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公開：2025-02-05

JTPがThird AI生成AIソリューションを強化、マルチAIエージェントシステムで業務効率化を促進

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• JTPがThird AI生成AIソリューションにマルチAIエージェント機能を追加
• Microsoft製品群と連携し業界特化型のAIエージェントを実現
• 組織内アプリケーションやデータと相互接続し業務効率を向上

JTPのThird AI生成AIソリューション、マルチAIエージェントシステムで進化

JTP株式会社は2025年2月4日、生成AIのビジネス活用を支援する「Third AI 生成AIソリューション」において、Microsoft社製品群と連携したマルチAIエージェントシステムの機能追加を発表した。組織内のデータと連携し高度なタスクを実行できる本サービスは、既存顧客向けにβ版を希望制で先行提供し、その後正式提供を開始する予定だ。^[1]

昨今の企業における生成AI活用は特定タスクに限定されており、より広範な業務効率向上が求められている状況にある。Third AI生成AIソリューションは、RAGアーキテクチャを用いた豊富な提供実績をもとに、より実用的で専門性の高いAIエージェントシステムを実現することで、この課題解決に取り組んでいくだろう。

本サービスは組織内データとの連携による高度なタスク実行機能を備えており、製造業における生産管理や金融業におけるリスク管理など、業界固有の用途に対応している。Azure AI Agents ServiceやMicrosoft Copilot Studioなど、Microsoft社製品群との柔軟な連携により、効果的な機能拡張が可能となった。

Third AI生成AIソリューションの機能まとめ

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RAGアーキテクチャについて

RAGアーキテクチャとは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、大規模言語モデルと情報検索を組み合わせた手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 外部データソースから関連情報を検索して回答を生成
• 組織固有の知識やデータを活用可能
• 最新の情報を含めた正確な回答が可能

Third AI生成AIソリューションではRAGアーキテクチャを採用することで、組織内の様々なデータソースから必要な情報を検索・活用し、業務に最適化された回答を生成することが可能となっている。これにより、単なる生成AI活用を超えた、より実践的なビジネスソリューションを実現している。

マルチAIエージェントシステムに関する考察

マルチAIエージェントシステムの導入により、組織内の様々なデータやアプリケーションとの連携が実現し、業務効率の大幅な向上が期待できる。特に製造業や金融業など、専門性の高い業界における活用は、従来の定型業務の自動化を超えた価値を生み出す可能性を秘めているだろう。

一方で、組織特有のワークフローや既存システムとの整合性確保には課題が残されている。システム間連携の標準化やデータの整備、セキュリティポリシーの調整など、導入企業側での準備も重要となってくるだろう。

今後はより多くの業界での活用事例が蓄積されることで、AIエージェントの機能や連携範囲が更に拡大することが予想される。特にMicrosoft製品との連携強化により、既存の業務環境との親和性も高まっていくはずだ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「「Third AI 生成AIソリューション」、マルチAIエージェントシステムの機能を追加 ～組織内アプリケーションやデータと相互接続し、生成AI活用プラットフォームとして進化 | JTP株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000082223.html, (参照 25-02-05).
2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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