QUICK E-Solutions は、Microsoft・AWS の双方で AIエージェントを「自ら作り、試し、最前線を追う」ことで知見を蓄積しています。Copilot Studio や Amazon Bedrock を用いた自社開発のエージェント、Microsoft Graph コネクタや AWS FinOps Agent の検証、AWS Summit で見えた実装パターンまで——実例を通じて、私たちの開発アプローチをご紹介します。
自社での開発・検証から見えてきた、再利用できる設計の考え方。
決定的な処理（しきい値での絞り込み等）はワークフローやコードに任せ、判断・示唆だけを AI に担わせる。入力を判定済みデータに絞ることで、回答精度・消費コスト・応答体験を同時に改善します。
用途を特定業務に絞った専用エージェントは、汎用アシスタントより「そのまま判断に使える」出力を返しやすい。目的特化の設計を重視します。
判断はクラウドの AI に、実行は現場のツール・ロボットや各システムに。AI が状況を理解し、リスクが高い場合は人へ委譲する設計が、安全性と拡張性を生みます。
社内データを AI の根拠として安全に使うために、アウトバウンド通信のみ・権限/ACL の整合といったエンタープライズ要件を設計段階から織り込みます。
「事前準備（データ整備・インデックス化）」と「応答（対話・実行）」を分けることで、再現性が高く保守しやすいエージェントになります。
Microsoft（Copilot Studio / Power Platform）と AWS（Bedrock / AgentCore）の双方で実装・検証。お客様の基盤に合わせて最適な選択肢をご提案します。
QES が実際に作り、検証した AIエージェントの実装事例です。
未活用の Microsoft 365 ライセンス（高単価の Copilot 等）を棚卸しし、回収アクションまで示唆するエージェントを、Power Automate ＋ Microsoft Graph API で自作・検証しました。
AWS の週次コストレポートを毎週自動で Slack へ配信し、@メンションで対話もできるエージェントを、Amazon Bedrock AgentCore 上に自前実装しました。
外部サービスの実機検証や、技術解説、最新イベントでの観察から得た知見です（QES 自作の機能ではありません）。
AWS 公式のマネージド AI エージェント（プレビュー）を実機検証。自然言語でのコスト分析、未使用リソース検知、安全な削除手順の提示などを確認し、自作エージェントとの「作る vs 使う」を比較しました。
Microsoft 純正機能で、社内ファイルサーバーをインバウンド通信なし（アウトバウンド 443 のみ）で M365 Copilot に安全連携する仕組みを解説。認証は「アプリケーションのアクセス許可」、ACL 同期設計が要点。QES は導入・定着化を支援します。
行政窓口 AI の「前処理と応答の分離」、教育 AI の「長期記憶（AgentCore Memory）」「動画のマルチモーダル・ベクトル検索」など、他システムにも転用できる設計パターンを観察・整理しました。
クラウドの AI（Amazon Bedrock AgentCore + Claude）が「判断」し、ロボットは「実行」する“知能の分離”アーキテクチャの実演を観察。リスクの高い作業は自律的に人へ委譲する設計が示されていました。
QES は、自ら作り検証してきた知見をもとに、お客様の AIエージェント活用を「AI企画 → 構築 → 運用」の各フェーズで支援します。Microsoft・AWS いずれの基盤でも、業務課題に特化した実用的なエージェント設計をご提案します。
本ページは当社ブログの AIエージェント関連記事をまとめたものです。各記事の詳細は以下から。