AI LiveApp

Excel × 業務SaaS × BI を、 ひとつの AI に。

業務アプリもダッシュボードも、 ジャストインタイムで。 欲しいときに頼めば数分で完成し、 あとは AI がデータを集め、 更新し、 分析し、 異常を見つけて知らせます。 すべて御社のサーバーの中で。

作らない入力しない見張らないself-host
営業パイプライン AI が更新
案件
  • A 社 — 提案¥4.2M
  • B 社 — 交渉¥1.8M
着地見込み
C 社の案件が 14 日間停滞しています
数分頼むだけで業務アプリが完成
自動AI がデータを集めて最新化
通知異常・停滞を向こうから知らせる
self-host社内完結・データ非流出

何が変わるか

ツールも、 手作業も、 「生きた業務アプリ」 ひとつに。

バラバラのツールと手作業を、 ひとつの 「生きた業務アプリ」 にまとめます。 作るのも、 入力も、 分析も、 AI が肩代わりします。

Excel・スプレッドシート

手作業の管理・集計

業務SaaS / ノーコード

kintone・Salesforce など

BI ツール

Tableau・Looker など

アーキテクチャ

収集・加工・BI・アプリを、 AI がまとめて。

業務ツールからのデータ収集、 加工、 BI、 業務アプリまで。 必要に応じて、 その都度すぐ作れます。

データソース
HubSpotSalesforcekintoneGoogle SheetsSlackGmailfreeeNotion
業務SaaS・Excel・社内データ・100+ コネクタ
agensAI が、 必要に応じてすぐ作る
01
収集各ツールから取得
02
蓄積・加工構造化データストア
03
分析・BI集計・可視化
04
アプリ生成画面・フォーム
self-host・モデル中立・監査ログ(Enterprise)
できあがるもの
  • 業務アプリ案件・顧客・在庫の管理画面
  • ダッシュボード・BI指標・分析を可視化
  • レポートPPT・Excel を自動生成
  • 他ツールへ書き戻しCRM・MA・広告へ反映

これまで Segment・Snowflake・dbt・Hightouch・Looker… と複数のツールを組み合わせて構築していた 「収集 → 蓄積・加工 → 分析 → 活用」 の流れを、 agens は AI ひとつで、 必要に応じてすぐ作ります。

なぜ agens か

「買う」 でも 「作る」 でもなく。

既製の SaaS は手軽だけれど、 UI も機能も固定。 スクラッチ開発は自由だけれど、 ベンダーやエンジニアへの依頼と開発待ちが要る。 agens は、 スクラッチのように自由で、 SaaS よりも手軽です。

買う(既製 SaaS)

手軽に、 すぐ使える。 でも UI も機能も固定で、 自社の業務に合わせきれない。 使わない機能にも費用がかかる。

作る(スクラッチ開発)

自由に作れる。 でもベンダーやエンジニアへの依頼・見積もり・開発待ちが、 変更のたびに発生する。

agens

スクラッチのように自由で、 SaaS よりも手軽。 欲しい形を、 チャットで頼むだけ。 変更も、 その場で。

6 スター体験

頼んだだけなのに、 もう動いてる。

作らない・入力しない・見張らない。 しかも全部、 御社のサーバーの中で。

作らない

頼めば、 数分でアプリに。

「商談を管理するアプリが欲しい」 とチャットで頼むだけ。 AI が画面・入力フォーム・ダッシュボードまで生成します。 エンジニアもノーコード作業もいりません。

入力しない

AI が、 勝手に最新化する。

メール・書類・外部サービスのデータを AI が読み取り、 アプリの中身を自動で更新。 「人が入力する台帳」 ではなく、 「自分で埋まる業務アプリ」 です。

見張らない

異常は、 向こうから教えてくる。

停滞した案件・期限・異常値を AI が検知し、 Slack などに通知。 ダッシュボードを見に行かなくても、 大事なことが届きます。

self-host

全部、 御社のサーバーの中で。

自社環境 (オンプレ可) で動かし、 機密データを外に出さない構成も組めます。 エンタープライズプランでは詳細な監査ログを残せ、 利用する LLM も選べます。

Live ― 生きた業務アプリ

管理アプリ・分析・自動化を、 ひとつに。

普通のアプリは 「人が入力する」、 BI は 「見に行く」、 チャットボットは 「記録に残らない」。 AI LiveApp は 3 つをひとつにして、 アプリが自分で動きます。 ―― これが 「Live」 の意味です。

A. 記録・管理

毎日使う業務アプリ

案件・顧客・在庫・申請を、 一覧と詳細で管理。 人が中で日々使う 「本体」 です。

B. 分析

その場で分かるダッシュボード

「先月比で関西の売上は?」 と聞けば数十秒でグラフ。 専任のアナリストや BI ツールはいりません。

C. 自動化

AI が中身を回す

データ収集・更新・判断・通知を AI が自動で実行。 アプリが 「生きている」 状態になります。

使い方

チャットで頼んで、 あとはおまかせ。

01

チャットで頼む

「営業の案件を管理するアプリを作って」 と書くだけ。 AI が必要なデータ構造を設計します。

02

アプリが完成する

一覧・入力フォーム・ダッシュボードまで生成。 修正したいときも、 チャットで頼むだけ。

03

AI がデータを回す

メールや外部サービスから情報を集めて自動更新。 集計・判断も AI が実行します。

04

気づいて、 教える

停滞・異常・期限を検知して通知。 見張らなくても、 大事なことが届きます。

たとえば

「営業の案件を管理するアプリを作って」

営業の案件を管理するアプリを作って。 HubSpot の取引と商談メールから自動で最新化して。
You
agens が実行中…
  • 案件のデータ構造を設計(会社・金額・ステージ・次アクション)
  • 一覧・詳細・入力フォーム・着地見込みダッシュボードを生成
  • HubSpot と Gmail を接続し、 既存データを取り込み
  • 毎晩、 商談メールと議事録から案件を自動更新するワークフローを設定
  • 14 日間動きのない案件を検知して Slack に通知する監視を設定
agens
営業パイプライン管理アプリができました。 案件は商談メールから自動で最新化され、 停滞した案件は Slack でお知らせします。 項目の調整も、 チャットで指示できます。

Claude Code との関係

Claude Code とは役割が違い、 組み合わせられます。

Claude Code は、 開発者が AI とソフトウェアを作るための強力なツール。 agens は、 業務チームが毎日使う業務アプリを運用する基盤です。 狙う役割が違うので、 競合ではなく組み合わせて使えます。

Claude Codeagens
主な用途ソフトウェア開発業務オペレーション
成果物コード・ファイル動いている業務アプリ+データ+自動化
主な使い手開発者業務チーム(非エンジニアも)
データファイル中心構造化データストア(組織共有・SQL)
組織運用個人〜開発チーム組織の権限・監査・自己ホスト
モデルClaude各社から選べる(Claude も)

agens は内部で Claude を含む各社モデルを選べます。 Claude Code で作ったものとも組み合わせられ、 競合というより補完の関係です。

FAQ

よくある質問。

Excel や kintone / Salesforce、 Tableau から乗り換えられますか?
はい。 業務アプリ (Excel・kintone・Salesforce 等) と BI (Tableau・Looker 等) を、 ひとつの AI にまとめられます。 違いは、 人が手で作って入力するのではなく、 AI がアプリを作り・データを集めて更新し・分析まで行う点です。
エンジニアは必要ですか? コードは触りますか?
不要です。 チャットで頼むだけで、 AI が業務アプリとダッシュボードを生成します。 修正したいときも、 チャットで指示できます。
Claude Code と何が違いますか?
Claude Code は、 開発者が AI とソフトウェアを作るための強力なツールです。 agens は、 業務チームが毎日使う業務アプリを運用する基盤で、 アプリが自社サーバで動き、 AI がデータを集めて更新し、 組織で権限・監査つきで使えます。 狙う役割が違うため競合ではなく、 agens は内部で Claude も選べるので組み合わせて使えます。
self-host で社内に閉じて使えますか?
はい。 自社環境 (オンプレ可) にデプロイし、 機密データを外部に出さない構成を組めます。 利用する LLM の推論も社内に切り替えられ、 エンタープライズプランでは詳細な監査ログを残せます。
「オンデマンド」 とは何を指しますか?
2 つの意味があります。 ① 欲しい業務アプリやダッシュボードを、 頼めば数分で手に入る。 ② 必要なデータだけをその都度集めて使う (大規模なデータウェアハウスを前提にしない)。 だから導入が軽く、 コストも抑えられます。

最終更新: 2026 年 6 月

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