Stack AI

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ツール紹介:

[企業向けノーコードでAIエージェント導入。バックオフィス自動化。非構造化データと業務をつなぎ、成長を後押し、効率化。]
登録日:

2025-11-05
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ツール情報

Stack AIとは？

Stack AIは、エンタープライズ向けにAIエージェントを構築・配備するためのノーコードプラットフォームです。ドラッグ＆ドロップの直感的なインターフェースで業務フローを可視化しながらAIアプリケーションを組み立て、バックオフィスの定型処理や人手依存のタスクを自動化します。メール対応、文書の要約・抽出、データ照合などの反復作業をAIに任せることで、チームはより戦略的でインパクトのある業務に集中できます。さらに、社内のファイルやナレッジベースといった非構造化データを取り込み、生成AIの推論に接続することで、現場の文脈に沿った回答や意思決定支援を実現します。視覚的なノードをつないでエージェントの振る舞いを設計でき、試作から本番運用まで段階的に拡張可能。既存システムやAPIとのデータ連携を前提に、オペレーション、IT、事業部門が協働して短期間でAIワークフローを立ち上げ、継続的に改善できるのが特長です。

Stack AIの主な機能

ドラッグ＆ドロップのビジュアルビルダーで、AIエージェントとワークフローをノーコード設計
メール、ファイル、ナレッジベースなど非構造化データを取り込み、文脈に沿った応答を生成
APIや外部SaaS、データベースとのデータ連携により、バックオフィス処理を自動化
プロンプト設計と分岐・条件処理により、業務ロジックを柔軟にオーケストレーション
テストと検証のループを回しながら、品質を改善し本番へ段階的に展開
エージェントの再利用・拡張がしやすいコンポーネント化された設計
チャットUIやAPIエンドポイントなど、用途に合わせたデプロイ手段を用意

Stack AIの対象ユーザー

Stack AIは、バックオフィスの生産性向上を目指すオペレーション部門、カスタマーサポート、経理・財務、購買、総務・人事、IT・情報システム、事業企画チームに適しています。コーディングに不慣れな業務担当者でも、ビジュアルなノーコード環境でAIワークフローを構築でき、エンジニアはAPI統合や高度なロジック設計で拡張可能です。PoCから本番運用までの立ち上げ時間を短縮したい企業や、非構造化データを活用して意思決定や顧客対応の質を高めたい企業に向いています。

Stack AIの使い方

ワークスペースを作成し、プロジェクト（エージェントまたはワークフロー）のテンプレートを選択
ビジュアルビルダー上でノードをドラッグ＆ドロップし、入出力や分岐条件を設定
ファイル、ナレッジベース、外部アプリやデータベースとの連携を設定して、業務データを取り込む
プロンプトやパラメータを調整し、期待する振る舞いを定義
テスト実行で結果を確認し、エラーや抜け漏れを修正して精度を改善
必要に応じてWebhook・API・チャットUIなどの公開方法を選び、ステージングへデプロイ
運用後のフィードバックを基にフローを見直し、継続的に最適化

Stack AIの業界での活用事例

バックオフィスの自動化に強みを持つため、さまざまな業界で活用できます。例えば、金融・経理では請求書や領収書の読み取りと勘定科目の紐づけ、照合作業の自動化。カスタマーサポートではナレッジベースと連携した一次回答や、メール要約・チケット分類の効率化。人事では応募書類の要約と候補者スクリーニング、入社手続きの案内。製造・サプライチェーンでは受発注データと文書の突合、異常検知時のエスカレーション。いずれも非構造化データを生成AIに接続し、現場の文脈に沿った意思決定と処理自動化を実現します。

Stack AIのメリットとデメリット

メリット：

ノーコードのビジュアル設計で、非エンジニアでも短期間でAIワークフローを構築
非構造化データを活用し、文脈理解に基づく高精度な業務支援が可能
API連携により既存システムとワークフローをつなげ、バックオフィス自動化を加速
プロトタイプから本番運用まで段階的に展開でき、スケールしやすい
エージェントの再利用や拡張が容易で、継続的な改善に向く

デメリット：

きめ細かな要件では、フルスクラッチ開発に比べてカスタマイズ自由度が制約される場合がある
生成AIの性質上、応答品質のばらつきや検証コストが発生しやすい
外部サービス連携は提供されるコネクタやAPI仕様に依存し、要件によっては追加開発が必要
データの取り扱い・権限設計・ログ管理など、運用ガバナンスの設計が不可欠

Stack AIに関するよくある質問

質問：プログラミングなしで本番運用レベルのAIエージェントを作れますか？

ドラッグ＆ドロップのビジュアルビルダーで主要なフローを設計でき、業務担当者主導でも構築可能です。高度な統合や細かな要件は、API連携などでエンジニアが補完できます。
質問：社内の非構造化データはどのように取り込めますか？

ファイルやナレッジベースなどをデータソースとして接続し、エージェントの参照対象として組み込めます。これにより文脈に沿った回答や判断を引き出せます。
質問：どのようにデプロイできますか？

用途に応じてAPIエンドポイントやWebhook、チャットUIなどを選択し、既存ツールや社内ポータルへ組み込み可能です。
質問：精度を高めるにはどうすればよいですか？

プロンプト調整、データソースの拡充・前処理、フローの分岐設計、テストと検証の反復により、期待する出力に近づけられます。
質問：どのようなユースケースに向いていますか？

メール対応、文書要約・抽出、データ照合、チケット分類、申請処理など、バックオフィスを中心とした反復業務の自動化に適しています。