インターセクト会社説明資料

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1. ©︎ Intersect .inc 会社紹介資料
2. 社名 インターセクト株式会社 設立 2023年 4月 所在地 〒150-0001東京都渋谷区神宮前6-25-8 役員 代表取締役社長：松本 拓哉 取締役CDO：野村 弘明 取引銀行 三井住友銀行 / 住信SBIネット銀行 / 西武信用金庫 / 日本政策金融公庫 顧問税理士 Gemstone税理士法人 資本金 104,000,000円（2025年12月24日時点） 会社URL https://intersect.inc/ ©︎ Intersect .inc 会社概要 会社概要 インターセクト株式会社 IS 796406 / ISO 27001
3. ©︎ Intersect .inc 働くをAIに、可能性を人に。 日本企業の多くは、今もルーティン業務に膨大な時間を使っています。 問い合わせ対応、データ入力、社内申請、情報の照会—— これらはすべて、AIエージェントが代替できる仕事です。 業務を自動化することで、人はより付加価値の高い仕事に集中できる。 生産性が上がり、コストが下がり、組織は本来の力を発揮できるようになります。 生成AIと業務設計の知見を組み合わせ、 企業の現場を変えていくことが、私たちの仕事です。 What we do
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5. 01 事業内容 の特徴 生成AIエージェントプラットフォーム
6. 『生成AIで業務効率化を実現する』ソリューションとして ツールとコンサルティング支援を一体で提供 Askhubは、生成AIの導入と定着を一体で支援するソリューション。 ツールによる自動化と、コンサルによる戦略・運用支援を組み合わせ、確実な業務効率化を実現します。 ©︎ Intersect .inc Askhub（AIエージェントプラットフォーム） AIコンサルティング 幅広い業務プロセスの自動化を実現するAIエージェント基盤。 組織運用を前提とした活用機能をご提供。 生成AIの導入・定着を支援し、全社的な業務効率化を実現。 × サービス全体像 Askhubについて
7. 『生成AIで業務効率化を実現する』ソリューションとして ツールとコンサルティング支援を一体で提供 Askhubは、生成AIの導入と定着を一体で支援するソリューション。 ツールによる自動化と、コンサルによる戦略・運用支援を組み合わせ、確実な業務効率化を実現します。 ©︎ Intersect .inc Askhub（AIエージェントプラットフォーム） AIコンサルティング 幅広い業務プロセスの自動化を実現するAIエージェント基盤。 組織運用を前提とした活用機能をご提供。 生成AIの導入・定着を支援し、全社的な業務効率化を実現。 × サービス全体像 Askhubについて
8. ©︎ Intersect .inc Askhubとは 個人へのAIツール提供ではなく、業務プロセスへのAIエージェント統合を支援します。 個人利用レベル 提案 提案 受注 受注 処理 処理 出荷 出荷 たまに使う 使わない AI使用中 コアプロセスへの統合 現状のAIの活用状況 Askhubの注力領域 Askhubについて 使う人・使わない人で効果がばらつく（人に依存） ✓ 誰が担当しても同じ品質・速度（人に依存しない） ▲ フロー全体の一部にしかインパクトが出ない ↑ AIが触れるのはここだけ ✓ フロー全体にインパクトが波及する AIエージェント（全ステップに常時稼働） 業務プロセスをAI主導に再設計した企業は 同業他社比で収益成長率2.5倍*というデータも。 (*出典：Accenture — Reinventing Enterprise Operations 2024)
9. ©︎ Intersect .inc 組織運用を前提としたAIエージェントを「作る」 「使う」 「共有する」をワンストップでご提供 Askhubとは Askhubについて
10. ツール単体・コンサルティング単体では、生成AI活用の実装と定着の両立が難しい ©︎ Intersect .inc ツール導入のみの場合の課題 Askhubが提供する価値 コンサル導入のみの場合の課題 AIの活用ユースケースを特定できず、導入が目的化しや すい 担当者個人のスキルや試行錯誤に依存し、活用が属人 的・点在的になる コンサルティング支援により、業務棚卸しからユース ケース策定・優先順位付けまでを体系的に支援 業務プロセスにAIを組み込み、属人化を排除。プロセ ス単位で最適化された活用を実現。 自社開発のプラットフォームを活用し、要件に応じた カスタマイズ・実装が可能 自社開発のプラットフォームであるため、ツール構造 を深く理解した上で業務要件に応じた改善・拡張を柔 軟かつ迅速に実施できる。 提供可能な範囲が導入ツールの仕様に制約され、実現 性が限定的 実務レベルで必要な改善や調整（ラストワンマイル） に対応しづらく、ツールの仕組みがブラックボックス 化しており、改善・拡張の判断が難しい。 Askhubの存在意義 Askhubについて
11. ©︎ Intersect .inc エンタープライズ向けエージェントプラットフォーム Skills Chat Assistant Agent Workflow Agent Approval Module Tools AIデータベース 承認フローや計算ロジックなど、業務固有の複雑なルールをAIに実装 対話型AI 自律型AI ワークフローAI SAP・kintone・Excel・メールなど、既存システムとAPIで接続 社内マニュアル・規程・過去データを蓄積し、使うほど精度が上がる知識基盤 Agents Business Logic Action Layer 顧客業務に 合わせてカスタマイズ セキュリティ・ガバナンス設計 機密性・規制対応が求められる 業務環境に対応 Approval Module Agents Skills Tools AIデータベース 人による確認・承認をAIのワークフローに組み込み、自律実行と人 間の判断を適切に両立させる仕組みです。 対話型・自律型・ワークフロー型の3種類のAIエージェントを1つの プラットフォームで統合管理。用途に応じて使い分けることができ ます。 承認フロー・条件分岐・計算ロジックなど、業務固有の複雑なルー ルをAIに実装する機能です。どのデータをどの順番でAIに渡すかを 細かく設計でき、出力品質を最大化します。 SAP・kintone・Excel・メール・ファイルサーバーなど、既存シス テムとAPIで接続する機能です。新しいシステムへの移行は不要で、 今お使いの環境をそのまま活用できます。 社内マニュアル・規程・過去の対応履歴などを構造化・非構造化デ ータとして蓄積する知識基盤です。使い続けるほど精度が向上する 資産型の仕組みになっています。 Askhubの概要 Askhubについて
12. ©︎ Intersect .inc 業務自動化を実現する“高水準の活用基盤 × 高いカスタマイズ性” Askhubは、単なるチャットボットではなく、業務プロセスへの実装を前提に設計された生成AIプラットフォーム。 高精度なRAG基盤と高いカスタマイズ性を備え、あらゆる現場業務の自動化・高度化を実現します。 高水準の活用基盤 高いカスタマイズ性 業務利用を前提としたツール拡充 独自のRAG最適化により、 他社比約2倍の検索精度を達成。 生成AIモデル 外部ツール連携 マルチモーダルRAGによる画像参照 ファイル出力・フォーマット入力対応 多様な生成AIモデルに対応し、タスク特性に応じた最適 モデルを選択可能 図面・グラフ・カタログなどのテキスト以外の情報も処 理可能。従来参照できなかった非構造データを活用し、 業務ドキュメントの理解範囲を拡張 業務で利用する主要ツールと連携し、AI活用を既存プロ セスに統合 （例：Slack／Gmail／Salesforce／Zoom など） WordやExcelなどの既存書式に直接出力し、報告書・見 積書作成を自動化 Askhub（プラットフォーム）の特徴 Askhubについて
13. ©︎ Intersect .inc 業務種別に応じたAI活用形態の全方位カバー 現場がすぐに利用可能なシンプルなAI活用基盤から、業務プロセス単位で設計・構築する高度なワークフロー自動化までを、 単一のプラットフォーム上で一貫して提供します。全社利用を前提とした汎用的なAI活用と、特定業務に深く組み込む高度な自動化を分断せず、 業務レベルや目的に応じて段階的に拡張できる点が特長です。 現場担当者がすぐに使えるシンプルな対話型UI 社内ナレッジ・ルール・資料を活用した質問応答 調査、要約、文書作成などの個人業務を幅広く支 援 明確な目的・ルールに基づくタスクの自動実行 複数データ・ツールを横断した判断と処理 定型業務・反復業務の省力化・自動化 業務フローに組み込まれたAIによる一気通貫処理 トリガー、条件分岐を含むプロセス設計 既存システム・SaaSと連携した業務自動化 要件定義・設計を前提とした高度な業務実装 対話型AI 自律型エージェント ワークフローエージェント 幅広い業務に対応可能なアシスタントタイプ Askhubについて
14. ©︎ Intersect .inc 作業時間比較 作業時間比較 コスト比較 コスト比較 93 約 % 削減 95 約 % 削減 83 約 % 削減 80 約 % 削減 カタログPDFやメーカーサイトから商品情報を自動抽出し、商品マスターへ登録。 推論能力の高いモデルを活用することで50項目にも及ぶ商品情報を一括で抽出。 重要事項説明書と管理委託契約書の条文間の矛盾をAIが検出。法務担当者の確認作 業を支援し、リスク低減に貢献。 社内の既存のチェックリスト の項目を業務コンテキストと してエージェントに伝えるこ とで、品質を落とさずに確認 業務を遂行。 商品マスター情報登録の自動化 契約書条文間整合性チェックの自動化 小売業界 不動産業界 Before Before Before Before Askhub Askhub Askhub Askhub 1,000時間/月 300時間/月 240万円/月 75万円/月 38万円/月 15万円/月 66時間/月 15時間/月 ※ 4名体制で4,000商品/月 を処理。240万円/月のコストが発生している。 ※ 繁忙期300物件/月 を処理。75万円/月のコストが発生している。 条文A 条文B ユースケース事例 Askhubについて
15. 02 事業内容 コンサルティングサービスの意義
16. 『生成AIで業務効率化を実現する』ソリューションとして ツールとコンサルティング支援を一体で提供 Askhubは、生成AIの導入と定着を一体で支援するソリューション。 ツールによる自動化と、コンサルによる戦略・運用支援を組み合わせ、確実な業務効率化を実現します。 ©︎ Intersect .inc Askhub（AIエージェントプラットフォーム） AIコンサルティング 幅広い業務プロセスの自動化を実現するAIエージェント基盤。 組織運用を前提とした活用機能をご提供。 生成AIの導入・定着を支援し、全社的な業務効率化を実現。 × サービス全体像 Askhubについて
17. 『生成AIで業務効率化を実現する』ソリューションとして ツールとコンサルティング支援を一体で提供 Askhubは、生成AIの導入と定着を一体で支援するソリューション。 ツールによる自動化と、コンサルによる戦略・運用支援を組み合わせ、確実な業務効率化を実現します。 ©︎ Intersect .inc Askhub（AIエージェントプラットフォーム） AIコンサルティング 幅広い業務プロセスの自動化を実現するAIエージェント基盤。 組織運用を前提とした活用機能をご提供。 生成AIの導入・定着を支援し、全社的な業務効率化を実現。 × サービス全体像 Askhubについて
18. ©︎ Intersect .inc 営業業務での例 商談終了 商談終了 議事録作成 議事録作成 ネクスト 整理 ネクスト 整理 御礼メール 作成 御礼メール 作成 メール 送付 メール 送付 CRM への登録情報の整理 CRM への登録情報の整理 CRM への登録 CRM への登録 業務の一部分で 補助的に活用。さらに活用有無 も属人化。 生成AIツールは展開済みだが、活用は個人の裁量に 依存。 営業業務での例 業務ユースケースを選定し、プロセス単位でAIエー ジェントに置換。 （＝現在多くの企業がここにいる段階） 文章要約、翻訳、議事録作成、メール文案作成、etc. 問い合わせ対応〜回答登録、データ検索〜抽出〜書類作成、etc. ツール導入・個人活用段階 業務プロセスのAI置換・仕組み化段階 定義 定義 利用ユースケースの設計を個人に委ねており、活用が属人化 活用範囲が要約・文案作成など補助的業務に限定 AI活用が一過的で、業務プロセスに定着しない プロセスごとAIで置き換えることで、業務効率化のインパクトが大きい プロセス単位での自動化により、関係者全員が効果を享受できる 定型業務をAIエージェントに置換し、属人性を排除 導入の重心を「ツール利用」から「業務プロセスのAI置換」に移すことが、 持続的な生産性向上と全社定着に置いて重要。 生成AI導入の勝ちパターン 生成AIを定着・活用するためのアプローチ
19. ©︎ Intersect .inc 業務特性に応じて、最適な機能と支援アプローチを提供 業務の性質に応じてプロダクト機能とコンサルティングを統合し、全社的な生産性向上を実現する。 業務の複雑さ 複雑 単純 一般的 固有 固 有 の 業 務 複雑固有業務 定型固有業務 汎用業務 自社固有であり、判断や調整を伴 う複雑性の高い業務領域。 ルールや手続きが多層的で、AI構 築の難易度が比較的⾼い業務。 自社固有ではあるものの、手順 が明確で再現性の高い業務領 域。 どの企業にも共通する標準的な 業務領域。 業務特性 汎用業務 定型固有業務 複雑固有業務 Askhub プラット フォーム コンサル ティング 支援 アシスタントテンプレート Agent Builder CSサポート窓口 AIエージェント構築ワークショップ アシスタント構築代行 今、必要とされる支援とアプローチ 生成AIを定着・活⽤するためのアプローチ
20. 01 業務棚卸し 02 業務特定 03 エージェント 作成 ©︎ Intersect .inc ユースケース特定から実務実装まで、ラストワンマイルを埋める支援を提供 一般的な「AI研修」や「PoC支援」とは異なり、Askhubは実務現場での運用・定着までを見据えたAIトランスフォーメーション支援を提供。戦略策 定・ユースケース設計から、現場での実装・改善・成果創出まで、一気通貫で“実現可能なAI活用”を伴走支援します。 04 05 業務での検証 エージェントの 調整/改善/ カスタマイズ開発 一気通貫で支援 圧倒的に短い TTVを実現 ここで挫折/時間がかかる ケースが多い コンサルティング支援とは Askhubについて
21. ©︎ Intersect .inc 活用の壁 カスタマイズの壁 現状把握と活用⽅法の模索 全社での浸透 個人ユースケース作成 共有と活性化 + カ ス タ マ イ ズ プ ロ グ ラ ム コ ン サ ル タ ン ト 伴 走 ⽀ 援 CS対応 コンサルタントによるハンズオン支援 Askhub/生成AI
    活⽤相談窓⼝ 戦略立案 アセスメントプログラム Askhub解説講座 AIエージェント作成ワークショップ 業務棚卸しワークショップ 部署を横断したナレッジ共有の仕組み作り 高度なフロー実現のためのカスタム開発 各部署伝道師の発見と 研修プログラムの実施 業務棚卸し/ ユースケース策定 全社展開計画の立案 AIエージェント構築 利用マニュアルの作成 AI活用ルールの整備 KPI策定（レポート共有） ロードマップの作成 定例会の実施 企業のご状況に合わせてプログラムを選んでご提案 基本メニューとして全ての企業にご提供 コンサルティング支援詳細 ソリューション・サービス詳細
22. エージェント化したい業務を伝えるだけで 会話のみでAIエージェントを作成可能 ©︎ Intersect .inc エージェントビルダー機能 エージェント構築作業のうち、初学者が躓く「エージェントができ ることの把握」のコストをゼロに。 ユーザーは業務内容を自然言語で伝えることに集中するだけで、エ ージェントビルダーが自動的にAskhubエージェント基盤のケイパビ リティを考慮。 エージェントに「どのようにその業務を遂行させるか」を設計し、 『システムプロンプト』 『外部ツール』 『トリガー』 『学習データ』の 詳細な設定までを一気に実行。 業務の遂行方法を考えてエージェントの設定を行う ユーザーの 業務に関する 知識 エージェント システムが できること エージェント ビルダー システムプロンプト トリガー設定 外部ツール連携 データ連携 Agent Builder機能 生成AIを定着・活用するためのアプローチ
23. いきなり全業務を自動化するのではなく、理想像を描いた上で、業務の“核”から検証する段階的アプローチ ©︎ Intersect .inc Visa申請業務での事例 理想とするTobe プロセスのコア業務から検証 トップダウンで理想的なプロセスを一気に構築すると、 精度不足や 例外対応の問題から、現場で使われないフローになりやすい 実際の業務データや例外は、設計段階では把握しきれない まず業務の中核部分で検証することで、現場で本当に使われる形かど うかを早期に見極められる 一気に作らないことで、現精度でも業務が回る現実的なプロセス設 計が可能になる 実業務で検証しながらプロセスを磨くことで 使われない自動化ではなく、現場に定着するAI活用を実現します。 AIでの業務の高度自動化を実現するためのアプローチ ソリューション・サービス詳細
24. AIチャット RAGデータベース 外部システム連携 業務コンテキスト 自動実行フロー/業務コンテキスト トリガー実行 RAGデータベース 外部システム連携 業務コンテキスト トリガー実行 自動実行フロー/業務コンテキスト AIエージェント 分断 参考）AIチャットとAIエージェントの統合基盤の必要性 ©︎ Intersect .inc 分断されている場合 統合基盤によるメリット チャットとエージェントの分断は、業務フローの接続と自動化を妨げます。統合基盤により、判断と実行が一気通貫でつながります。 → ナレッジ（チャット）と実行環境（エージェント）が断絶 → 前後工程がつながらず、業務横断プロセスが構築不能 AIチャット AIエージェント AIチャットで蓄積した業務コンテキスト（決裁ルール、社内規 程、例外処理）は、 AIエージェント側で利用できなければ前後工程を接続できず、 自動化が“点”で終わり、“線・面”のレベルに到達しない。 エージェント側で構築した外部システム連携、データ取得ロジ ック、トリガー処理などがチャット側で再利用できない場合、 同じ開発を重複して行う必要がある。結果として、部門ごとに バラバラなAI活用基盤が乱立し、負債化が進む。 チャットとエージェントが別基盤だと、 RAG DBを部門間で共有できず、同じナレッジを複数の箇所で 作り直すことになる。 結果として、精度・運用・更新管理が重複し、全社の標準化が 進まない。 1. ナレッジと実行環境が分断されると、AI活用の成熟 が止まる 2. 外部連携・カスタム開発の成果が横展開できず、投 資が分散する 3. RAGデータ基盤が全社で使い回せず、ナレッジマネ ジメントが散在する