Agens
指示するだけで、業務が回る。
構築ゼロの自動化 — ワークフローを設計しない。Agensが組み立てる。
Agensは、MCP（Model Context Protocol）をベースにした構築ゼロのAIエージェント自動化基盤です。自然言語で指示するだけで、AIが必要なツールを自動選択・手順を組み立て・安全に実行し、あらゆるLLMを即戦力のAI同僚に変えます。
処理速度
93%向上
45秒 → 3秒
AIコスト
90%削減
¥300 → ¥30/タスク
対応ツール
200+
MCP接続
The Gap
AIモデルの能力は毎月進化する。
しかし、企業が実際に活用できる範囲はほとんど変わっていない。
ボトルネックはモデルの知能ではありません。「エージェントをどう構築し、どう運用し、どう統制するか」——この3つの壁が、AIエージェントの可能性と現実の間に巨大なギャップを生んでいます。
構築の壁
n8n/Difyでもフロー設計・API接続が必要。LangChain/LangGraphはPython必須
「ノーコード」でも実際にはワークフロー構築スキルが要求される。作れる人がいない
分断の壁
PoCごとにSaaS接続・認証・権限を個別構築。部門ごとにエージェントが乱立
エージェントがサイロ化し、組織横断の業務コンテキストを共有できない
統制の壁
AIが何をしているか分からない。監査に通らない。閉域網で使えない
エージェントのアイデンティティ管理・権限・ガバナンスの仕組みがない
この3つの壁を同時に解決しない限り、AIエージェントは「PoCで終わるツール」のままです。
Our Approach
AIを「即戦力の同僚」にするために必要なこと
優秀な社員を採用したら、業務知識を教え、ツールへのアクセスを与え、経験から学ぶ機会を作り、適切な権限を設定します。AIエージェントも同じです。Agensは、この4つの基盤を一つのプラットフォームで提供します。
01 — 分断の壁を解消
業務を理解する
MCP Hub: 200+のSaaS・社内システムをMCPで接続。CRM・ストレージ・チャットを横断した業務コンテキストをAIに共有
02 — 構築の壁を解消
構築ゼロで実行する
Build-less Automation: 自然言語の指示だけでAIが手順を自動組み立て・一括実行。ワークフロー設計は不要
03 — 精度を継続向上
経験から改善する
業務レシピの蓄積: 成功パターンを資産化し、使うほど精度が向上。組織の生産性は複利的に伸びる
04 — 統制の壁を解消
信頼して任せる
Agens Control: エージェントID管理、RBAC/ABAC権限、WAF/DLP、5年監査ログ、閉域網対応
AgensはMCPオープンプロトコル準拠・モデル非依存設計。特定のAIモデルやクラウドにロックインされません。
The Real Problem
部門ごとにAIが乱立する。
全社最適は、いつまでも訪れない。
営業はChatGPT、開発はCopilot、バックオフィスはDify、情シスはn8n——各部門が個別にAIを導入した結果、コンテキストは断片化し、ガバナンスはバラバラになり、「部分最適の集合」が生まれています。これはComplexity without Value（価値を生まない複雑性）です。
PoC乱立の3つの弊害
コンテキスト断片化
部門Aのエージェントは部門Bの業務を知らない。顧客情報・案件データ・社内ルールがサイロ化し、AIの回答品質に上限が生まれる
ガバナンス不在
ツールごとに認証方式・ログ保存・アクセス制御がバラバラ。「誰がどのAIで何をしたか」を全社横断で把握できない
投資対効果の不透明
5つのAIツールに個別課金。重複機能を抱えたまま、全社のAI投資額も効果も集計不能
Agens Control
全社AIのセマンティックレイヤー
Agens Controlは、全社のAIエージェントが参照する統一文脈基盤（Unified Business Context）です。各部門のエージェントが共通のビジネスコンテキストを参照し、ガバナンスと監査を一元管理します。
- 統一コンテキスト — 部門横断の顧客情報・業務ルール・ナレッジを共有基盤に集約
- ガバナンス一元管理 — ツールを問わず「誰が何をしたか」を単一のダッシュボードで監査
- コスト可視化 — 全AIツールのAPI利用量・トークン消費を統合計測し、ROIを定量化
Palantir OntologyのLLM時代版。Palantirが産業データの統合オントロジーで意思決定を変えたように、Agens Controlは全社のAIエージェントに統一されたビジネスコンテキストを提供し、「部分最適の集合」を「全社最適のAIオペレーション」へ転換します。
Before → After
「構築ゼロ」の体験
従来のAI自動化
n8n/Difyでフロー設計
各ツールのAPI接続設定
条件分岐・エラー処理を構築
テスト・デバッグ
やっと実行
Agensの自動化
自然言語で指示
実行完了。以上。
ユーザーは「作る」のではなく「頼む」。
Agensがワークフローを自動で組み立てる。
How It Works
探す → 組み立てる → 実行する
3つのステップで、あらゆる業務タスクを自動化します。
STEP 01
探す
連携設定は不要。AIが勝手にツールを選ぶ
Tool Search
数千のAPIから必要なものだけを動的ロード。コンテキスト消費90%以上削減
STEP 02
組み立てる
複雑なフロー図は不要。AIが手順を自作
Programmatic Tool Calling
AIが実行プログラムを瞬時に生成。人間がワークフローを組む手間を代行
STEP 03
実行する
往復なし。一瞬で仕事が完了
Isolated Runtime
サンドボックス内で一括処理。速度93%向上、コスト90%削減
LLMは何百万ものオープンソースから膨大なコードを学習しており、コードを書くことは「母国語で文章を書く」ようなもの。この力を活用し、人間がフローを組む代わりにLLMにプログラムを書かせる——それがBuild-lessアプローチです。
Use Cases
あらゆる業務を、指示するだけで自動化
バックオフィス
経費管理
> Prompt
「予算オーバーの人を探して、上長に通知して」
→ 経費データ取得 → 予算比較 → 該当者抽出 → 上長へメール送信
従来
経理担当が手作業で3時間
Agens
3秒で完了
営業支援
ナレッジ共有
> Prompt
「先週の営業会議の議事録をGoogle Driveから探して、要点をSlackの#salesチャンネルに投稿して」
→ Google Drive検索 → ドキュメント取得 → 要約生成 → Slack投稿
従来
営業アシスタントが30分
Agens
指示だけで即時
カスタマーサポート
回答案生成
> Prompt
「過去の問い合わせ履歴を参照し、この顧客に最適な回答案を3つ作成して」
→ CRMデータ取得 → 過去チケット分析 → FAQ照合 → 回答案生成
従来
ベテランオペレーターが15分
Agens
即座に回答案を提示
製造・物流
在庫最適化
> Prompt
「今月の在庫データと受注予測を突合して、発注推奨リストを作成して」
→ 在庫DB照会 → 受注予測データ取得 → 差分分析 → 発注リスト生成・Slack通知
従来
購買担当が半日
Agens
分析から通知まで自動
Impact
定量的な効果
ワークフロー構築
数日〜数週間
即時
指示するだけ
実行速度
45秒/タスク
3秒/タスク
93%削減
AIコスト
¥300/タスク
¥30/タスク
90%削減
監査対応工数
手動集計（数日）
即時
ダッシュボード
AIエージェントは使うほど業務レシピが蓄積され、組織の生産性は複利的に向上します。早期に導入した企業とそうでない企業の差は、時間とともに加速度的に広がります。
Product Architecture
Skills × Control — 「簡単」と「安全」の両立
小さく始めて、安全に拡げる。部門PoCからエンタープライズ全社展開まで、二層構造でカバーします。
Agens Skills
構築ゼロの自動化エンジン
対象: スタートアップ〜中堅、部門PoC
- ノーコードツール接続（Gmail / Slack / Salesforce / Box等）
- ドキュメント自動取り込み → RAG用ナレッジ化
- 自動組み立て実行（探す→組み立てる→実行する）
- 業務レシピの蓄積と再利用
Agens Control
統一文脈基盤 + エンタープライズガバナンス
対象: 大企業、金融・通信・製造
- 統一ビジネスコンテキスト — 全AIエージェントが参照する共通のセマンティックレイヤーを構築
- エージェントID管理 — 「誰が」「どのエージェントから」「何をしたか」を一元管理
- 共通エンドポイント（1つのURLで全エージェント接続）
- WAF/DLP: 機密情報の自動検知・マスク・遮断
- 5年監査ログ: 全操作の完全記録（J-SOX対応）
- 権限エンジン: RBAC/ABAC + 部署別権限
- 認証情報金庫: OAuthトークン・APIキーを暗号化保管
- IdP連携: Active Directory / Azure AD / Google Workspace
- 閉域網・セルフホスト対応
| 機能 | Skills | Control |
|---|---|---|
| ツール接続 | ノーコードで主要SaaS | ＋カスタムAPI、社内システム |
| 認証・認可 | OAuth + 簡易アクセス制御 | RBAC/ABAC + 部署別権限 |
| 監査 | 30日ログ | 5年保存 + DLP + WAF |
| デプロイ | SaaS | SaaS / セルフホスト / 閉域網 |
MCP Hub
200+のツールにMCPで接続。
あらゆるAI基盤から、たった1つのURLで。
コミュニケーション
Gmail・Slack・Teams・Zoom
CRM・営業
Salesforce・HubSpot・Pipedrive
ストレージ
Google Drive・Box・Dropbox・OneDrive
プロジェクト管理
Jira・Asana・Notion・Monday
開発・CI/CD
GitHub・GitLab・Jenkins
データベース
PostgreSQL・MySQL・BigQuery
会計・経理
freee・MoneyForward・QuickBooks
HR
SmartHR・KING OF TIME・BambooHR
既存環境を壊さない。オープン標準で拡張する。
AgensはMCPオープンプロトコルに準拠。特定のAIモデルやクラウドにロックインされません。あなたが既に使っているAI基盤から、AgensのMCPサーバーURLを接続するだけで利用開始できます。既存のエージェントやアプリケーションを捨てる必要はありません。
LLM
フレームワーク
ワークフロー
Why Agens
なぜAgensなのか
| 比較軸 | n8n / Dify | ChatGPT / Claude単体 | Agens |
|---|---|---|---|
| 構築の必要性 | フロー設計が必要 | 不要（単発のみ） | 不要（複雑タスクも） |
| 複数ツール連携 | ◯（要設計） | △（MCP等で可能） | ◯（自動組み立て） |
| エンタープライズ統制 | △（限定的） | × | ◯（Control） |
| モデル依存 | モデル非依存 | 各社モデル固定 | 完全モデル非依存 |
| 日本企業対応 | △（英語中心） | △ | ◯（閉域網/IdP/日本語） |
| 処理速度 | 標準 | 標準 | 93%高速化 |
| 運用コスト | 標準 | 標準 | 90%削減 |
| 統一文脈基盤 | なし（ツール単位で孤立） | なし | 全社AIのセマンティックレイヤー |
「Claude/GPT単体でできるのでは？」への回答
| LLM + MCP単体 | Agens経由 |
|---|---|
| MCPサーバーを自分で構築・接続 | ノーコードで即接続 |
| ツール定義を全ロード（コンテキスト圧迫） | 必要なツールだけ動的発見 |
| 各SaaSのOAuth/APIキーを個別管理 | 認証情報金庫で一元管理 |
| 監査ログなし | 誰が何をしたか5年保存 |
| 個人利用向け | 組織利用・エンタープライズ対応 |
| 統一文脈基盤なし（個人利用前提） | 全社AIが参照する統一コンテキスト基盤 |
Deployment
テクノロジーだけでは、ギャップは埋まらない。
AIエージェントの本番運用には「プラットフォーム＋専門家の伴走」が不可欠です。homulaはAgensの導入から本番運用まで、LLM-Native FDE（Forward Deployed Engineer）がチームに入り込み、あなたの組織のAI活用を加速させます。
PHASE 1
部門PoC — 最短で価値を出す
- 1AgensのMCPサーバーURLを接続（1つのURLで完了）
- 2homulaのFDEが業務を分析し、最適なユースケースを特定
- 3構築不要モードで3〜5日でプロトタイプを構築
- 4業務レシピを10〜30本作り、成功パターンを資産化
- 5ROI試算を提出し、全社展開の判断材料を提供
PHASE 2
全社展開 — 閉域・監査・統制
- 1Agens Control導入（SSO連携・エージェントID管理）
- 2DLP/監査ログの運用統合（SIEM連携）
- 3閉域/VPC/オンプレへの移行（セルフホスト）
- 4部門横断のベストプラクティス共有・テンプレート標準化
Compounding Loop
導入 → 業務データ蓄積 → AIの精度向上 → さらなる業務展開 → 組織の生産性が複利的に向上
FAQ
よくある質問
Agensは「構築ゼロの自動化」を実現するMCPベースのAIエージェント実行基盤です。GPT、Claude、Geminiなどの主要LLMを使ったAIエージェントに、業務システムへの接続能力を即座に付与し、自然言語の指示だけで複雑な業務タスクを自動実行できるようにします。
MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが策定したAIエージェントとツールを接続するためのオープンプロトコルです。AgensはMCPハブとして機能し、企業向けにセキュアなMCPエンドポイントを提供。あらゆるAIエージェント基盤から接続するだけで200以上のツールを利用できます。MCPエコシステムの全体像や対応ツールの最新情報は「MCP対応ツール一覧【2026年最新版】」（/blog/mcp-tools-catalog）で詳しく解説しています。
n8n/Difyは「ノーコード/ローコード」ですが、実際にはワークフローの設計・API接続設定・条件分岐の構築が必要です。Agensはこれらの構築工程自体を不要にし、自然言語の指示だけでAIが手順を組み立て実行します。処理速度93%向上、コスト90%削減。
モデル非依存設計です。Claude、GPT-4/GPT-4o、Gemini、Llama、Mistralなど主要なLLMすべてに対応。LangChain、LangGraph、Crew AI等のフレームワークからも接続可能です。
Agens Controlにより、エージェントごとのID管理、WAF/DLP（機密情報の自動検知・遮断）、5年分の監査ログ保存、RBAC/ABACの権限管理、IdP連携、閉域網・セルフホスト対応を提供します。
部門PoCであれば即日利用開始可能。homulaのFDEが伴走し、3〜5日でプロトタイプを構築します。全社展開は規模に応じて2〜4ヶ月が目安です。
Get Started
AIネイティブ組織への変革は、
早く始めた企業ほど有利になる。
Agensの詳細資料をお送りします。まずはお気軽にご相談ください。