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

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

本プロジェクトでは、生成AIを活用し、COBOLで構築された食品卸販売管理システムをC#へスマートリライトしました。総工数は230人月、プロジェクト期間は16カ月、対象となるCOBOLソースは40万ステップです。

プロジェクト概要

NTQの担当範囲・進め方

01．現行資産分析

既存システムのソース、画面、業務情報を分析し、現行仕様を把握・可視化しました。

02．AIリライト支援

生成AIを活用し、C#への移行候補コードと設計書のドラフトを作成することで、コード・設計書の生成を支援しました。

03．設計レビュー

AIが生成した成果物を人が確認・レビューし、業務仕様に沿った内容へ整備することで、品質を確認しました。

04．移行計画

データ移行の方法と検証観点を整理し、段階的な移行計画を策定することで、移行リスクを管理しました。

提供価値

01. コスト抑制

老朽化した基盤の保守負荷を低減しました。

02. 人材対応

C#化により、開発・保守体制の構築を容易にしました。

03. 仕様整理

不足していた設計書を補完し、業務仕様を再整理しました。

04. リスク管理

段階的な検証を行い、移行リスクを管理しました。