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Solution 02

Agentic Workflow & Custom LLM Integration

We design and deploy autonomous AI agents that replace or optimize complex operational processes — with the security and guardrails enterprises actually need.複雑な業務プロセスを置き換え、最適化する自律型AIエージェントを設計・導入します。企業が本当に必要とするセキュリティとガードレールを備えています。

For operations-heavy enterprises業務量の多い企業向け
Agent workflowエージェント連携human-in-the-loop
Convert manual operations into autonomous Agentic Workflows, targeting at least 60% lower process cost and up to 10× faster data handling within 90 days. 手作業の業務を自律型のAgentic Workflowへ。90日以内に業務コストを最低60%削減し、データ処理を最大10倍高速化することを目指します。
What's insideパッケージ内容

Four components — powerful, secure, and no hallucinations4つの構成要素 — 強力・安全・ハルシネーションなし

Enterprise RAG blueprintエンタープライズRAG設計

Securely connect and clean data from internal sources (ERP, CRM, Notion, Google Drive) to feed the AI without exposing it, with strict access controls.社内ソース(ERP・CRM・Notion・Google Drive)のデータを安全に接続・整備し、漏えいなくAIへ供給。厳格なアクセス制御を備えます。

Multi-agent orchestration frameworkマルチエージェント連携基盤

CrewAI / AutoGen / LangGraph coordinate a team of agents. Example: Agent A reads the email → Agent B checks inventory → Agent C drafts the reply and creates the ERP order; humans only approve.CrewAI / AutoGen / LangGraphでエージェント群を連携。例:Aがメール受信 → Bが在庫確認 → Cが返信を作成しERPに発注。人は承認のみ。

Custom LLM fine-tuning & guardrailsLLMのファインチューニングとガードレール

Fine-tune open-source models (such as Llama 3) on your domain data to cut API cost, with guardrails preventing hallucination and leakage of incorrect information.オープンソースモデル(Llama 3など)を貴社のドメインデータで調整しAPIコストを削減。ハルシネーションや誤情報の漏えいを防ぐガードレール付き。

Evaluation pipeline評価パイプライン

Continuously measure agent quality (built on a DeepEval / Ragas evaluation platform), with acceptance thresholds gating anything before it reaches production.エージェント品質を継続的に測定(DeepEval / Ragas をベースにした評価基盤)。本番投入前に受け入れ基準で必ずゲートします。

Have a process worth automating?自動化したい業務はありますか?

We'll scope a 6–8 week MVP with before/after measurement on one core process.コア業務1件で、前後比較付きの6〜8週間MVPを設計します。

Scope a projectプロジェクトを相談
Proof in production本番での実績

Agents we've shipped to production本番投入したエージェント

TheGioiSkinFood

Omnichannel AI sales & customer careオムニチャネルAI販売・顧客対応

AI agents handle sales and customer care across every channel — web, app, marketplace, social, and messaging — unifying them into one consistent, always-on experience.ウェブ・アプリ・マーケットプレイス・SNS・メッセージングまで、あらゆるチャネルで販売と顧客対応をAIエージェントが担い、一貫した24時間体制の体験に統合します。

Capital markets資本市場

Real-time stock chart analystリアルタイム株価チャート分析

A vision-based LLM interprets charts and converts complex data into plain-text decisions — cutting analysis time 75% on average and improving trading accuracy 50%.ビジョンLLMがチャートを解釈し、複雑なデータを分かりやすい判断へ。分析時間を平均75%短縮し、取引精度を50%向上させました。

Solazu Holding's AI tool has shifted our focus from data crunching to making informed, strategic decisions. It's an invaluable asset for any stock analyst.Solazu HoldingのAIツールを使うことで、データ処理に追われる時間が減り、戦略的で正確な判断に集中できるようになりました。株式アナリストにとって、非常に頼りになるツールです。
Investment Analyst · Capital Markets投資アナリスト ・ 資本市場
How we engage進め方

Fixed-price MVP, then scale on results固定価格のMVP、その後は成果で拡大

PHASE 01

Discovery & MVP (6–8 weeks)発見とMVP(6〜8週間)

A fixed-price package: architecture design plus a live pilot of one core process.固定価格のパッケージ:アーキテクチャ設計と、コア業務1件のライブパイロット。

PHASE 02

Scale & integration拡大と統合

Per-project, or a Managed Services Retainer for maintenance, optimization, and model updates.プロジェクト単位、または保守・最適化・モデル更新を含むマネージドサービス・リテイナー。

OPTIONAL

Outcome-based clause成果連動条項

A bonus when agents hit agreed accuracy and efficiency targets — applied only when the measurement is defined and contracted up front.エージェントが合意した精度・効率目標を達成した場合のボーナス。測定方法を事前に定義・契約した場合のみ適用。

Outcome clauses only work when the measurement (accuracy, headcount reduced) is agreed and contracted from day one — that's how we avoid disputes at acceptance. Pricing is tailored per scope; request a quote.成果条項は、測定方法(精度、削減人数)を初日から合意・契約した場合にのみ機能します。これが検収時の紛争を防ぐ鍵です。価格は範囲に応じて個別設定 — お見積りをご依頼ください。
Honest by design誠実な設計

Targets we validate before we commitコミット前に検証する目標値

60%+Lower process cost (target)業務コスト削減(目標)Needs before/after case-study data前後比較の事例データが必要
up to 10×Faster data handling (target)データ処理の高速化(目標)Within a 90-day pilot window90日のパイロット期間内
>95%Agent accuracy (target)エージェント精度(目標)Defined on an agreed test set first合意したテストセットで先に定義
"60% cost cut", "10× in 90 days", and ">95% accuracy" are positioning targets. Each needs a clear definition — accuracy on which set, measured how — and before/after data, agreed before any commitment.「60%削減」「90日で10倍」「精度95%超」はポジショニング目標です。いずれも、どの集合で・どう測るかという明確な定義と前後データを、コミット前に合意します。

Automate your first workflow最初のワークフローを自動化

Pick one painful, repetitive process. We'll design the agent architecture and run an MVP with before/after measurement.繰り返しの多い、負担の大きい業務を1つお選びください。エージェント設計を行い、前後比較を伴うMVPを実施します。

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