01/概要
リアルタイム文脈理解型の1to1提案：ハイパーパーソナライゼーション基盤
「探して選ぶ」体験を、「託して導かれる」体験へ。 ハイパーパーソナライゼーションとは、ユーザーの文脈や嗜好、外部データをAIがリアルタイムに理解し、一人ひとりに最適化された情報や提案を生成する、高度なパーソナライズです。当社は、Microsoft Entra IDによるIDベースのアクセス制御とゼロトラスト設計のもとで、マルチエージェント構成、ナレッジグラフとRAG、Generative UIを組み合わせた基盤として提供します。安全性とパーソナライズ精度の両立により、AIエージェントのセキュリティと品質に懸念を持つエンタープライズ企業への導入を可能にします。
背景
過去データに基づく静的な最適化の限界と、選択肢の多さによる顧客負担
過去の履歴だけでは、いまの文脈にも、複雑な判断にも応えられない。 従来のパーソナライズは、過去データにもとづく静的な最適化にとどまり、リアルタイムな文脈理解や複雑な意思決定には対応できませんでした。ECサイトに限らず、情報量や選択肢の多さがユーザーの負担になる場面が増えています。
"探す"をAIに託す体験を、企業が安全に提供できる形にする。 当社は、ハイパー・パーソナライズをテーマにした「AI Challenge Day」での準グランプリ受賞を契機に、マルチエージェント型のアプローチをエンタープライズ顧客へ展開しています。
ハイパーパーソナライゼーションとはリアルタイムの文脈や嗜好、外部データを組み合わせ、AIエージェントが一人ひとりに最適な提案を生成する高度なパーソナライズです。
従来のパーソナライズとの違い従来は過去データにもとづく静的な最適化が中心です。ハイパーパーソナライゼーションは、いまの文脈を理解して提案を都度生成し、UIも状況に合わせて変えます。
Entra Agent IDとはAIエージェントごとにIDを発行し、RBACとPIMで権限を厳格に管理する仕組みです。エージェントごとのアクセス範囲を、ユーザー同様に制御できます。
02/なぜ今
静的パーソナライズの限界とエンタープライズが懸念するAIエージェントの安全性
提案の質と、エージェントの安全性は、同時に満たす必要がある。 AIエージェントが顧客接点に入るほど、提案の精度に加えて、どのユーザー情報を、どのエージェントが、どの権限で参照するかが問われます。精度を上げるために情報を広く渡せば、セキュリティと統制の懸念が高まります。IDを起点にアクセスを制御しながら文脈を理解する設計が、大手企業での導入の前提になります。
従来のパーソナライズ
- 過去の履歴にもとづく静的な最適化
- ユーザーが自分で探して、比較して、選ぶ
- 画面構成はすべてのユーザーで共通
ハイパーパーソナライゼーション
- いまの文脈と嗜好を理解し、提案を都度生成
- エージェントに託すと、根拠付きで導かれる
- 状況に合わせてUIも自動生成
→
顧客や担当者ごとに最適な答えが変わる業務は何ですか。いまの提案は、過去の履歴に偏っていませんか。
→
商品・情報・選択肢の多さが、ユーザーの負担になっている場面はありますか。
→
AIエージェントは、誰の、どの情報を、どの権限で参照できる設計ですか。
→
エージェントごとのID管理や、外部ツール・MCP接続の認証・認可は、どう統制していますか。
→
提案の根拠を、顧客や担当者へ説明できる状態ですか。
03/仕組み
本人確認から文脈理解・提案生成・UI提示・継続改善までの7工程とアーキテクチャ
IDで守り、文脈を理解し、役割別のエージェントが協調して提案する。 Microsoft Entra IDでユーザーとエージェントのアクセスを制御したうえで、複数のエージェントが役割を分担して提案を作ります。回答はナレッジグラフとRAGで根拠付きに生成し、画面はGenerative UIで文脈に合わせて組み立てます。結果へのフィードバックは、Agent Opsで評価と改善に戻します。
1
本人確認・属性参照
Microsoft Entra IDでユーザーを識別し、パーソナライズに必要な属性を安全に参照
2
文脈の理解
対話内容、行動、嗜好、外部データから、いまの文脈を理解
3
エージェントの協調
提案、検索、価格最適化、レビュー要約など、役割別のエージェントが連携
4
根拠付きの提案生成
ナレッジグラフとRAGで、根拠を伴う回答・提案を生成
5
文脈に合わせたUI提示
Generative UIで、状況に応じた画面をテキスト・画像・音声で提示
6
購入・決済（必要に応じて）
StripeエージェントツールキットとMCPで、提案から購入手続き・決済までをエージェントが実行
7
フィードバックと再評価
Agent Opsで評価・デプロイ・運用・再評価を繰り返し、精度を向上
基盤を構成する6つの層
ID、エージェント、記憶、UI、運用を、一組で設計する。
層
内容
活用する技術
IDとアクセス制御
ユーザーとエージェントの認証・認可、権限管理、秘密情報の管理
Microsoft Entra ID、Entra Agent ID、RBAC、PIM、条件付きアクセス、Azure Key Vault
エージェント
役割別のエージェントと、その連携・外部接続
Microsoft Copilot Studio、Azure AI Agent Service、SyncLect AI Agent、MCP、A2A通信
記憶・ナレッジ
ユーザーの文脈、商品情報、レビュー、対話履歴・問い合わせ履歴の統合とAI-Ready化
SyncLect Silver Data Coordinator、ナレッジグラフ、RAG、Agentic RAG、Microsoft Fabric
決済・実行
提案後の購入手続き、決済、請求、従量課金などの実行
Stripeエージェントツールキット、Stripe MCP、Microsoft Azure・Power Platform連携
UI
状況とデバイスに合わせた画面の自動生成
Generative UI、マルチモーダル（テキスト・画像・音声）
運用
モデル選定、評価、デプロイ、運用、フィードバック、再評価
Azure AI Foundry、Agent Ops、GitHub Actions
04/特長
特長 1/6
Microsoft Entra IDによるIDファーストのセキュリティと、MCP連携の安全性
安全に文脈を扱えるから、大手企業の本番に入れられる。 ユーザー属性を安全に参照し、パーソナライズに必要な情報を正確に取得します。AIエージェントごとにMicrosoft Entra Agent IDを発行し、RBACとPIMで権限を厳格に管理します。A2A通信やMCP連携はトークン認証で保護し、条件付きアクセスでリスクベースの制御を行い、APIキーや証明書はAzure Key Vaultで管理します。
特長 2/6
提案・検索・価格最適化・レビュー要約のマルチエージェント構成
AIを、役割を持って共に働く存在として設計する。 各エージェントに明確な役割と記憶の範囲を与え、ユーザーの文脈や発話内容を理解して引き継ぎます。役割別のエージェントが協調することで、一つのエージェントでは難しい複雑な提案にも対応します。Microsoft Copilot Studio、Azure AI Agent Service、SyncLect AI Agentで、業務プロセスに最適化したエージェントを迅速に構築できます。
特長 3/6
ナレッジグラフとRAGによる長期記憶と、根拠付きの提案生成
ユーザーごとの文脈を覚え、根拠を示して提案する。 商品説明、レビュー、対話履歴などの情報を一元化し、ナレッジグラフで関係性を表現します。パーソナライズ情報はグラフデータベースに取り込んで長期記憶として扱い、RAGと組み合わせて根拠付きの回答を生成します。必要に応じて再検索や多段階の推論を行うAgentic RAGも使えます。対話ログ・問い合わせ履歴・商品資料などの業務ファイルは、SyncLect Silver Data CoordinatorでAI-Ready化（Silverデータ化）し、製品情報やCRM等の顧客情報と組み合わせて、エージェントへ供給する前段のデータとして使えます。
特長 4/6
Generative UIとマルチモーダルによる、文脈に応じた画面の自動生成
提案の中身だけでなく、見せ方も一人ひとりに合わせる。 状況（コンテキスト）に応じて、UIを自動で生成・最適化します。テキストに加えて画像・音声に対応したマルチモーダル設計で、ユーザーの属性や好みに合わせて表示内容を変え、どのデバイスやチャネルでも一貫した体験を提供します。
特長 5/6
Stripeエージェントツールキットによる、提案から決済までの一気通貫
提案して終わりにせず、購入までエージェントが導く。 StripeエージェントツールキットとMCPを組み込み、決済プロセスの自動化に対応します。生成AIチャットボットやEコマースでの動的決済、音声対話型エージェントからの購入手続き、スマートフォンアプリの決済エージェントアドオン、対話型ロボットやデジタルヒューマンによるレジ決済などが選べます。決済を伴う操作の権限と承認は、IDと組み合わせて設計します。
特長 6/6
Azure AI FoundryのAgent Opsによる継続的な精度向上
作って終わりにせず、評価と改善を回し続ける。 Azure AI Foundryで、モデル選定、評価、デプロイ、運用、フィードバック、再評価・再選定のAgent Opsを実現します。Microsoft Fabricをデータプラットフォームとして、ナレッジや履歴データを統合・蓄積し、エージェントの提案力と対応品質を継続的に調整できます。
05/顧客価値
顧客体験の転換と、店舗・業務の運用、セキュリティを両立する価値
エンドユーザーには「託して導かれる」体験を、企業には育てて管理できるエージェントを。 店舗や窓口の役割は、商品を売る・案内することから、AIエージェントの育成と管理へ広がります。提案力や対応品質をチューニングして、自律的に学習・進化する仕組みを運用できます。
変える対象
従来
導入後に起きる価値
顧客体験
ユーザーが自分で探して、比較して、選ぶ
エージェントに託すと、自分に合った提案へ導かれる
提案の質
過去データにもとづく静的な最適化
いまの文脈と嗜好を理解し、根拠付きの提案を都度生成する
接点の設計
画面と情報がすべてのユーザーで共通
状況に応じて画面と表示内容が変わる
運用
提案ロジックの調整が属人的で、改善の手順が定まらない
エージェントの提案力と品質を、評価にもとづいてチューニングする
セキュリティ
エージェントのアクセス範囲が曖昧なまま、導入の判断を迫られる
IDとRBAC・PIMで、エージェントごとの権限を管理する
経営・事業責任者
顧客体験の転換を、セキュリティ統制の取れた形で、大手企業の本番に展開できる
マーケ・CX担当
選択肢の多さによる離脱を抑え、一人ひとりに合った提案をチャネルを問わず届けられる
店舗・営業・窓口担当
エージェントを育てて管理する役割へ広がり、提案力・対応品質を調整できる
AI・DX推進
マルチエージェントとナレッジを、既存のMicrosoft基盤の上で段階的に構築できる
データ・IT担当
Entra ID、Fabric、Foundryなど、既存の基盤と接続して運用できる
法務・情報セキュリティ
エージェントのID、権限、外部接続の認証・認可を、ゼロトラストの考え方で管理できる
06/ユースケース・適性
金融・保険・リテール・製造・モビリティのハイパーパーソナライズ対応エージェント
顧客や担当者ごとに、いまの状況で最適な答えが変わる業務ほど、効果が出る。
01
銀行・証券：RM向け顧客対応と資産運用アドバイス
参照する情報 顧客属性、取引・相談履歴、商品情報、市場情報、問い合わせ・対話ログ
利用イメージ 顧客ごとの状況に合わせて、担当者の顧客対応や資産運用のアドバイス、投資提案を支援します。AIアバター型の音声対話による投資アドバイスにも展開できます。参照範囲はIDと権限で管理します。
02
保険：代理店の見積支援と請求体験の最適化
参照する情報 契約・見積情報、商品・約款、請求・問い合わせ履歴
利用イメージ 代理店の見積作成を支援し、請求の案内を顧客の状況に合わせて最適化します。
03
リテール（BtoC）：顧客向け接客・ECレコメンド
参照する情報 商品説明、レビュー、閲覧・購買履歴、対話履歴
利用イメージ "探す"をエージェントに託す、対話型の買い物体験を提供します。ユーザーごとの提案と、状況に合わせた画面を組み立て、購入手続きと決済までを同じ対話の中で完結させます。
04
リテール（BtoB）：店舗スタッフ支援
参照する情報 在庫、価格、売上、店舗の運用情報
利用イメージ 在庫・価格の最適化を軸に、店舗スタッフの判断と作業を支援します。
05
製造：操作支援・メンテナンスナビ・工程最適化
参照する情報 製品マニュアル、保守記録、工程・設備データ、利用状況、問い合わせ・対話ログ
利用イメージ 利用者の状況に合わせた操作支援やメンテナンスの案内、BtoBでは工程の最適化や異常検知の支援を行います。製品マニュアルや問い合わせ履歴は、Silver Data CoordinatorでAI-Ready化して参照できます。
06
モビリティ：ドライビング制御の個別最適化と運用支援
参照する情報 車両・運行データ、運転の傾向、保守記録、利用者の情報
利用イメージ デバイス上の小型言語モデル（SLM）とクラウドのエージェントが連携し、リアルタイムかつセキュアにドライビング制御を個別最適化します。車載AIエージェントでは、利用のたびにパーソナライズを進めます。フリート管理や鉄道の運行・保守の最適化にも展開できます。
ハイパーパーソナライゼーション導入適性チェック
御社に当たるか、次の観点で自己診断できます。
適合する顧客- 顧客や担当者ごとに、最適な提案が変わる業務がある
- 商品・情報・選択肢が多く、ユーザーが選びきれない
- 顧客属性、行動、対話履歴、ドキュメントなどのデータを持っている
- AIエージェントの導入に際し、セキュリティ・アクセス管理を重視している
- Microsoft Entra ID、Azure、Microsoft 365を利用している
- 提案内容の根拠を示す必要がある
適合しにくい顧客- 提案内容がすべてのユーザーで共通でよい
- 顧客や担当者を識別できるデータがない
- 個人データの利用目的や範囲を定められない
- 無人で提案の正しさを保証する運用を期待している
- エージェントの運用・改善の体制を持てない
ハイパーパーソナライゼーション導入のDiscovery質問
→
ハイパーパーソナライズで解きたい体験は何ですか。顧客向け、担当者向けのどちらですか。
→
提案に使いたい情報は何ですか。顧客属性、行動、対話・問い合わせ履歴、商品・ドキュメントのどれがありますか。AI-Readyに整える必要がありますか。
→
それらの情報は、どのシステムにありますか。ID（Microsoft Entra ID）で統制されていますか。
→
エージェントが参照してよい個人データの範囲を、誰がどう決めますか。
→
MCPや外部APIへ接続する場合、認証・認可と秘密情報の管理はどうしますか。
→
提案の成果は、何の指標で測りますか。提案後の購入・決済まで、同じ体験の中で完結させたいですか。
→
提案の根拠を、顧客や担当者へ示す必要がありますか。
→
エージェントの評価・改善を、誰がどの頻度で行いますか。
07/想定ROI
公表した業界別の想定値と、PoVで実測してから判断するROI設計
想定値は参考情報であり、効果は御社の現行指標を測定して初めて確かめられる。
公表値の位置づけ下表は、2025年9月8日のプレスリリースで当社が公表した業界別の想定値です。実績値ではなく、前提を置いた参考値です。効果は、商材、データ量、業務プロセス、既存の運用によって大きく異なるため、一律の改善率や投資回収期間は約束しません。PoCやトライアルで現行指標を実測し、試算を置き換えてご判断いただきます。
領域
ユースケース
公表の想定値（参考）
金融
銀行（BtoB）：RM向け顧客対応AI
工数▲30〜50%、年間数千万円削減
金融
銀行（BtoC）：資産運用アドバイス
売上+5〜15%、AUM増加で数億円規模
金融
保険：代理店見積支援、請求体験最適化
請求不備▲20〜30%、TAT短縮
金融
証券：投資提案最適化
成約率+10%、収益寄与数％〜十数％
モビリティ
自動車（BtoB）：フリート管理
稼働率+3〜5%、保守コスト▲10%
モビリティ
自動車（BtoC）：安全運転支援
事故率▲10〜15%、LTV向上
モビリティ
鉄道：運行・保守最適化
遅延▲20%、保守工数▲15%
製造
BtoB：工程最適化・異常検知
段取り時間▲30%、不良率▲10%、OEE改善
製造
BtoC：操作支援・メンテナンスナビ
自己解決率+50%、サポートコスト▲20%、売上+5〜10%
リテール
BtoB：店舗スタッフ支援（在庫・価格最適化）
作業時間▲30%、在庫ロス▲15%
リテール
BtoC：顧客向け接客・ECレコメンド
CVR+10%、平均購買単価+8%、売上+5〜12%
効果の測定は、1つのエージェント・1つの用途で、ありとなしを並べて評価します。成果指標と準備工数を測定し、その実測値で展開範囲をご判断いただきます。
→
提案成果 CVR、成約率、平均購買単価、売上への寄与の、導入前後の比較
→
対応工数 担当者の顧客対応・情報探索・提案作成にかかる時間
→
自己解決率 ユーザーがエージェントへの相談で解決できた割合と、サポートコスト
→
選択肢への離脱 検索・比較の途中での離脱率と、提案への反応
→
セキュリティ・統制 エージェントの権限設定、アクセスの逸脱件数、監査への対応工数
→
エージェントの品質 回答の根拠の妥当性、評価スコア、改善サイクルの所要時間
08/導入ステップ
業務可視化から展開までの5段階導入とFDE型の提供範囲
小さく測ってから、対象の業務と部門を広げる。 大手企業向けにPoC・トライアル支援から開始します。業務の可視化とユースケースの選定を行い、IDとアクセス制御、ナレッジ、エージェントを設計して、1つの用途で効果を確かめてから展開します。
STEP 1
Diagnostic
業務の可視化を行い、ハイパーパーソナライズの適用業務とROIを整理
成果物：ユースケース、優先順位
STEP 2
Design
Entra IDとアクセス制御、ナレッジ、エージェントの構成を設計
成果物：アーキテクチャ、権限設計
STEP 3
PoC / Trial
1つの用途でエージェントを構築し、現行指標との比較で効果を実測
成果物：プロトタイプ、実測値
STEP 4
Production
認証・認可、監視、Agent Opsを含めて本番化し、運用担当へ移管
成果物：運用設計、ガバナンス
STEP 5
Expansion
他の部門・チャネル・店舗やXRなどの接点へ展開
成果物：展開計画、共通基盤化
当社が提供する4つの設計・導入支援
業務可視化・ユースケース選定
業務プロセスと負荷を数値化し、AIエージェントの適性とROIが見込める業務を特定します。ワークショップ型のHWS Agent Campも活用できます。
ID・アーキテクチャ設計
Microsoft Entra IDとEntra Agent ID、RBAC・PIM、MCP・A2Aの認証・認可を、Azure Well-Architected Frameworkを基盤に設計します。
エージェント・ナレッジ・UI構築
マルチエージェント、ナレッジグラフ、RAG・Agentic RAG、Generative UIを構築します。対話ログや商品資料のAI-Ready化は、Silver Data Coordinatorで前段のデータを整えます。
Agent Ops・定着支援
Azure AI Foundry Agent Serviceによる評価・デプロイ・運用の仕組みを整え、AI CoEの立ち上げと運用を支援します。
09/競合・代替比較
レコメンドSaaS・単体チャットボット・汎用エージェント開発と比べた位置づけ
提案の精度と、ID・権限の統制を、同じ設計の中で扱う。 Microsoft Azureを基盤として活用し、Microsoft Entra ID、Azure AI Foundry、Copilot Studio、Microsoft Fabricなどと組み合わせて構成します。置き換える対象は、これらの基盤ではなく、提案ロジックとアクセス管理を別々に作る進め方です。
選択肢
主にできること
ハイパーパーソナライゼーションの位置
レコメンドSaaS・CDP・MAツール
履歴や属性にもとづく推薦・セグメント配信
競合ではなく連携。いまの文脈を理解して提案を生成し、画面も状況に合わせて組み立てる
単体のチャットボット・LLM
自然な対話、一般的な知識での回答
ユーザーのIDと文脈、ナレッジグラフ、RAGで根拠付きの提案にし、エージェントの権限も管理する
汎用のAIエージェント開発
要件に合わせた柔軟な構築
エージェントごとのID発行とRBAC・PIM、MCP連携の認証・認可を、設計の前提に置く
自社構築（Azure等での個別開発）
要件への柔軟な適合
競合ではなく連携。当社の設計・構築・Agent Opsの知見を、基盤として再利用する
10/セキュリティ・ガバナンス
Entra IDによるゼロトラスト設計と、エージェントのアクセス管理・MCP連携の安全性
エージェントに許すアクセスの範囲を、IDから先に決める。 ユーザー属性を安全に参照し、パーソナライズに必要な情報を正確に取得します。AIエージェントごとにMicrosoft Entra Agent IDを発行し、RBACとPIMで権限を厳格に管理します。環境は、顧客が指定するクラウド環境に配置し、Azure、Microsoft 365を中心に構成します。
エージェントのアクセス管理
- エージェントごとのMicrosoft Entra Agent IDの発行
- RBACとPIMによる権限の厳格な管理
- 条件付きアクセスによるリスクベースの制御
- A2A通信とMCP連携のトークン認証
- 決済など実行を伴う操作の権限・上限・承認フローの設計
個人データと秘密情報の取り扱い
- 参照するデータ項目と利用目的、保持期間の整理
- ユーザー属性の安全な参照と、参照範囲の定義
- APIキー・証明書のAzure Key Vaultでの管理
- 顧客が管理する環境への配置
機能の範囲について提案の正しさを無人で保証する製品ではありません。個人データの利用目的、保持期間、参照範囲、評価基準はお客様の方針に合わせて導入時に設計し、最終的な判断と責任は、お客様の業務の中で人が担います。提供範囲と接続方式は、導入案件ごとにFDE型で設計します。
11/導入事例・取り組み
AI Challenge Day準グランプリ：マルチエージェント型ECアシスタント
"探す"をAIに託す体験を、短期間で形にした。 ASCIIと日本マイクロソフトが主催する第4回「AI Challenge Day」で、ECサイトの次世代顧客体験アシスタントをテーマに開発し、180.8点で準グランプリを受賞しました。各エージェントに固有のIDを割り当ててEntra Agent IDとRBACの必要性を提言し、パーソナライズ情報をグラフデータベースに取り込んで長期記憶とし、MCPで接続しています。Generative UIとマルチモーダルにも対応しています。
受賞の詳細を見る →
セキュア社と共同開発：無人店舗AIエージェントのハイパー・パーソナライズエージェント
来店客の潜在ニーズを捉え、店舗運営と販促を支える。 骨格検出で来店客の行動データを取得・定量化し、生成AIによる自律運営とリアルタイム分析を組み合わせた無人店舗AIエージェントを共同開発しています。主な機能として、店舗業務Agent、サイネージ広告エージェントと並び、顧客の潜在ニーズを捉えるハイパー・パーソナライズエージェントを備え、新しい顧客体験を創出します。
無人店舗AIエージェントを見る →
Microsoft AI Tour Osaka登壇：製造業のUXを変えるAgenticなパーソナライズ
デバイス上のSLMと、Azure上のエージェントを連携させる。 2025年9月、Microsoft AI Tour Osakaで、AIエージェント基盤とAgenticなパーソナライズによる未来のUXを紹介しました。デバイス上の小型言語モデル（SLM）で一次データをリアルタイムかつセキュアに処理し、Azure上の高度なエージェントと連携する構成と、ハイパー・パーソナライゼーションを、製造業をはじめ自動車・流通・金融向けに紹介しました。
AI Tour Osakaの詳細を見る →
12/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、2領域の同時取得は国内でも限られています。
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同分野において最も優れた実績をあげたとの評価を受け、初代受賞パートナーとなりました。日本航空（JAL）様のSLM活用や大和証券様のAIオペレーター、JR西日本様の「Copilot for 駅員」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」の正答率99%を達成
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％を達成しています。エンタープライズ企業を中心に、製造業や金融業など品質要求の高い業界で導入実績があり、独自のエージェント設計思想や評価プロジェクトの推進、運用フェーズの継続的改善（Agent Ops）が選ばれる理由となっています。
13/関連ソリューション
ID、エージェント、ナレッジ、UI、運用を、必要な範囲から組み合わせる。 ハイパーパーソナライゼーション基盤は、次のソリューションと組み合わせて構成できます。
複数のAIエージェントを、
自社環境に早期構築する。
SyncLect AI Agent. お客様のクラウド環境にAIエージェントプラットフォームを自動構築し、複数のエージェントが連携して課題を解決する業務プロセスに対応します。
業務データを、自律的に検索して
根拠付きで答える。
Agentic RAG. 多段階検索と自律的推論を備え、業務特化型のエージェントが、社内データを参照して根拠を示します。
状況に合わせて、
画面を自動生成する。
Generative UI. ユーザーのニーズやコンテキストに基づいて、UIをリアルタイムで動的に生成します。
まず小さく、
エージェントを作って試す。
HWS Agent Camp. どの業務にAIを適用すべきかを、ハッカソン形式でプロトタイプ開発しながら見極めます。設計から評価までを当社の専門家が支援し、PoCを加速します。
14/よくあるご質問
Q. ハイパーパーソナライゼーションとは何ですか。
A. リアルタイムの文脈や嗜好、外部データを組み合わせ、AIエージェントが一人ひとりに最適な提案を生成する高度なパーソナライズです。過去データにもとづく従来の静的な最適化に対し、いまの文脈を理解して提案を都度生成する点が異なります。
Q. 従来のレコメンドやパーソナライズと何が違いますか。
A. 従来は過去の履歴にもとづく最適化が中心でした。ハイパーパーソナライゼーションでは、マルチエージェントがいまの文脈を理解し、ナレッジグラフとRAGで根拠付きの提案を生成し、Generative UIで画面も状況に合わせて変えます。
Q. なぜMicrosoft Entra IDを使うのですか。
A. ユーザー属性を安全に参照し、AIエージェントごとにEntra Agent IDを発行してRBACとPIMで権限を管理するためです。MCP連携やA2A通信の認証・認可も統合でき、セキュリティと提案精度を両立できます。
Q. 既存のレコメンドやSyncLect Personalizeとはどう組み合わせますか。
A. 競合ではなく連携を前提にしています。接続方式と提供範囲は、既存の仕組みと目的に合わせて、導入案件ごとにFDE型で設計します。
Q. SyncLect Silver Data Coordinatorとはどう関係しますか。
A. ハイパーパーソナライゼーションの機能そのものではなく、前段のデータ整備を担います。対話ログ、問い合わせ履歴、商品資料などの業務ファイルをSilverデータ化し、製品情報やCRM等の顧客情報と組み合わせて、エージェントが参照できる形で供給します。個人情報の扱いと責任分界は、導入時に設計します。
Q. 提案のあとに決済まで行えますか。
A. StripeエージェントツールキットとMCPを組み込んだ決済AIエージェントソリューションと組み合わせて、対話の中での購入手続きや決済の自動化を検討できます。決済を伴う操作の権限、上限、承認は、IDとあわせて導入時に設計します。
Q. どの業界で使えますか。
A. 金融（銀行・保険・証券）、モビリティ（自動車・鉄道）、製造、リテールなどのユースケースを想定しています。顧客や担当者ごとに最適な答えが変わる業務であれば、他の業界にも適用を検討できます。
Q. 個人データの扱いは安全ですか。
A. 参照するデータ項目、利用目的、保持期間、エージェントごとの参照範囲を、お客様の方針に合わせて導入時に設計します。顧客が指定するクラウド環境に配置し、Azure、Microsoft 365を中心に構成します。
Q. 導入はどのように始めますか。
A. 大手企業向けに、PoCやトライアルの支援から開始します。業務の可視化とユースケースの選定を行い、1つの用途で効果を実測してから展開範囲をご判断いただきます。
Q. 効果はどのくらいですか。
A. プレスリリースでは業界別の想定値を公表していますが、実績値や保証値ではありません。商材、データ量、業務プロセスによって異なるため、PoCで現行指標を実測し、展開範囲をご判断いただきます。
ハイパーパーソナライゼーションについてのご相談
業務の可視化とユースケースの選定から、ID・アクセス設計、エージェントとナレッジの構築、PoC・トライアルまで、貴社の状況に合わせてご提案します。
お問い合わせ
