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変える
Teams会議や業務資料に眠る判断・経験則をAIが自動抽出し、
Microsoft 365 Copilot Agent Builderで使えるAIエージェントへ変換。業務知識の属人化を解消します。
01/SyncLect Agent Gardenとは
Teams会議・業務資料からのオントロジー自動抽出
会議で生まれた判断を、AIエージェントが使える「仕事の型」に変える。 SyncLect Agent Gardenとは、Microsoft Teams会議や業務資料に含まれる人の判断、経験則、業務手順、例外対応を取り出し、企業固有のAIエージェントへつなぐ仕組みです。
会議や資料に含まれる判断、経験則、業務手順、例外対応を抽出し、人・業務・データ・ルールの関係を示すオントロジー（業務の意味モデル）の候補として整理します。
AIが業務知識やAIエージェント定義の候補を生成し、業務担当者が必要な内容を選択・補完・検証することで、AIエージェントが利用できる「仕事の型」へ仕立てます。
AIエージェント展開のボトルネックとなる業務コンテキスト抽出
業務知識は存在するのに、AIエージェントが使える形になっていない。 AIエージェントの対象は、問い合わせ対応や情報検索から営業、審査、品質管理、システム運用などへ広がっています。
企業には部門や業務ごとに多数のAIエージェントを作成し、業務変更に合わせて継続的に更新する必要が生じます。
しかし、業務を遂行できることと、その仕事をAIが利用できる形で説明できることは同じではありません。業務担当者は経験に基づいて適切に判断できても、判断基準や例外条件を体系的に記述できるとは限らず、従来はコンサルタントやFDE、AI人材が一件ずつヒアリングして整理してきました。
この方法は重要なAIエージェントを個別に開発する場合には有効ですが、多数展開では専門人材の人数・開発期間・導入コストが展開速度の制約になります。Agent Gardenが狙うのは、企業固有のAIエージェントを継続展開する際に発生する「業務コンテキスト（判断条件・例外・確認先などを含む文脈）の生成・検証・更新」という市場です。
設計レビュー、案件検討、障害対応、品質判定、顧客提案などのTeams会議では、選択肢や過去事例を比較し、リスク、例外条件、確認先、品質基準がすり合わされています。しかし会議後に残るのは要約・決定事項・ネクストアクションが中心で、判断に至った条件までは次の仕事で再利用できる業務資産になっていません。議事録をAIに登録すれば「会議で何が話されたか」は検索できますが、正式決定前の意見や却下案、その場限りの例外は語られていても構造化されないままです。
02/なぜ今、Agent Gardenが必要なのか
AIエージェント複数展開時代のKnowledge生成ボトルネック
AIエージェントが増えるほど、知識をつくる速さが差になる。 これまで消費されるだけだった会議時間を、企業のAIエージェント基盤が育つ時間へ変えます。Agent数が少ない段階では個別対応できますが、10体、30体、100体へ広がる前に、Knowledgeの発見・検証・蓄積・再利用の循環を設計する必要があります。
03/SyncLect Agent Gardenの仕組み
会議・資料解析からAIエージェント定義生成までの6段階フロー
解析からAIエージェントの検証まで、ひとつのプロジェクトで支援する。 会議・資料の解析、AIインタビュー、意味モデルの整理、複数の業務知識の統合、AIエージェント定義の生成、回答検証・改訂までを、一つのプロジェクトで支援します。
提供当初は、FDEおよび「SyncLect Data Intelligence（SDI）」と組み合わせ、顧客企業のMicrosoft AzureおよびMicrosoft 365環境を中心に導入し、外部サービスとも連携できるようマイクロサービスの考え方に基づいて構成しています。
対応する入力は、Teams会議の録画・トランスクリプトに加え、Word・PDF・PowerPoint・Excel・CSV・Markdown・Textの文書、MP4・MOV・WebMの動画です。出力は業務知識・業務手順・AIエージェントの名称・説明・システム指示文・会話スターターで、Microsoft 365 Copilot Agent Builderでの作成に利用できます。
04/SyncLect Agent Gardenの特長
Teams会議録画・業務資料からの判断根拠抽出
散らばった判断の手がかりを、会議と資料から見つけ出す。 Teams会議の録画やトランスクリプト、Word、PDF、PowerPoint、Excel、CSV、Markdownなどを解析し、標準ルール、実際の判断、経験則、例外対応、判断根拠を抽出します。マニュアルの標準手順と実際の運用の差分も、この解析対象に含まれます。
AIと業務担当者によるオントロジー協働整備
AIと業務担当者が、意味モデルを一緒に整える。 AIが判断基準、業務手順、例外条件などの候補と追加質問を提示します。業務担当者は必要な内容を選択・補完し、意味モデルを一から記述することなく、実務に即した形へ整備できます。不足している条件はKnowledge Gapとして質問へ変換され、推測で埋めることなく業務担当者の回答へ戻されます。
回答検証によるAIエージェントの継続的改善
回答を試しながら、AIエージェントを継続的に改善する。 業務担当者が想定質問への回答、手順への準拠、情報不足時の確認動作を検証します。新しい会議、資料、業務変更を反映しながら、業務知識とAIエージェントを改善します。一度公開したら完了ではなく、業務が変わり続ける限り育て続ける仕組みです。
05/SyncLect Agent Gardenが提供する顧客価値
業務知識の資産化によるAIエージェント立ち上げ効率化
会議で生まれた判断を、業務資産に変える。 判断基準、例外対応、業務手順を、次の仕事やAIエージェントで再利用できる業務知識へ変換します。既存のTeams会議や業務資料を起点に、業務知識を一から聞き出す作業を減らし、抽出、追加質問、定義生成、回答検証を共通化することで、AIエージェントの立ち上げ期間と個別作業を抑えます。
FDEや専門家が初期設計、高度な例外判断、品質保証を担い、業務担当者が日常的な知識の確認・追加・更新を担うことで、大量展開を支えます。一度整理した知識や手順は別部門、類似業務、次のAIエージェントへ再利用し、ナレッジフライホイールの形成を支援します。
06/想定ユースケースと導入適性
判断集約型・例外対応型業務のAIエージェント活用
判断が集中し、例外対応が多い業務ほど、効果を発揮する。
SyncLect Agent Garden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。
AIエージェント展開のDiscovery質問
07/想定ROI
AIエージェント展開規模別の想定ROIモデル
Agentの数が増えるほど、Knowledge生成の共通化が効いてくる。
SyncLect Agent Gardenは1体のAgentだけで大幅なROIを出すというより、作成・更新するAgent数が増えるほど、Knowledge生成の共通化と再利用が効く仕組みです。まず1業務のPoVで御社の現行工数と改善幅を測定します。
08/エコシステムでの位置づけ
FDE・SDI・Microsoft/Databricksとのエコシステム連携
FDE・SDI・Microsoftのデータ基盤と組み合わせ、AIエージェントを育て続ける。 ヘッドウォータースグループは、FDE、SyncLect Agent Garden、SDI、Microsoft AzureおよびMicrosoft 365を組み合わせ、企業固有のAIエージェント導入を支援します。FDEが対象業務、企業データ、権限、例外、品質要件を設計し、SyncLect Agent Gardenが会議や資料から判断や経験則を発見・構造化します。業務担当者が知識を継続的に更新し、SDIが意味モデルや業務知識を企業全体で蓄積・管理・再利用します。
SyncLect Agent Gardenのマイクロサービス構成を活用し、ヘッドウォータースが協働するMicrosoftやDatabricksをはじめとしたデータ・AI基盤とも連携可能にすることで、現場の業務コンテキストを企業データと結び付け、データ・AI基盤へ供給します。
会議要約・RAG・Agent Builderとは何が違うのか。
AIエージェント公開のガバナンス設計
誰が確認し、公開するかをあらかじめ設計する。 AIの抽出結果は「候補」です。業務有識者のレビュー、承認、公開範囲、更新責任者をセットで設計します。
09/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。
GitHub認定パートナーとしてのAgentic DevOps対応力
ヘッドウォータースはGitHub認定パートナーとして、GitHub Copilotを含むAgentic DevOpsの設計・導入を支援しています。エンタープライズ企業のデータ・ドキュメント・レビュー体制を扱う実績が、SyncLect Agent Gardenが抽出する業務知識の検証プロセスの信頼性を支えています。
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あり、SyncLect Agent Gardenが目指すAIエージェントの精度・再現性とも通じるものです。
10/関連ソリューション
組み合わせで、強くなる。 SyncLect Agent Gardenは単体でも会議・資料から業務知識を発見できますが、SDIによる企業Knowledgeの蓄積や、FDEによる業務設計、Microsoftのエージェント基盤と組み合わせることで、発見した知識を継続的に活用し続ける体制を1社で提供できます。
11/よくあるご質問
SyncLect Agent Gardenについてのご相談
対象業務の選定から、FDE・SDIとの組み合わせ、導入後の運用設計まで、貴社の状況に合わせてご提案します。