Skip to content

マルチAIエージェントによるPowerPoint自動生成システム

本プロジェクトでは、Word、PDF、PPTXなどのファイルから、複数の専門AIエージェントの連携によってPowerPointを自動生成するシステムを開発しました。プロジェクト規模は15MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 対象システム マルチエージェントPowerPoint自動生成システム 入力形式 Word、PDF、PPTX プロジェクト規模 15MM 開発期間 4カ月 従来の課題 01.スライド作成における手作業の負荷 スライド作成に時間がかかり、常に人手による確認が必要でした。 02.品質・運用要件への対応 スライド品質のばらつきを抑え、ブランドの一貫性と内容の正確性を確認しながら、AWS上で安全に稼働させる必要がありました。 ソリューション 01.PowerPoint自動生成 Word、PDF、PPTXなどのファイルをもとに、プレゼンテーションを自動生成する仕組みを構築しました。 02.専門エージェントの連携 コンテンツ、デザイン、検証、画像生成を担当する複数の専門AIエージェントを連携させました。 03.Human-in-the-loop 各エージェント間のコンテキスト共有と自己修正に加え、人間によるレビューを組み込んだ仕組みを実現しました。 PowerPoint生成の仕組み 入力データからテキスト、テーマ、スタイルなどの生成メタデータを作成し、コンテンツ管理エージェントとスライドデザインエージェントが連携してスライドを生成します。生成されたスライドは人間がレビューし、そのフィードバックをもとに修正します。また、MCP Tools Serverを通じて画像生成、スライド生成、実行・テストを行います。 各AIエージェントの役割 01.Content Agent 入力テキストを抽出し、スライド作成に使用できる形式へ構造化します。 02.Design Agent 企業のテンプレートとビジュアルルールをスライドへ適用します。 03.Verification Agent 事実の正確性とスタイルの一貫性を検証します。 04.Image Agent スライドに使用する補助的なビジュアルを生成します。 05.Orchestrator Agent 各エージェントを統括し、人間によるレビューを支援します。 使用技術 Python|python-pptx|MCPサーバー|A2A|AWS Lambda/S3/ECS|AWS Bedrock 生成AI・AIエージェントについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする

COBOLコア販売システムのモダナイゼーション

本プロジェクトでは、COBOL 85/IFASで構築されたコア販売システムにAIを活用し、C# .NET 9/Oracle 19cのモダンシステムへ再構築しました。総工数は200+ MM、20+名の開発体制で対応し、AIの活用により工数を40~50%削減しました。 プロジェクト概要 総工数 200+ MM 開発体制 20+名 AI活用による工数削減 40~50% システム移行の概要 移行前のシステムでは、COBOL 85、IFAS、NEC独自ツールのSortKit、Shift-JISを使用していました。本プロジェクトでは、これらをC# .NET 9.0、Oracle 19c、UTF-8、Clean Architectureを採用したモダンシステムへ移行しました。 Legacy Modern System COBOL 85 IFAS NEC独自ツール(SortKit) Shift-JIS C# .NET 9.0 Oracle 19c UTF-8 Clean Architecture 移行支援ツール:ANTLR4 AST解析|GenAI設計書生成|Binary Comparator NTQのアプローチ 01.AST解析+設計書自動生成 既存システムでは、COBOLの業務ロジックがブラックボックス化しており、システムの改修や拡張が困難という課題がありました。 NTQは、ANTLR4とGenAIを活用して業務ロジックを可視化しました。また、日本語の基本設計書・詳細設計書を自動生成し、NTQのエンジニアがレビューして完成させました。 業務ロジックを可視化・設計資産を再生 02.オープン基盤への移行 従来のシステムでは、ベンダーロックインと高額なライセンス費用の継続的な負担が課題となっていました。 そこで、NEC独自のIFAS基盤からC# .NET 9/Oracle 19cへ移行し、NECライセンスへの依存を解消しました。 ベンダーロックインを解消・TCOを削減 03.性能維持・同等性検証 大規模なCOBOLバッチ処理を.NETへ移行するにあたり、処理性能が低下するリスクがありました。 NTQは、ページネーションとストリーミング処理を取り入れた設計によって、バッチ性能を維持しました。また、新旧システムの出力を自動照合し、ロジックの同等性を検証しました。…