま使うために再構成が必要です。
資産の壁
既存システムの知識とコードが移せない
レガシー資産の移行と知見の再利用が個別対応になり、AI活用の前提が整いません。
03/仕組み
会議・ファイル・既存システムからKnowledge循環とエージェント実行へ至るデータフロー
入口は3つ、出口は共通のAIエージェント。 人の頭と会議にある知識はAgent GardenとSDIへ、業務ファイルはSilver Data Coordinatorへ、既存のコード資産はAgentic Migration Harnessへ流れます。それぞれが生成した知識・データ・移行成果物が、Microsoft Foundryエージェントなどの実行基盤から複数のAIエージェントへ供給されます。
入口 1
会議・対話・ヒアリング
Agent GardenとSDIが判断・経験則を抽出し、業務コンテキストとオントロジーへ整理します。
入口 2
業務ファイル
Silver Data Coordinatorが企業レシピで解析・再構成し、Silverデータとして供給します。
入口 3
既存コード・設計情報
Agentic Migration Harnessが移行工程を実行し、設計情報・コード・検証結果を残します。
出口
複数のAIエージェント
Foundryエージェントなどの実行基盤から、共通の知識・データを使って業務を実行します。
04/製品ラインアップ
SDI・Agent Garden・Silver Data Coordinator・Agentic Migration Harnessの役割別ラインアップ
解きたい課題から、入口の製品を選べる。 各製品は単独でも導入でき、詳細は個別のサービスページで説明しています。
知識・Knowledge
SyncLect Data Intelligence（SDI）
暗黙知を業務コンテキスト・オントロジーとして構造化
インタビューや会話から業務プロセス情報を抽出し、AI活用に適した構造化データへ変換します。意味モデルや業務知識を企業全体で蓄積・管理・再利用する企業Knowledge基盤です。
SDIの詳細を見る →
知識・会議
SyncLect Agent Garden
Teams会議の判断・経験則をAIエージェント向けの業務資産へ
会議や資料から判断・経験則を発見・構造化し、業務担当者の選択・補完・検証を経てAIエージェント定義へつなげます。
Agent Gardenの詳細を見る →
データ
SyncLect Silver Data Coordinator
業務ファイルの非構造Silverデータ化と企業レシピ自動生成
多様な業務ファイルをAIが解釈しやすい形へ再構成し、出所・権限・処理履歴を付与して継続的に供給します。処理方式はAIが企業レシピとして自動構成します。
プレスリリースを見る →
移行
SyncLect Agentic Migration Harness
自律型AIによるレガシーマイグレーションの一気通貫実行
実案件の移行知見と品質ゲートを蓄積・再利用し、解析から検証までをHITL（人による確認）を組み込んで実行します。
プレスリリースを見る →
FDEとMicrosoft Foundryエージェントによる設計・実行の土台
対象業務、企業データ、権限、例外、品質要件、導入・定着の設計はForward Deployed Engineering（FDE）が担い、Azure上のエージェント実行環境はMicrosoft Foundry（Azure AI Foundry）エージェントの構築・運用支援で整えます。各製品は、この2つと組み合わせて導入する構成を基本とします。
05/顧客価値
AIエージェント展開を支える共通資産化と再利用
エージェントを増やすたびに知識・データ準備をやり直さない。 一度整えた業務コンテキスト、Silverデータ、移行知見を、複数のAIエージェントと部門で再利用します。
変える対象
個別最適の進め方
企業OSとしての進め方
知識
ベテランや会議に依存し、エージェントごとに個別整理
業務コンテキストとオントロジーとして蓄積し、複数のAIエージェントで再利用
データ
案件・AIごとに業務ファイルを加工し直す
共通のSilverデータと企業レシピを再利用し、継続的に供給
既存資産
移行が個別案件で、知見が分散
移行知見と品質ゲートを蓄積し、AI活用の前提を早く整える
実行
PoCごとに構成を作り直す
共通の知識・データをFoundryエージェントなどから利用
運用
担当者の経験に依存
FDEが責任分界と品質要件を設計し、運用へ移管
経営層・DX責任者
AIエージェント展開の前提となる知識・データ基盤を、段階的に投資しながら整えられる
IT部門・データ基盤担当
Azure・Microsoft 365環境を中心に、権限・出所・処理履歴を保った供給経路を設計できる
業務部門・現場
会議や資料で語った判断が、後任や他部門のAIエージェントにも引き継がれる
06/ユースケース・適性
課題別の導入入口と、SyncLectが向く企業・向かない企業
ENTRY 1 / 知識
ベテランの判断を、AIエージェントに引き継ぎたい
Agent GardenとSDIで会議・ヒアリングから判断基準を抽出し、業務コンテキストとして蓄積します。
ENTRY 2 / データ
仕様書・設計書・規程を、AIに使わせたい
Silver Data Coordinatorで業務ファイルをSilverデータ化し、複数のAIエージェントへ共通供給します。
ENTRY 3 / 移行
レガシー資産の移行を、AI活用の前提にしたい
Agentic Migration Harnessで移行工程を進め、移行で得た設計情報を後続のAI活用へつなげます。
ENTRY 4 / 実行
AIエージェントを、Azure上で本番運用したい
Microsoft FoundryエージェントとFDEで、実行基盤と責任分界を設計します。
適合する顧客
- AIエージェントを複数の業務・部門へ広げる計画がある
- PoCは動いたが、本番の業務で精度が出ない
- 判断がベテランや会議に依存し、文書化されていない
- 仕様書・設計書・規程などの業務ファイルが大量にある
- Microsoft AzureやMicrosoft 365を中心に利用している
適合しにくい顧客
- AIエージェントの利用が単一業務の試行にとどまる
- 業務知識を担当者から引き出す時間を確保できない
- 導入後の確認・改善を担う責任者を置けない
- 人手を介さない完全自動の品質保証を期待している
AIエージェント基盤づくりのDiscovery質問
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今後12〜18カ月で、何の業務に何体のAIエージェントを展開する計画ですか。
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判断基準や例外処理は、誰の頭・どの会議にありますか。文書化されていますか。
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AIに使わせたい業務ファイルは何種類あり、図表やCADを含みますか。
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PoCが本番に進まなかった原因は、知識・データ・運用のどこにありますか。
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既存のレガシーシステムは、AI活用の障害になっていますか。
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Azure、Microsoft 365、Databricksなど、利用中のデータ・AI基盤はどれですか。
07/導入ステップ
FDE伴走による診断から企業OS化までの段階導入
1つの入口から始めて、効果を測りながら層を足していく。 対象業務を絞って小さく始め、知識とデータの再利用が見えた段階で、他の業務・部門・製品へ広げます。
STEP 1
Diagnostic
対象業務、知識・データの所在、既存基盤を診断し、入口の製品を決める
STEP 2
Pilot
1〜2業務で知識・データを整え、Before/Afterを測定する
STEP 3
Production
接続、権限、監査、更新運用を含めて本番化する
STEP 4
Expansion
他業務・他部門・他の製品へ層を足して広げる
08/競合・代替比較
AIエージェントプラットフォーム・個別開発との違いと連携関係
実行基盤を置き換えず、手前の知識とデータの層を担う。 Microsoft FoundryやDatabricksなどの基盤とは競合せず、連携して企業の業務知識と企業データをAIエージェントへつなぎます。
選択肢
主にできること
SyncLectの位置
AIエージェントプラットフォーム
エージェントの構築・実行・管理
競合ではなく連携。実行基盤へ供給する知識とデータの層を担う
データ基盤（Fabric・Databricks等）
構造化データの統合、分析、AI機能
構造化データは既存基盤で、業務ファイルや暗黙知はSyncLectで補完する
RAG・ナレッジ検索
登録済み文書の検索と回答
前段で何をどの品質で、どの権限つきで登録するかを担う
SIer・個別開発
要件への柔軟な適合
個別の知見を共通資産として蓄積し、次の案件・部門へ再利用できる形にする
09/ガバナンス
顧客のAzure・Microsoft 365環境を中心とした企業データガバナンス
企業の知識とデータを、顧客の管理下で扱う。 各製品は、顧客企業のMicrosoft AzureおよびMicrosoft 365環境を中心に導入します。業務知識の候補は担当者が確認し、どの知識を蓄積し、どのAIエージェントへ公開するかを設計したうえで運用します。Silverデータには出所・権限・処理履歴を付与し、個人情報の検出・マスキングを処理に含めます。
機能の範囲について
SyncLectは、AIエージェントの精度や効果を保証するものではありません。業務知識の確認・改善は人が担い、本番運用の品質は対象業務、データ、運用体制によって異なります。導入時に対象を絞って効果を測定し、判断します。
10/当社について
Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得
ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定に加え、上位資格である「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域のSpecializationを取得しています。厳格な技術要件と導入実績を満たしたパートナーのみに付与される称号です。
Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞
「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは初代受賞パートナーとなりました。日本航空（JAL）様、大和証券様、JR西日本様など、エンタープライズ企業向けの大規模AIエージェント開発を数多く手がけてきた実績が評価の背景にあります。
Agentic Work Flowで正答率99%を達成
ヘッドウォータースは、複数のAIエージェントが連携するAgentic Work Flowにおいて、正答率99%という高い精度を達成しています。AIエージェントの品質を担当者の経験に依存させず、組織として再現する取り組みの実績です。
11/関連ソリューション
企業OSの周辺を、データと開発の側からも固める。 SyncLectは、企業データの意味モデルや、AI駆動開発の標準とも組み合わせて展開します。
企業データの意味を、
モデルとして構造化する。
DataPark. グループ会社NBSが提供する企業データオントロジー製品。企業データの意味と関係を構造化します。
12/よくある質問
Q. 企業OSとは何ですか。
A. 複数のAIエージェントが企業の中で動くための、知識・データ・実行環境の共通基盤を指す、当社の位置づけです。OSの製品名ではありません。
Q. どの製品から始めればよいですか。
A. 課題によります。判断が属人化しているならAgent GardenとSDI、業務ファイルが多いならSilver Data Coordinator、レガシー移行が前提ならAgentic Migration Harnessが入口です。診断で決めます。
Q. すべてを導入する必要はありますか。
A. ありません。各製品は単独で導入できます。組み合わせるほど、複数のAIエージェントが共通資産を再利用できます。
Q. 以前のSyncLect（Personalize、IVR、Forecastなど）とはどう違いますか。
A. 従来のSyncLectは個別のAI機能を提供する製品群でした。現在は、AgenticAIの本番導入を支える知識・データ・移行・実行の層を中心に位置づけています。従来製品の情報は個別のサービスページをご覧ください。
Q. どこで動きますか。
A. 顧客企業のMicrosoft AzureおよびMicrosoft 365環境を中心に導入します。製品によってはクラウド、オンプレミスの構成にも対応します。詳細は各製品ページをご確認ください。
Q. 効果はどのくらいですか。
A. 対象業務、データ、運用体制によって異なります。一律の効果や回収期間は約束せず、対象を絞って現行工数や精度を測定したうえで判断します。
Q. FDEは必要ですか。
A. 初期導入では、対象業務、権限、例外、品質要件を設計するFDEの伴走を基本とします。運用は顧客の担当者へ移管することを想定しています。
SyncLectについてのご相談
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